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China's anti-graft inspection bring changes

2019-09-17 18:31 来源:大河网

  China's anti-graft inspection bring changes

  在党员志愿大服务行动方面,将推进机关党员志愿服务制度化常态化,深化“平安杭州”“美丽杭州”“文明杭州”“关心关爱”“服务民生”等志愿服务行动,组织开展助推“最多跑一次”改革活动、“雷锋广场”大型广场志愿服务,培育志愿服务示范服务点,打造具有杭州机关特色的“红色钱潮”志愿服务品牌。近期,按照省委组织部统一安排部署,省直机关工委组织开展“不忘初心、牢记使命”主题教育调研活动。

要牢牢把握新时代党的建设总要求,高质量发挥好政治建设的统领作用,抓好以党支部为核心的基层党组织建设,做到围绕中心、服务大局,持续推进正风肃纪工作,不断开创新时代机关党建工作新局面。信仰看似无形,但因信仰而生发的豪迈、奋勇与感动,却常常让人从中品味出千般滋味。

  党校是锤炼党性的熔炉、培育政治品格的沃土。江西省直机关各级党组织将不忘初心、牢记使命,以习近平新时代中国特色社会主义思想为引领,全面推进机关党的各项建设,在学习宣传贯彻好党的十九大精神上努力走在前、作表率。

  当前,安徽省直机关各级党组织和广大党员干部要把切实学懂弄通做实党的十九大精神作为头等大事,把思想和行动统一到党的十九大精神上来,把智慧和力量凝聚到落实党的十九大提出的各项任务上来。来源:贵州机关党建网

坚持持续努力,久久为功,深入贯彻落实省委《关于贯彻落实习近平总书记参加十二届全国人大五次会议辽宁代表团审议时重要讲话精神的意见》,深入推进“立足岗位当先锋、推动振兴作贡献”活动,进一步激发机关党员干部干事创业的激情和干劲,发扬求真务实、真抓实干作风,确保新发展理念和“四个着力”“三个推进”要求在省直机关落地生根、开花结果。

  有的同志说,“看剧之前先看了展览,看完剧之后再听工作人员详细的讲解,就对展览的事迹有了更多了解,增进了对烈士精神的认同。

  我们相信,新一届全国人大及其常委会一定能够开拓进取、奋发有为,充分发挥国家根本政治制度优势,保证国家统一高效组织推进各项事业,谱写新时代人大工作新篇章。坚持反对特权思想和特权现象,紧紧盯住“四风”新问题新动向,发挥省直机关作风问题网络举报平台作用,深入整治各种顶风违纪行为,坚决防止“四风”问题反弹回潮,持续释放越往后越严的强烈信号。

  其中,井冈山税务干部党员教育基地依托红色文化资源开展理想信念教育的做法,入选第四届全国基层党建创新优秀案例。

  大会审议批准政府工作报告和其他重要报告,体现党的十九大精神,贯彻党中央决策部署,总结了过去5年我国取得的历史性成就和进步,明确了今年政府工作的基本思路和主要任务。在支部建设大提升行动方面,将开展千个市直机关党支部结对千个城市社区基层党支部的“双千”结对联建活动,深入开展“四提一争”活动。

  用周恩来的话说,“高兴的程度到了十二分”。

  坚持把纪律和规矩挺在前面,认真践行“四种形态”,抓早抓小、动辄则咎,持续释放铁面执纪、越往后越严的信号。

  紧紧围绕保持党同人民群众的血肉联系,健全密切联系群众机制,深化“机关转作风为民四服务”“在职党员进社区”等活动,推动机关党员干部牢固树立宗旨意识,始终把群众放在心中最高位置,把群众是否满意作为评价和检验一切工作的最高标准。新中国建立后,我们形成了中国共产党领导的多党合作和政治协商制度,在建立人民代表大会制度的同时继续发挥人民政协的作用,实行了选举民主和协商民主相结合、具有中国特色的民主形式。

  

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China's anti-graft inspection bring changes

本文作者:程弢 2019-09-17 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。
(作者系山东省委省直机关工委书记)

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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