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渚口乡:

2018-08-17 09:58 来源:IT168

  渚口乡:

  变速箱的匹配上,东风风神一直不吝成本。据悉,国产T-Roc将于7月份正式上市。

另外,新车提供5座/7座版本可供选择。这还是110马力版本,国内高功率版的表现应该会更好一些。

  最大184马力的数值虽然看上去不大,但300牛顿米的最大扭矩已经达到了老款C300六缸机的水平,加上比较灵敏的油门响应,它的动力在城市中驾驶是完全够用了。从里至外最上等的材料和高水准手工,不经意的体现着CelineLuggage包袋的简约奢华,同时这款包还具有极强的实用性和功能性。

  为何宝骏的舒适性会被比下去呢?那是因为出现了这辆车A800。保湿无止境自1960年代初推出以来,即成为经典热卖单品,独特冷冻保护蛋白能滋润肌肤,同时抗冻,配合白茅根提取物及角鲨烷,形成肌肤水循环,发挥全天候润泽保湿,强化肌肤屏障,在一天中持续补充水份。

宋佳刘雯刘雯作为Chanel中国区的腕表形象大使,亲身示范,戴出攻气十足的气质。

  新车的悬挂用的是前麦弗逊+后多连杆式的独立悬挂,虽然从结构上看,它的类型还是以偏向舒适性为主,但实际的表现却给我啪啪打脸,因为我在此之前,没有开过一款像10代雅阁这样,拥有如此扎实底盘,优异路感的本田车型,说白了它能让我不自觉的想把车开快,去体验驾驶的乐趣。

  滋润度测试YSL全新唇釉滋润度测试评测方法:将3款YSL全新唇釉涂抹在嘴上,然后用纸巾记录下唇印,若是唇印明显,说明唇釉的滋润度不够,如果是唇印基本消失,说明唇釉的滋润度很好,能瞬间遮盖唇纹,打造完美妆效。他还曾对中美汽车合资合作导致技术流失表示担心。

  更换机油、三滤的费用在750元左右,此保养费只作为参考依据,因为不同的保养材料会造成保养费用的差异。

  尽管如此,我依然觉得全新奥迪A8L是这个级别当中科技含量最高的车型,比如:全新奥迪A8L是国内首款搭载48V轻混系统的量产车,也是同级中首款全系标配48V轻混系统的车型;全新奥迪A8L是首款搭载高清矩阵式激光大灯的车型;全新奥迪A8L是全系标配全时四驱的D级车;全新奥迪A8L是同级别中全轮转向效果最好的车型(转向直径米);全新奥迪A8L首次使用OLED光源尾灯,等等......48V全电气化驾驶系统这是汽车向智能汽车转变的一大步全电气化驾驶系统是一个整车概念,但是我们听到最多的就是48V轻混系统。15亿美元的逆差对于2017年全年3750亿美元的总逆差来说还不到一个零头。

  珠玉在前,消费者们对于后起之秀哈弗H9则更为关注,想知道新款车型还能做出怎样升级的安全配置呢?众所周知,人性化安全设计是哈弗品牌一直秉承的创作,这一点在哈弗H9身上也发挥得淋漓尽致。

  评测结果:如图可见,三款唇釉的滋润度都非常好,记录下的唇印基本没有明显唇纹,说明YSL全新唇釉结合了唇膏、唇彩、唇蜜的有点,既滋润又显色。

  官方并未公布英朗的后备厢尺寸,但其内部较为平整,应对家用是没什么问题的。但这些数据对国内用户不具备太多参考意义,因为可以确定该车引入国内后会适当加长。

  

  渚口乡:

 
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谷歌硬件工程师揭秘,TPU为何会比CPU、GPU快30倍?

本文作者:程弢 2018-08-17 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。
周迅周迅,镜头前的精灵,天生的表演者,每一部新作,就是她的又一次重生。

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(公众号: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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