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陈庄村:

2019-09-23 10:50 来源:商界网

  陈庄村:

  此外,高配车型的ACC自适应巡航系统的工作范围由30-150km/h变为了0-150km/h,从而支持了低速跟车、刹停再起步的功能,适用范围更广泛,即便遭遇堵车也不用发愁了。剩下的6款车型均为缸内直喷发动机车型,有2款6速手动车型和4款CVT变速器车型,我们先来看看手动挡车型。

据悉,特来电已在全国投建20万台充电设备,而这些设备将全部面向电咖用户开放使用。具体费用根据车型不同以到店核算为准。

  个人认为,这款汽车将会颠覆很多人的概念和整个市场对汽车的评价。看着小艾哥的媳妇儿我忽然想到了一台车,穿着衣服有的气质,脱了衣服有I的野性,总有一种让人高攀不起的冷艳。

  凤凰汽车LADY咔咔一直以为萌萌哒和二次是90后的专利,直到我坐进了一位70后程序猿的副驾驶席,才萌萌哒和二次元已经无孔不入了。基于三电核心技术的加持,比亚迪e5450在充电方面有了质的提高。

这意味着CX70将同时满足新生代年轻消费群体对于SUV和MPV两类车型的需求,利用这款车多功能的属性覆盖到SUV和MPV两个细分市场,一方面避免了与同价位其它自主品牌车型在一个狭窄的市场区间里展开肉搏战,同时也能迎合一部分消费者对于一车多用的切实需求。

  波西米亚水晶切割风格的造型虽然不如钻石切割那么人见人爱,但是大气的身段和柔美的腰身,显然是得到了大师的点化,性感度chuachua涨了几个点。

  开着开着车,发动机盖子往外冒白烟,那八成就是水箱开锅了。  4、RadicalSR8LM  时间:6:  又是Radical这个品牌,和上一辆不同的地方在于,名称后面加上了LM两个字母,代表了车辆更加轻盈灵活、更高性能;动力方面,这辆车搭载了Radical自行开发的自然吸气引擎,最大功率460马力;全碳纤车身配合源自LeMans赛车的空气动力学设计,车身净重仅为650kg,极速可达300km/h。

  如果要在这两款车型中做出选择的话,仁者见仁智者见智,但以当下汽车市场的发展趋势来说,版本无论从动力性能的表现还是燃油经济性方面,都更具优势。

  在强调功能性商用车领域积累的丰富经验赋予了它扎实好用的务实本色,而朝着家用市场倾斜的定位则让它获得了更精致、时髦的气息,正如开头所说,无论大家庭还是小单位,这台车都非常合适。E2004MATIC比E200贵了万元,差别仅限于一套全时四驱系统,如果是北方用户,为了恶劣路况下有更好的行驶性能,可以考虑选择四驱。

  因此,除非是一些性能车或者是超跑,不然这个换挡拨片的意义确实不大。

  车型推荐总结:整体来说,作为科技智能座驾,新骐达小巧的两厢身材,以及令人惊讶的内部大空间,加上全新的Nissani-SAFETY智能防碰撞安全系统,可谓是与你的女神相得益彰。

  如果你驾驶着一辆最高速度仅能达到120km/h的汽车,行驶在最高限速120km/h的高速公路上,并且还想要超车的话,那将是一项不可能完成的任务。有理由相信,吉利有机会在接下来一年取得更多进展。

  

  陈庄村:

 
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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 2019-09-23 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。
考虑到吉利最近的提升速度和新车价格,这款车非常值得列入您的购车清单。

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(公众号:雷锋网)编译

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