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2019-11-19 00:42 来源:好大夫在线

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  一直以来,砀山县消防大队都把捐资助学作为己任,用实际行动关注和关爱贫困学生。参与培训的党政机关工作人员黄先生表示:“参加今天的消防安全大培训使我获益匪浅,以前只知道发生火灾了就打119,也没有想过如何去逃生和处置火灾,消防安全意识较薄弱,今天学到了好多东西,我回去后一定会传授给单位、家人,让消防安全深入大家的心中。

演出期间,表彰了社区消防宣传大使、最美消防志愿者各一名,黔江区广播电视台聘请黔江区消防支队3名通讯员为特约通讯员,向特约通讯员分别颁发了《聘书》,并穿插了两轮消防安全知识有奖问答,吸引了现场观众踊跃参与答题,答对题目的观众都获得了一份小礼品,活动现场气氛十分热烈。但是这些提法是一种更高层面的要求,更高层面的追求,未必是教育的宗旨和本质。

  以上两规定、四措施的出台,是长兴大队新党委班子上任以来对于部队管理具体要求的体现,也是为当前正在火热开展的冬春火灾防控战役打下坚实的基础,充分显示了抓好部队管理教育的决信和信心。演出期间,表彰了社区消防宣传大使、最美消防志愿者各一名,黔江区广播电视台聘请黔江区消防支队3名通讯员为特约通讯员,向特约通讯员分别颁发了《聘书》,并穿插了两轮消防安全知识有奖问答,吸引了现场观众踊跃参与答题,答对题目的观众都获得了一份小礼品,活动现场气氛十分热烈。

  破解这一难题,关键是一定要站在家长和学生的立场去想问题,去满足他们对优质公平教育的需求。活动中,大队长甘清华结合居民群众日常生活实际,深入浅出讲解了火灾隐患的危害性以及掌握自救自防技巧重要性,并就如何正确使用家电,燃气等安全知识以及火灾初期扑救方法、灭火器使用技巧、火灾事故防范措施等进行详细解说。

在追赶过程中,苑宇龙打电话向警方报警。

  培训现场气氛活跃,参训人员还结合日常工作生活中遇到的消防问题进行了提问,消防官兵都一一做出解答,使他们掌握了基本消防知识。

  与会专家充分肯定《杭州全书》编纂工作在过去取得的卓越成绩,对市城研中心在杭州学研究与统领方面发挥的作用表示惊叹,同时也为全书编纂面临瓶颈问题担忧,本着打造“杭州学派”的共同愿景提出希望与建议。10月9日,三明大田大队忠华服务队队员携手大田职专志愿者来到均溪镇福利院进行慰问。

  支队指挥中心立即向当日值班首长报告情况,调集金龙大道特勤中队和化工园区特勤中队共5辆消防车23名官兵赶赴现场增援。

  由于历史上我国采用切块设市的模式,中华人民共和国成立后不少城市为确保农产品的供应设立了“郊区”建制,强化了郊区包围市区的“蛋黄结构”,20世纪90年代的撤县(市)设市更是强化了这一政区格局,“蛋黄结构”现象在撤县(市)设区的城市中较为普遍,因此有必要在整建制和拆分式的基础上通过划界模式明确原县(市)与城市中心城区之间的空间关系。支队指挥中心立即向当日值班首长报告情况,调集金龙大道特勤中队和化工园区特勤中队共5辆消防车23名官兵赶赴现场增援。

  ”小区居民赵女士反映到。

  ”参加执法检查的蔡龙飞告诉记者。

  一是使临安成为一座巍峨壮丽的世界级的“华贵之城”。南宋是古代中国学术思想的巅峰时期,南宋是儒学各派互争雄长的时期,各学派互相论辩、互相补充,共同构筑起中国儒学发展史上一个新的阶段;南宋是古代中国文学艺术的鼎盛时期,词鼎盛于南宋,不仅在内容上有所开拓,而且艺术上更趋于成熟,辛弃疾、李清照、陆游等把宋词推向了艺术高峰;南宋是古代中国文化教育的兴盛时期,南宋的中央官学、地方官学、书院和私塾村校鼎立并存,各类学校都获得了蓬勃的发展,文化教育下移,教育更加大众化,达到了前所未有的普及程度;南宋是古代中国史学的繁荣时期,南宋在历史上第一次提出了“经世致用”的修史思想,把历史与现实结合起来,从历史上寻找兴衰之源,对后代的史学家有很大的启迪和教益。

  

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大疆Osmo手机云台体验:拍摄助稳神器 手抖患者福音

本文作者:程弢 2019-11-19 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。
消防宣传员与志愿者一行认真查看了各个小区的消防宣传栏、消防设备使用方法指示以及消防安全设备等情况,重点检查了社区内灭火器、室内消火栓各零部件是否完整有效、室外消火栓是否供水正常、消防通道有无堵塞等。

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

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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。

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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。

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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。

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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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