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防城港边贸扶贫“五管齐下”

2019-10-20 23:05 来源:中青网

  防城港边贸扶贫“五管齐下”

  发现:1)特朗普签署的总统备忘录确认了美国贸易代表于2017年8月14日启动的对中国的301调查的四个结论,当然是指责中国对美国科技产业进入中国市场的各种限制和不公(对错暂且不论);2)授权美国贸易代表在法定期间内提出制裁中国产品进口的方案;3)要求美国贸易代表考虑WTO争议解决的可行性;4)要求财政部依法考虑限制中国在美投资措施;5)相关机构在60天内汇报进展情况。腐败行为的发生,最先往往是从“破纪”开始的,若能对这些违纪行为及时进行监督,则有利于提早预防腐败行为的发生。

当前,中等收入群体已经成为消费结构升级的“主力军”。根据《中华人民共和国突发事件应对法》,我国将突发事件划分为自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件。

  ”  而另一项扶农、惠农的创举,是2013年成立的全国第一家以新型经营主体为主要服务对象的担保公司——茂源融资担保公司,有力诠释了“金担农”信贷模式。同时,企业是食品生产经营主体,也是责任主体,应对其强化过程控制和日常管理,确保销售食品来源可查、去向可追。

  党委(党组)在党内监督中负主体责任,书记是第一责任人,党委常委会委员(党组成员)和党委委员在职责范围内履行监督职责。这的确相当于美国割了中国一块肉,中国打掉美国一颗门牙,到底谁更疼很难说,但有一点可以肯定,中国忍痛的能力比美国强。

都希望吓倒对方,保护自己的最大利益。

  中国还做到了一个负责任大国的担当:积极推进本国产业结构调整和升级,协助美国和世界经济保持平稳过渡,并出现了复苏迹象。

    目前,不少农村群众还没有养成购买食品索要发票或者凭证的习惯。大豆油少一些,花生油就回来了。

    今天,即便是看似单一的灾害,其造成的影响也可能是复杂性与系统性的,需要调动多元力量协同应对。

  中国大致有三种应对选择,分别讨论如下:  一是像对付与台湾关系法一样,通过与美国政府的磋商和沟通限制台湾旅行法的负面效应。  还应看到,提高国际网络能力、扩大国际朋友圈,需要提供为国际社会所普遍接受的先进思想理念和合作框架。

  这种背景下,世界银行炮制的中等收入陷阱理论有没有替自己洗清污名、转移视线的嫌疑呢?对此,我们不能不画上一个问号。

  这时,国际货币基金组织和世行为这些危机国的债务进行了重组和展期,但也逼迫它们变卖掉一些国家资产,进行大规模的私有化。

  随着城市化进程的快速推进,许多农民因拆迁变成了城市民居。  撕掉这三张牌中的任何一张,俄罗斯的抵抗大概都难以为继。

  

  防城港边贸扶贫“五管齐下”

 
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防城港边贸扶贫“五管齐下”

本文作者:程弢 2019-10-20 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。
”戴焰军说,这次通过的《关于新形势下党内政治生活的若干准则》,对于在新形势下推进全面从严治党是具有非常重要的指导意义。

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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