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临沂市获批建设29家省级农科驿站 数量居全省前列

2019-08-22 18:18 来源:搜狐

  临沂市获批建设29家省级农科驿站 数量居全省前列

  招标采购专业技术人员职业水平评价暂行规定第一章总则第一条为规范招标采购专业技术人员职业行为,提高招标采购专业技术人员素质,维护国家利益、社会公共利益和当事人合法权益,根据《中华人民共和国招标投标法》和国家职业资格证书制度的有关规定,制定本规定。还有专家认为,随着科学进步与技术推进,数据、计算能力的大幅增长,机器学习算法的快速迭代和提高,如果人才培养不能瞄准时代和技术前沿,就会无法满足时代所需。

同志情、朋友情、对人民大众、对各界人士、对革命遗孤的深厚感情,都集中地体现在他身上。注册时应注意以下事项:1、本系统不允许相同身份证号和姓名多次注册。

  各级政府要从我国农村经济与社会发展的全局出发,充分认识逐步建立农村社会养老保险制度对于深化农村发展改革、缩小城乡差别、保护农民权益、改善党群干群关系和落实计划生育基本国策、促进农村经济发展和社会稳定的重要意义。用户注册是报考人员进行资格考试报名时必备的环节,只有注册成功后才能进行网上报名。

  据公开数据显示,日本东京上班单程平均时间是58分钟。在工程职称系列增设乡土人才专业,组建全省乡土人才高级职称评审委员会,健全乡土人才职业发展通道,重点评价其带领技艺传承、带强产业发展、带动群众致富综合业绩。

10名礼兵护送着花篮走向周恩来同志塑像,省委领导和市四套班子领导依次向总理塑像深情三鞠躬。

  第四条招标采购专业技术人员职业水平评价分为招标师和高级招标师两个级别。

  十、信息技术处拟订人事考试信息化建设规划和信息标准,承担人事考试信息系统的日常运行维护工作;参与人事考试信息资源的综合开发利用;负责中国人事考试网、内部网络和协同办公平台的建设、开发和管理;负责信息设备、备份容灾、外网服务、邮箱等的运行、安全和维护;负责内部信息技术支持。日本国土交通省发布的数据显示,2015年日本国民在高速公路上因堵车总共浪费了2亿多个小时,相当于失去10万个劳动力。

  8月,再次提出要批判极左思潮。

  他是在纽约曼哈顿工作的银行交易员,作为一个典型的“美漂”90后,独自住在与曼哈顿一河之隔的新泽西州,这里租金比曼哈顿低约30%。今年是周恩来总理诞辰120周年。

  第二条本规定适用于从事水利水电工程(包括水利枢纽、水电站、抽水蓄能电站、引调水、灌溉排涝、城市防洪工程、围垦工程、河道治理工程、水土保持等)勘察、设计及相关业务的专业技术人员。

  他分析,东京大学的RD(研究与开发)几乎占据了日本高校RD总量的12%,赞助方加入的联合研究则是东京大学最主要的科研转化方式。

  ”  “为中华之崛起而读书”“愿相会于中华腾飞世界时”是青少年时代的周恩来留给后世的励志名句。旅日华人刘辑说,日本没有学区房,每个孩子的幼儿园学费根据家长的收入而不同。

  

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临沂市获批建设29家省级农科驿站 数量居全省前列

本文作者:程弢 2019-08-22 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。
七、资格考试一处承办经济专业、职称外语等与评聘专业技术职务相关考试的命题组织,负责有关资格考试考务管理相关工作;承办相关专业技术人员资格考试大纲与考试用书的编写工作;承办有关资格考试专家委员会的具体工作;负责电子化考试相关工作,参与制定电子化考试题库建设标准、考试实施技术和程序标准;承担电子化考试题库建议、考务系统开发与维护、考试大纲拟定及日常管理工作;负责指导、协调、监督地方实施有关专业技术人员资格考试具体工作,加强相关考试考风考纪管理和考试舆情监控,负责查处考度违规违纪行为。

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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