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• 【专题】2016内蒙古大数据产业推介会

2019-10-17 04:48 来源:中国经济网陕西

  • 【专题】2016内蒙古大数据产业推介会

  ”刘继伟说,目前济南市民基本上每家都有一辆车,主要是上下班使用。这是美联储今年第一次加息,如果自2015年算起,则是本轮第六次加息。

今年1月份,南京公积金管理中心发布了“关于房地产开发单位不得拒绝购房人使用住房公积金贷款的通告”,其中要求房企不得阻挠符合公积金贷款条件的购房人使用公积金贷款,同时,在取得销售许可证后,房企应及时与住房公积金管理中心签订按揭协议,以方便买房人申请公积金贷款。中国科学院院士歼-20战斗机总设计师杨伟:歼-20本身是我们空军空中致胜作战的一个最重拳头的一个产品。

   如今楼市整体进入横盘期,学区房价格平稳  学区房是楼市中的“另类刚需”  风头趸  文/图羊城晚报记者詹青  每年3、4月,莺飞草长的季节。于2017年12月31日,该集团总土地储备为约万平方米,其中包括约万平方米已竣工但未售出物业、约5,985平方米自用物业、约万平方米已竣工投资物业、约万平方米开发中物业及约额什么平方米合营企业及联营公司开发物业。

  地理位置:联岛路以东、研发一路以南出让面积:㎡规划用地性质:科教用地(科技研发)综合容积率:r≤出让条件:1.竞买人在竞得国有建设用地使用权后、签订土地出让合同前,须与园区、街道签订“投资建设协议”;2.该地块科技研发部分经江宁区政府确认为自用型,受让方不得分割转让、销售及分割抵押;3.该地块位于江苏软件园范围内,受让方必须为科技部门认定的科技研发类企业或机构;4.地块内不得建设围墙。三、刚需买房,难度仍然在上升美联储加息这两年来,正是楼市去库存的关键时期,不过上一轮去库存明显错位,房子是卖出去不少,但却是刺激了一轮房价上涨,而且是一线领涨,接着是二线和环一线城市,最后才是三四线城市。

受虚假信息侵害可解除合同根据两份合同列出的违约责任,如果买方或卖方所委托的中介方因隐瞒、虚构信息侵害买方或卖方利益的,中介方面应当退还已收取的房地产经纪服务费并依法承担赔偿责任,买方和卖方也有权单方解除合同。

  林女士称,这里的房租每年都会上涨,但之前的涨幅一般都在200-500元之间,尚在可承受范围内。

  “在城市圈时代,中国的人口分布格局会重新调整,这也将进一步重塑中国房地产市场的未来格局”,左晖表示,首先中心城市的人口密度下降,人口从中心城市向周边城市迁移,其次城市圈崛起,但城市不会无限制扩张,城市圈的核心是在更大的地理范围内构建更广泛的城市网络效应,并且当城市圈发展到一定程度,中心城市人口减少到一定程度,会出现人口向市中心的回流,最终中心城市的“职住平衡”的矛盾也会有所缓解。”南四环外旧宫地区我爱我家的工作人员张女士告诉以者身份前来看房的记者,附近的房源价格都涨了将近五成。

  如不符合签订协议的条件,房企应如实将原因告知购房人,并做好相关解释工作。

  年家浜路沿街还配备有华联超市、知音医院以及各大银行营业厅等便民设施。统计局最新数据显示,今年2月,70个大中城市新建商品住宅销售价格中,有54个城市显示持平或上涨,其中大连新建商品住宅销售价格环比上涨1%,排名前三。

    总体来说,学区房有以下两个特点:一,第一梯队学校的房价,涨速比第二梯队的要快;二,越贵的房子涨幅越大。

  3月23新领二期22、23号楼销许,销许均价11625元/㎡,共228套房源,面积88-134㎡,毛坯交付,拟交付日期为2020年3月30日。

  今年1月份,南京公积金管理中心发布了“关于房地产开发单位不得拒绝购房人使用住房公积金贷款的通告”,其中要求房企不得阻挠符合公积金贷款条件的购房人使用公积金贷款,同时,在取得销售许可证后,房企应及时与住房公积金管理中心签订按揭协议,以方便买房人申请公积金贷款。10分钟之后,他们决定转身,回到了门店。

  

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• 【专题】2016内蒙古大数据产业推介会

本文作者:程弢 2019-10-17 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。
专家对记者表示,未来北京房租租金总体上说下跌的可能性比较小,实际上2017年已经有所下跌了,而且潜在的需求很大,所以价格走势涨易跌难。

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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