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90天后见分晓:中美贸易战是否真正开打

2019-08-22 19:19 来源:大河网

  90天后见分晓:中美贸易战是否真正开打

  中国在2015年开始发放允许企业进入汽车市场的许可证,只要它们只生产电动汽车。据知情人士透露,该合资公司的首款电动汽车将是现有JAC车型的电动版,但其第二款和第三款电动汽车将会被重新命名,而且是西雅特生产的车型的电动版本。

要做出标杆产品,除了在汽车性能上追求突破,ThunderPower更以创新思维,从用户的角度将汽车的功能全面智能化,真正实行人车交互,提高用户驾驶体验。奥迪官方发布公告称,其正在与上汽就未来的合作进行建设性的商谈,未来将进一步增强其在中国市场的参与度。

  产品力匮乏,车型单一,新车型导入速度慢都是其屡次“被退出”的原由,其实在中国汽车历史上也确实有一些品牌、车企退出了国内市场,今天我们就用“以往鉴来”的态度来看看这些企业为什么会退出。奥迪官方网站发布公告称,其正在与上汽就未来的合作进行建设性的商谈,未来将进一步增强其在中国市场的参与度。

  WIX开业盛典“遇见”618,三重惊喜等你来在消费升级的大环境下,中国汽车用户对于汽车和汽配品牌的认知和喜爱正进入一个新的阶段,越来越多的中国消费者开始选择自己积极动手维护和保养汽车,并将之作为自己独特的生活方式,而不只是一味把汽车开进汽车维修中心就了事。该标志与西雅特标志相似,暗示该公司的目标是间接向中国消费者销售西雅特的汽车。

根据未来规划,FCA正考虑在几年内停止在中国和北美销售菲亚特品牌汽车,同时将克莱斯勒的销售主要限制在美国市场。

  记者追问这些刀具是否属于电商禁售商品,卖家称:“不会,可以卖就不是(违禁品)。

  紧随其后的是宝马集团,1-5月含MINI和劳斯莱斯品牌在内全球累计销量为988,185辆,同比增幅为%。现任宝沃汽车(中国)有限公司副总裁兼营销公司总经理。

  ●Jeep大指挥官/Jeep大指挥官PHEV大指挥官是Jeep专为中国市场打造的中大型SUV,造型方面不仅继承了Jeep的设计精髓,同时又针对中国消费者的喜好进行了相应全新设计。

  很艰难。上汽通用别克英朗:车尾设计也富有浓郁的家族色彩。

  至此,从购车、用车到保养,宝沃全方位的保障,解决了消费者的后顾之忧。

  广州标致1985年3月15日,广州汽车厂、法国标致汽车、中国信托投资公司、国际金融银行、巴黎国民银行共同在广州签署合约,成立了广州标致汽车公司,它也是继上海大众之后第二个成立的合资品牌。

  近三年,其他合资品牌以及自主品牌正在一轮一轮调整产品节奏以及不断更新产品线。戈恩在汽车制造商年度股东大会前的新闻发布会上表示,三菱将会采取新的对策解决这一问题。

  

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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 2019-08-22 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。
这是怎么回事呢?据了解,女子和男朋友分手了,心情不好便想出去走走。

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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