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三亚海坡棚改项目征拆工作完成 将建商贸中心

2019-10-19 23:35 来源:豫青网

  三亚海坡棚改项目征拆工作完成 将建商贸中心

  不要小看70千瓦的动力,电动机在瞬间爆发的扭矩,让这台车在低速行驶时犹如电动车般迅捷。凤凰网汽车讯据外媒报道,美国东部时间3月19日晚间10时许,一辆Uber无人驾驶车辆在亚利桑那州的坦佩市撞到一位女性行人致其死亡。

该车有望4月上市,值得期待。第二代长安逸动使用了最新的家族式设计语言,和睿骋CC造型十分相似。

  贷款方面,按央行基准利率首付30%三年期计算,首付万元左右(包含车款、上牌、全险、购置税和担保金等),月供在万元左右。外观评测:YSL圣罗兰全新唇釉的外观非常高级,基本采用黑金色调。

  今天,大家又被中美两张加税清单刷屏了。三辆车搭载同排量()发动机的时候,在马力和扭矩输出方面相差无几。

宝来此次改款最大的改变就是采用发动机代替原来的动力,但发动机的输出功率与动力相同,为81kW,而最大扭矩就减少了5Nm,为150Nm。

  总结:继爵战珠海后,爵战天津至此完美谢幕。

  外观方面,昌河Q7是北汽昌河旗下的第三款SUV车型,但是它的设计风格和设计语言与此前的Q25以及Q35完全不同。车辆的仪表盘采用经典的双圆式造型,中间还有一块行车电脑显示屏,能清晰直观地向驾驶员传递车辆信息。

  简单来说这套系统包含一个容量为10安、装配在行李舱地板下方的紧凑型锂离子电池,以及一个连接到曲轴的皮带式交流发电机起动装置。

  虽然动力调校会略有不同,但不影响日常驾驶开起来的感觉,直列三缸发动机,在怠速、稳定行驶的过程中表现的足够顺畅,在车内感觉不到抖动,噪音也很低,这一点与国内搭载同样发动机的车型相当。拜空气悬架和前后五连杆独立悬架所赐,这台车在不同驾驶模式下会带来完全不同的乘坐体验,动态模式悬架会自动降低,空气悬架回弹非常有力,感觉底盘非常紧绷;而舒适模式则是另一幅景象,坐在车内过减速带也变成了一种享受,车身随着减速带轻微的波动是那么有韧性,如果日后智能主动悬架功能配备在车上的话,那么过减速带可能就更接近于如履平地了。

  即使遇到突然变大的坡度,我也只需稍稍加深油门就能流畅通过,这是因为这时变速箱处在低挡位,而且发动机的油门响应特性也偏灵敏。

  600亿美元是怎么来的?白宫解释是美国企业在中国投资时被迫交出的知识产权的损失大概在500亿美金。

  新车的动力只能说够用,好在油门的灵敏度还不低,适合日常驾驶;变速器换挡温柔,而且基本上能保持在适合的挡位上,这是我在大多数时间里觉得第二代逸动动力够用的主要原因。但比亚迪的传统的毛病也遗留在了这辆车身上,例如动力驾控不尽人意,油耗也略微有些高,NVH也只处于中等水平等等。

  

  三亚海坡棚改项目征拆工作完成 将建商贸中心

 
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三亚海坡棚改项目征拆工作完成 将建商贸中心

本文作者:程弢 2019-10-19 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。
前大灯组也经过全新设计,并没有一味追求锋利的线条,而是与整车造型保持风格一直,稳重大气。

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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