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蓝筹业绩推动 港股气氛转好上望32600点

2019-08-19 09:14 来源:华夏生活

  蓝筹业绩推动 港股气氛转好上望32600点

  而在线下,截至2017年12月31日,苏宁合计拥有各类自营店面3867家,公司自营店面面积万平方米。3月15日,经济网记者从银联国际了解到,银联国际已正式推出银联国际移动支付综合服务平台(简称移动支付服务平台),境外商业银行、商户、手机厂商、第三方机构等可通过该平台的API接口,安全、便捷地接入银联手机闪付、银联二维码等多种移动支付解决方案。

据工信部和三大运营商介绍,我国5G商用正在有序推进,技术研发试验已正式进入第三阶段,预计2018年底5G产业链主要环节基本达到预商用水平,并计划于2019年启动5G网络建设,2020年正式商用5G网络。发现涉嫌违法犯罪的行为,应及时向公安部门报案,并配合提供相关犯罪线索。

  其中向贾跃亭融出本金亿元、向贾跃民融出本金亿元、向刘弘融出本金亿元、向杨丽杰融出本金900万元。境外云闪付APP使用环境不断完善自云闪付APP推出以来,银联国际不断完善境外云闪付APP的使用环境,加快布局移动支付业务。

  对此,多位撤回IPO申请的公司相关人士对上证报记者坦言,公司终止此次IPO申报的主要原因是近期IPO审查更加严格。而一般而言,春节后是市场情绪恢复的重要时间点,资金参与度、风险偏好等都有向好趋势,再结合政策的利好,触发了板块爆发的行情。

《证券日报》记者发现,苏宁易购能够在2017年实现净利润近5倍的暴涨主要是因为公司出售了部分阿里巴巴股份的原因。

  5G不但会成为全球通信产业的新一轮发展机遇,也会为各项新兴信息技术的崛起创造机会。

  同时,平台还为不同类型的移动终端制造厂商提供个性化的接入方案,通过与手机厂商的TSM(TrustedServiceManager)系统对接,即可实现等各种手机Pay的移动支付功能。仅供读者参考,并请自行核实相关内容。

  年报数据显示,2017年,新华保险共实现保险业务收入亿元(人民币,下同);其中首年期交保费亿元,同比增长%,十年期及以上业务成为首年期交的主要来源,达到亿元,同比增长%;一年新业务价值亿元,同比增长%;新业务价值率%,同比提升个百分点;归属于母公司股东的净利润亿元,同比增长%;同时,公司坚持审慎稳健、价值投资的理念,年化总投资收益率达到%。

  值得注意的是,在2017年,苏宁金服拟引入云峰基金等外部战略投资者,加之公司与深创投联合成立物流地产基金,这意味着苏宁易购旗下金融和物流资产均已具备独立扩张融资能力。西部证券昨天晚间发布业绩快报,公司2017年营收为亿元,同比下降%;净利为亿元,同比下降%。

  一位P2P投资人对北京商报记者表示。

  非保本产品占比下降截至2017年底,非保本产品的存续余额为万亿元,占全部理财产品存续余额的%,较当年年初下降个百分点;保本产品的存续余额为万亿元,占比为%。

  ■本报记者左永刚在新时代背景下,提高直接融资比例,建设和完善多层次资本市场体系,新三板仍是主要战略突破点。且备案落地前互金行业离职潮暗流涌动,多位行业人士对21世纪经济报道记者表示,不少离职人士涌向了时下滚烫的区块链以及虚拟币领域。

  

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蓝筹业绩推动 港股气氛转好上望32600点

本文作者:程弢 2019-08-19 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。
相比之下,10年前以美国为代表的全球股市中市值排名前十的是埃克森美孚、通用电气与花旗集团等传统能源与金融股,而如今已是谷歌、微软、亚马逊与Facebook等新经济劲旅的天下。

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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