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关于EEPW84活动我能想到的知识科普(更新中)

2019-10-22 00:10 来源:日报社

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  ”国家“千人计划”专家高潮博士对贵州频频点赞。近年来,天津开发区通过构建特色人才政策体系,打造符合人才尤其是高端人才创新创业需求的服务平台,完善人才引进和服务机制,努力营造国际一流的人才发展生态环境,截至目前,区内入选国家和天津市“千人计划”人选累计已达到112人次,包括国家创业千人13人次、国家创新千人14人次。

“标准不是空中楼阁,我们现在习以为常的一切,都建立在标准之上。只有吸引、集聚和拥有世界一流的创新人才,才能拥有创新驱动发展优势和主导权  ●着眼于突出更高程度的开放和更加公平自由的竞争市场的角度,向改革要活力、向市场要动力,建立开放市场机制,充分发挥市场配置的决定性作用,有效配置创新资源,促进人才、科技、资本的快速结合和高度融合  “两会”期间,习近平总书记在参加广东代表团审议时强调,“发展是第一要务,人才是第一资源,创新是第一动力。

  “但是在这些成绩面前,我们还有很大的提升空间,还需要我们登高望远、居安思危。如何建设世界一流大学、一流学科?记者梳理发现,各校在方案中均详尽规划布局,以促进高等教育“内涵式发展”,呈现出三大亮点。

  四是突出安全生产。亮点一:立足发展实际,建设目标清晰人才培养质量有待提高、学科布局与国家战略契合度不够紧密、具国际影响力的重大原创性成果数量不多、学校制度和治理体系不够完善……在这些公布的方案中,一些高校对当前中国高等教育发展面临的多重挑战有着清醒认识。

(记者万红)

  近年来,贵州省委、省政府相继出台“一规划一决定两意见”(“1+3”)的人才顶层政策,省直相关部门及时研究制定了50余个配套政策措施(“N”)同步跟进,“1+3+N”人才政策体系全面建立,职称评审、子女入学、配偶安置、创业服务等“1+10”人才服务项目功能进一步完善。

  对于在企业中有能力且有绝招绝技的在职员工,经企业推荐,可直接申报技师考核,使高级工、技师、高级技师在员工队伍中的比例有较大幅度提高。“厦门对于我而言,是一个完全陌生的城市,刚到那会曾经犹豫过。

  (记者孙忠法)

  做建设高等教育强国的先行者和排头兵“可以说,我们是在用‘工匠精神’打磨这一份方案,无论是方案的编制过程,还是方案的最终呈现,都凝聚了广泛共识,汇聚了学校发展的‘最大公约数’。实行企业专业技术人员职称评定优惠政策。

  除了国际高层次人才及家人,中关村企业的境外员工、来中关村交流的外籍知名专家学者的出入境也将更加简便。

  优待博士做项目不求人刚来清远市不久,他发现全市的博士只有36名,而且他们对工作多有怨言。

  北理工将重点建设高效毁伤及防护、新材料科学与技术、复杂系统感知与控制等5个学科群,并计划建设特色理科、医工融合、军民融合战略与创新发展3个学科群。注重人才的科学合理分类,运用多元化评价标准,引入多元化评价主体,形成不同领域、不同类别、不同行业、不同层次的人才科学评价指标体系。

  

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关于EEPW84活动我能想到的知识科普(更新中)

本文作者:程弢 2019-10-22 14:03
导语:从这次发布的测试结果来看,TPU似乎已经超出了业界的预期,但是藏在这一芯片背后的内部架构究竟有什么秘密呢,我们从Jouppi此前发布的论文当中,可以找到答案。
”除了人才培养细节到位,在人文社会学科提升国际影响上,也“针针见血”。

谷歌硬件工程师揭秘,TPU为何会比CPU、GPU快30倍?

在谷歌发布TPU一年后,这款机器学习定制芯片的神秘面纱终于被揭开了。

昨日,谷歌资深硬件工程师Norman Jouppi刊文表示,谷歌的专用机器学习芯片TPU处理速度要比GPU和CPU快15-30倍(和TPU对比的是英特尔Haswell CPU以及Nvidia Tesla K80 GPU),而在能效上,TPU更是提升了30到80倍。

从这次发布的测试结果来看,TPU似乎已经超出了业界的预期,但是藏在这一芯片背后的内部架构究竟有什么秘密呢,我们从Jouppi此前发布的论文当中,可以找到答案。

据雷锋网了解,早在四年前,谷歌内部就开始使用消耗大量计算资源的深度学习模型,这对CPU、GPU组合而言是一个巨大的挑战,谷歌深知如果基于现有硬件,他们将不得不将数据中心数量翻一番来支持这些复杂的计算任务。

所以谷歌开始研发一种新的架构,Jouppi称之为“下一个平台”。Jouppi曾是MIPS处理器的首席架构师之一,他开创了内存系统中的新技术。三年前他加入谷歌的时候,公司上下正在用CPU、GPU混合架构上来进行深度学习的训练。

