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营口理工学院党校第四期入党积极分子培训开班院领…

2019-08-17 23:43 来源:北京热线010

  营口理工学院党校第四期入党积极分子培训开班院领…

  在提高风控技术基本功的同时,也有业内人士认为,在各个细分场景领域中的深耕细作更能加速平台扩大体量,提高行业壁垒。在提高风控技术基本功的同时,也有业内人士认为,在各个细分场景领域中的深耕细作更能加速平台扩大体量,提高行业壁垒。

银联国际首席执行官蔡剑波表示,银联移动支付服务平台的推出,有助于加速银联创新支付产品的境外推广,不但让持卡人在境内外有一致的移动支付体验,也进一步促进中国移动支付产业的服务、技术与标准走出去。近年来,我国推动区域发展的指导思想从重视地区各自发展、相互竞争,转向强调顶层设计,加强区域协调。

  其中,封闭式预期收益型人民币产品平均收益率为%,较上期减少个百分点。大小盘相对估值水平已经回落到过去十年的最低位。

  伴随政策信号的,是一些实质性的市场行动也在迅速展开。年报数据显示,2017年,新华保险共实现保险业务收入亿元(人民币,下同);其中首年期交保费亿元,同比增长%,十年期及以上业务成为首年期交的主要来源,达到亿元,同比增长%;一年新业务价值亿元,同比增长%;新业务价值率%,同比提升个百分点;归属于母公司股东的净利润亿元,同比增长%;同时,公司坚持审慎稳健、价值投资的理念,年化总投资收益率达到%。

据了解,2017年,公司智慧零售模式已经从概念进入到了落地实施并快速发展的阶段,并凸显成效。

  根据中国信托业协会发布的数据显示,截至2017年三季度,全行业管理信托资产规模继续保持稳健增长,三季度末信托资产余额万亿元,比二季度末万亿元增加了万亿元。

  具体数据为,2017年度公司实现营业总收入万元,较上年同期下降%;营业利润为-万元,较上年同期下降%;利润总额-万元,较上年同期减少%;归属于上市公司股东的净利润为-万元,较上年同期减少%;基本每股收益为-元,比上年同期减少%。国新智库特约研究员温鹏春在接受《证券日报》记者采访时表示,近期沪股通、深股通资金流入明显增多的关键原因在于春节假期外围市场止跌企稳后出现强势反弹,因此,节后沪股通与深股通资金在流入方面明显增加,一方面是投资者对市场稳定预期增强的体现,另一方面,也反映出境外资金对市场博弈态度的暂时转变。

  如果反思我国长期以来人才评价体系种种弊端的形成,重要原因,恰恰是评价过程中行政主导的结果。

  虽然北上资金在今年1月份累计净流入约351亿元,但随着1月29日全球多个成熟市场进入调整期,北上资金也从净流入转为净流出,且2月上旬资金累计净流出约112亿元。一位地方金融办人士向21世纪经济报道记者直言。

  其他地区普遍将投资者教育纳入高等学校教育,作为选修课或必修课。

  同时加大对违规股东的查处,视情节采取责令改正、限制股东权利、责令转让所持股权、撤销行政许可等监管措施。

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营口理工学院党校第四期入党积极分子培训开班院领…

本文作者:程弢 2019-08-17 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。
三是股权监督管理规则,包括对股权监管的重点、措施以及违规问责机制。

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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