88看书>玄幻奇幻>箭尊>第255章 美**惑

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tpu并不复杂,看上去更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,虽然tpu有很多矩阵乘法单元,但tpu比“gpu在思路上更接近浮点单元协处理器”,tpu没有任何存储程序,仅执行从主机发送的指令。

由于要获取大量的权重并将这些权重送到矩阵乘法单元,tpu上的dram是作为一个独立的单元并行运行。同时,矩阵乘法单元通过减少统一缓冲区的读写降低能耗,也就是进行所谓的“脉动运行”(ion)。

tpu有两个内存,还有一个用于存储模型中参数的外部dram。参数进来以后,从矩阵乘法单元的上层开始加载。同时,可以从左边加载激活,也就是“神经元”的输出。这些都以“”脉动的方式进入矩阵单元,然后进行矩阵相乘,每个周期可以做64,000次累积。

鉴于大多数使用机器学习的公司(除了facebook)都使用cpu做推理,因此谷歌tpu论文将英特尔“pu做了对比,而且从数据可以看出,后者在多维度推理方面性能远超前者。t也由此评论,难怪用惯了x86处理器集群做机器学习的谷歌要自己研发一款新的芯片做推理。

在谷歌的测试中,使用64位浮点数学运算器的18核haswellxeone5-26opb/秒的内存带宽,haswell芯片的能耗是145瓦,系统(包括了256gb的内存)繁忙时耗能455瓦特。

相比之下,tpu使用8位整数数学运算器,拥有256gb的主机内存和32gb的自身内存,片上内存带宽34gb/秒,峰值92toppu的服务器的热功率为384瓦。

谷歌还对比测试了cpu、gpu和tpu处理不同批量(batch)大小的每秒推理吞吐量。

在批量很小、数量为16的情况下,pu处理完前99的响应时间接近7毫秒,每秒推理数为5,482次(ips),相当于最大值(13,194ips,批量64)的42,而达到峰值则用了21.3毫秒的时间。相比之下,tpu可以做到在批量大小为200的情况下仍然满足7毫秒的上限,并且ippu在批量大小为250的情况下,经过10个毫秒就出现了前99的响应。

需要指出,谷歌测试的是一个相对较早的haswellxeon,随着架构的变化和预计今夏发布的“还会上升。此外,ke是28核(相比haswell是18核),xeon的总体吞吐量也会加大(t的估计是提高80)。但即便如此,cpu与tpu还是有着很大的差距。

国际计算语言学协会(acl)第55届年会将在加拿大温哥华举行。这一次会议将于2017年7月30日至8月4日在温哥华市中心的威斯汀湾海岸酒店(el)举办。

acl2017除了主要会议之外,还如同其他顶级会议一样包含研讨会、专题报告、研习会和演示等。acl会议是计算语言学领域的首要会议,广泛涉及自然语言的计算方法及其各类研究领域。

下面列出了acl2017所接收的长篇论文、短篇论文和软件展示,所有论文或展示采取分类无序排列。

恭喜作者们!

在我们详细了解这些论文和作者之前,可以通过可视化看一看acl2017接收论文的标题特点与分布。

该可视化的项目地址:er./github/jasonkeer/analyl-

首先如下图所示,我们可以了解短篇论文和长篇论文标题的不同之处。端到端建模、联合建模、对抗性学习和阅读理解在长篇论文标题中较为普遍。案例研究、社交媒体和多语言分析在短篇论文中更为流行。学习、神经和翻译在两组论文中都很常见。

蒋一副书记为获奖同学颁发了证书。他赞扬获奖同学们的钻研精神,并对大赛寄予殷切期望,希望大赛能为同学们提供一个良好的展示平台,为学校发掘更多优秀人才,培育更多优秀本科生论文。

颁奖仪式后,第二届本科生学术论文大赛在四场简短的主题报告中拉开序幕。曾杰教授的报告《本科生也可以做很好的科研》,以其所指导的本科生以第一作者身份发表顶级科研论文的经历,向同学们生动讲述了科研过程及注意事项,并指出团队合作是成功的关键,学科交叉容易产生创新点。

曾华凌教授作了题为《简单但“不平凡”的科研》的报告,以曼彻斯特大学教授安德烈·海姆发现“新材料之王”石墨烯的例子,向同学们讲述了科研并非多么艰深,但简单并不代表成果不重要。他鼓励同学们要坚定信念,从平凡细微处入手。

第一届论文大赛获奖者陈楚白、张化雨两位同学分别从论文的写作、自身的科研实践方面介绍了经验,更坚定了与会同学创新创作的信心,相信第二届本科生论文大赛将会取得更加丰硕的成果。

旅游景区管理体制是整个旅游景区得以管理、经营、发展的组织运行机制,其概念核心是各机构间的职、权、责的配置问题。旅游景区管理体制的内容主要包括三个方面:第一,旅游景区管理的行政领导体制,包括管理系统中的各个管理机构间的权力范围,以及各自所能管理的区域和管理的能力大小;第二,旅游景区管理中各机构的职能及权责关系,即根据国家法律法规及景区实际情况决定的实际权责;第三,政府和事业单位及企业单位之间的关系定位,包括政府管理边界、企业利润边界、工作人员利益边界的问题。

根据贵州省政府的《贵州省人民政府


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