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江苏原常务副省长李云峰受贿超1400万 一审获刑12年

2019-10-20 12:13 来源:西江网

  江苏原常务副省长李云峰受贿超1400万 一审获刑12年

  中央纪委督促中央各部门和国家机关各部门党组(党委)、地方各级纪检监察机关督促同级党委职能部门和政府职能部门党组(党委)切实担负起主体责任,守土有责、守土尽责,坚决服从大局,坚决落实改革任务,确保机构职能等按要求及时调整到位。其二,敢想敢干、敢做敢为的胆识必须与实事求是、科学严谨的态度相一致。

一、突出党的政治建设统领地位1.强化“四个意识”。宋秀岩在接受访谈时表示,党的十八大以来,以习近平同志为核心的党中央高度重视家风建设,特别重视领导干部的家风建设。

  一方面,我们以海研会为抓手,始终将抓牢抓实涉台业务的法学法律工作者思想引导力作为首要任务和头等大事,力争将理事会员最广泛最紧密地团结在党的周围。学以致用,结合本职工作,大家表示,《习近平在正定》是一笔宝贵的精神财富,为如何当好县委书记提供了理论武器和行动指南,进一步激发了大家当好县委书记的信心和决心。

  各级纪检监察机关必须提高政治站位,在政治立场、政治方向、政治原则、政治道路上同党中央保持高度一致,把思想和行动统一到党中央决策部署上来。  会议还研究了其他事项。

延安时期我们党以支部建设为重心,围绕组织功能加强基层组织建设,适应了复杂社会环境和主体利益多元对党组织的挑战,既提高了社会整合能力,也提高了党的领导力、凝聚力和号召力。

  5月16日华侨事务委员会党组在《八年来的华侨工作》报告中进一步强调,“高举爱国主义旗帜,继续扩大华侨爱国统一战线,使华侨团结在祖国周围,是华侨工作的长期方针。

  统一战线高举社会主义和爱国主义两面旗帜,发展壮大成为爱国统一战线。在新闻舆论各项工作中,中国记协将充分发挥人民团体的独特作用,奔着新闻事业的奋斗目标去,坚持问题导向,找准职责定位,着眼精准发力,扎实推动习近平总书记重要讲话精神在中国记协落地生根、开花结果。

  我们党始终把增进人民福祉、促进人的自由全面发展作为一切工作的出发点和落脚点。

  要以提升组织力为重点,突出政治功能,把企业、农村、机关、学校、科研院所、街道社区、社会组织等基层党组织建设成宣传党的主张、贯彻党的决定、领导基层治理、团结动员群众、推动改革发展的坚强战斗堡垒。提升组织力的基本路径处理好党建与党务关系。

  努力推动中心工作。

  5月16日华侨事务委员会党组在《八年来的华侨工作》报告中进一步强调,“高举爱国主义旗帜,继续扩大华侨爱国统一战线,使华侨团结在祖国周围,是华侨工作的长期方针。

  统一战线高举社会主义和爱国主义两面旗帜,发展壮大成为爱国统一战线。  二是带头学习宣传贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想和党的十九大精神。

  

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江苏原常务副省长李云峰受贿超1400万 一审获刑12年

本文作者:程弢 2019-10-20 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。
2017年9月初,有幸参加了金湖县级机关工委组织的党务干部培训班,专程赴久负盛名的河南林州市干部学院学习培训。

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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