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“读脸”技术能预测日欧央行政策?

2019-09-22 11:36 来源:企业雅虎

  “读脸”技术能预测日欧央行政策?

  此外,《办法》还规定律师受“准利害关系人”委托,可以比委托人查询更多的不动产登记信息。2018年1月租赁指数同比下降%。

今后,南京各区将按照“一个牵头园区、一个管理机构、一个国资平台、一个主导产业”的原则设立高新园区,投入、产出、引才、服务、政策等要素资源一体化运营,推动驻宁高校科技成果项目落地、新型研发机构落地、校地融合发展。他认为,这些文旅集团未来可能会有一些选择退出,或者与民营资本进行混合制改革,这是一个趋势。

  南京市副市长蒋跃建说,立足现有产业基础,加上新引进重大项目,全市先进制造业加快“升级迭代”,2020年主营收入将达万亿元。项目总占地2000亩,建筑面积180万平米,项目总投资额60亿元人民币,包含五大专业主题园区和一个综合配套服务区。

  幸福小镇——健康生活忙碌了整日,自然想陪伴在家人身边,不免疏于锻炼。五、兰州3月14日,记者致电兰州轨道办,工作人员这样回复:ldquo;兰州地铁建设进度以国家政策为准,如政策叫停将暂缓建设rdquo;。

除此之外,同样作为一线城市的上海,其今年1月的住房租赁指数则整体略有下降。

  清控科创作为一家全球经营的多元化创新服务功能平台,通过与绿地控股以及众多双创企业精诚合作,依托雄安双创联盟的落地,未来双创中心一定可以发挥自身多元产业协同效应、资金资本优势,同时高效整合雄安新区重大国家级新区的综合资源,充分发挥雄安新区综合发展环境优势及对整个京津冀区域的辐射力,全面助力雄安新区的建设与发展,成为创新驱动发展的新引擎。

  与去年同期类比,恒隆地产所有的购物商场都有所改善,增幅由沈阳的市府恒隆广场的1%,至大连的恒隆广场的99%。同样,查询人采用提供虚假材料等欺骗手段申请查询、复制不动产登记资料的;泄露不动产登记资料、登记信息的等构成违反治安管理行为的,移送公安机关依法给予治安管理处罚;涉嫌构成犯罪的,移送有关机关依法追究刑事责任。

  另据《北京日报》报道,北京市规划国土委发布《建设项目规划使用性质正面和负面清单》,四环路以内和中轴线延长线、长安街延长线这“两轴”周边,将限制各类用地调整性质改建住宅商品房。

  也就是说,只获得40多万元的贷款利润,却要走完全程极其复杂的手续,银行方面最终盈利很低,因此也就不愿意。相关负责人说,鼓励城市副中心的各类用地调整为托幼、小学、中学等教育设施和养老设施。

  该平台的推出是广州市国土资源和规划委员会提升对外服务能力、优化群众办事体验的创新举措,将更好地为广大市民群众提供服务。

  在上述监管函中指出,金科股份预约于2018年3月28日披露2017年年度报告,王洪飞作为金科股份的联席总裁,于3月9日卖出金科股份13万股股票,交易金额万元。

  政府资本可更多做好筑巢引凤工作,比如旅游项目道路管网等的建设,但项目的整体打造应该以社会资本为主,可能效率更高,更容易成功。即便如此,每逢美联储加息,国内资本市场关注度也越来越高。

  

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“读脸”技术能预测日欧央行政策?

本文作者:程弢 2019-09-22 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。
一般购房时,发生这种公积金额度不够的情况,往往会考虑“公积金贷+商业贷”的组合贷模式:从公积金贷出70万元,其余40多万则依靠商业银行贷款解决。

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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