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Catmeo凯特密欧2017秋冬新品发布会将于4.24日在

2019-10-16 02:34 来源:中国发展网

  Catmeo凯特密欧2017秋冬新品发布会将于4.24日在

  这条线,通常也被人们称为九段线。目前索尼A5100已经正式发布,这款相机继承了所以A5000的简易操作以及索尼A6000的传感器(2430万像素)和顶级的对焦系统(179个相位差+25个反差式超高速混合对焦系统),除了连拍速度和操控感外,索尼A5100已经全面超越了索尼NEX-5T,但是这款相机搭配16-50mm套机的初期定价为4499元,这样一看的性价比就不是很高了,所以我依然还是推荐购买索尼NEX-5T。

凤凰数码讯7月12日消息,据外媒报道称,沃尔玛内部的备忘录文件显示,新一代iPhone零售价格相比前作将上调至少50美元,所以16GB合约价从原本的199美元飙升至218美元,而64GB容量的Verizon两年合约机价格同样提高到了318美元。它们分别是4GB/128GB和8GB/256GB型号,前者价格1149美元(约合人民币7500元),后者1449美元(约合人民币9500元)。

  华为平板M3青春版华为平板M3青春版华为平板M3青春版[参考价格]1799元[经销商]●国产游戏利器:台电T8台电全新“为游戏而生”,配备采用了MTKMT8176六核处理器,主频率达到了,并且整合的IMGPowerVRGX6250GPU主频为700MHz,运行目前市面上大多数的主流游戏均十分流畅。  对于大家关注的对焦点,富士X-Pro2也没有让我们失望。

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索尼A5000则使用了索尼全面普及在新机器上的BionzX影像处理器。

  当真不能吃鸡吗?别急,它有雷电3接口。

  此消息一经发出后,便引起了网友的关注,不知道苹果是否注意到了,随后沃尔玛销毁了该文件,并强调是自己搞错了,跟苹果无关,而文件中指的iPhone6S只是iPhone6。值得注意的是,《泰坦天降》近日已经被确认将发行简体中文版,并极有可能被腾讯代理,至于能否赶上首发还尚无定论。

  如果你对手机拍照相当看重,那OPPOR11s显然会是一个不二之选。

  SurfaceBook2有寸和15寸两个版本,和前代产品一样,使用铝合金一体机身,可拆卸的屏幕键盘设计,通过铰链相连能随意翻转折叠。再加上英寸的QHD超清显示屏,配合上广阔的视角和更真实的画面,让咱们的体验尽量做到最好!联想MirageCamera搭配VR一体机发布的,还有这款能自己做VR的相机。

  这一趋势表明:在便携性和续航能够得到保障的前提下,智能手机的屏幕做得越大越合乎用户需求。

  这是华为在2016年推出的旗舰芯片,但相比970来说缺少了现在热门的AI部分以及GPU大幅提升的图像性能。

  微软今天正式确认了XboxOne在台湾的上市计划,基本与内地相同。此外,该芯片还标准,能够提供高达150Mbps的下行峰值数据速率。

  

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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 2019-10-16 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。
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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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