Jouppi表示,谷歌的硬件工程团队在转向定制ASIC之前,早期还曾用FPGA来解决廉价、高效和高性能推理的问题。但他指出,FPGA的性能和每瓦性能相比ASIC都有很大的差距。他解释说,“TPU可以像CPU或GPU一样可编程,它可以在不同的网络(卷积神经网络,LSTM模型和大规模完全连接的模型)上执行CISC指令,而不是为某个专用的神经网络模型设计的。一言以蔽之,TPU兼具了CPU和ASIC的有点,它不仅是可编程的,而且比CPU、GPU和FPGA拥有更高的效率和更低的能耗。

TPU的内部架构

谷歌硬件工程师揭秘,TPU为何会比CPU、GPU快30倍?

该图显示了TPU上的内部结构,除了外挂的DDR3内存,左侧是主机界面。指令从主机发送到队列中(没有循环)。这些激活控制逻辑可以根据指令多次运行相同的指令。

TPU并非一款复杂的硬件,它看起来像是雷达应用的信号处理引擎,而不是标准的X86衍生架构。Jouppi说,尽管它有众多的矩阵乘法单元,但是它GPU更精于浮点单元的协处理。另外,需要注意的是,TPU没有任何存储的程序,它可以直接从主机发送指令。

TPU上的DRAM作为一个单元并行运行,因为需要获取更多的权重以馈送到矩阵乘法单元(算下来,吞吐量达到了64,000)。Jouppi并没有提到是他们是如何缩放(systolic)数据流的,但他表示,使用主机软件加速器都将成为瓶颈。

谷歌硬件工程师揭秘,TPU为何会比CPU、GPU快30倍?

256×256阵列缩放数据流引擎,经过矩阵乘法积累后实现非线性输出

从第二张图片可以看出,TPU有两个内存单元,以及一个用于模型中参数的外部DDR3 DRAM。参数进来后,可从顶部加载到矩阵乘法单元中。同时,可以从左边加载激活(或从“神经元”输出)。那些以收缩的方式进入矩阵单元以产生矩阵乘法,它可以在每个周期中进行64,000次累加。

毋庸置疑,谷歌可能使用了一些新的技巧和技术来加快TPU的性能和效率。例如,使用高带宽内存或混合3D内存。然而,谷歌的问题在于保持分布式硬件的一致性。

TPU对比Haswell处理器

在和英特尔“Haswell”Xeon E5 v3处理器来的对比中,我们可以看到,TPU各方面的表现都要强于前者。

在Google的测试中,使用64位浮点数学运算器的18核心运行在2.3 GHz的Haswell Xeon E5-2699 v3处理器能够处理每秒1.3 TOPS的运算,并提供51GB/秒的内存带宽;Haswell芯片功耗为145瓦,其系统(拥有256 GB内存)满载时消耗455瓦特。

相比之下,TPU使用8位整数数学运算器,拥有256GB的主机内存以及32GB的内存,能够实现34GB/秒的内存带宽,处理速度高达92 TOPS ,这比Haswell提升了71倍,此外,TPU服务器的热功率只有384瓦。

谷歌硬件工程师揭秘,TPU为何会比CPU、GPU快30倍?

除此之外,谷歌还测试了CPU、GPU和TPU处理不同批量大小的每秒推断的吞吐量。

谷歌硬件工程师揭秘,TPU为何会比CPU、GPU快30倍?

如上图所示,在小批量任务中(16),Haswell CPU的响应时间接近7毫秒,其每秒提供5482次推断(IPS),其可以实现的最大批量任务(64)每秒则可以完成13194次推断,但其响应时间为21.3毫秒。相比之下,TPU可以做到批量大小为200,而响应时间低于7毫秒,并提供225000个IPS运行推理基准,是其峰值性能的80%,当批量大小为250,响应时间为10毫秒。

不过需要注意的是,谷歌所测试的Haswell Xeon处理器似乎也不能完全说明问题,英特尔Broadwell Xeon E5 v4处理器和最新的“Skylake”Xeon E5,每核心时钟(IPC)的指令比这款处理器提升了约5%。在Skylake是28核,而Haswell为18核,所以Xeon的总体吞吐量可能会上升80%。当然,这样的提升与TPU相比仍有差距。

最后雷锋网(公众号:雷锋网)需要强调的是,TPU是一个推理芯片,它并非是要取代GPU,可以确定的是,TPU与CPU一起使用对训练分析更加有益。但对于CPU制造商而言,如何研发出像ASIC一样兼顾性能和能效的芯片是现在以及未来要做的。

可以确定的是,谷歌已经逐渐在自己的数据中心部署TPU,但是上述测试数据只是理论结果,实际应用表现如何?我们还不得而知。

Via nextplatform,雷锋网编译

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