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媒体:早教市场乱象丛生 圈钱套路怎么破?

2019-03-25 05:59 来源:中国崇阳网

  媒体:早教市场乱象丛生 圈钱套路怎么破?

  两驱舒适版官方指导价:万元虽然售价比风尚版高了万元,但增加的配置了,遗憾的是中控屏幕只有英寸并且不支持CarPlay功能,但是对于提升车内高级氛围还是很有帮助的,可以还没有配置天窗,如果对于天窗不是很在意的朋友,买这款就挺合适的。两驱豪华版官方指导价:万元相比两驱舒适版,相差的万元的差价,拥有全景天窗、无钥匙进入功能,并且电动后备厢也可以选装,还是比较超值的;前排座椅和方向盘加热是北方消费者的福音,很多同级别车型只有顶配才有;再加上8英寸带CarPlay功能的中控屏幕,万的价格值得推荐。

排量的车能做到的低油耗,大大突破了行业标准,为我大凯美瑞竖大拇指!第八代凯美瑞不但造型极致动感,驾驶感受也卓越非凡,较雷克萨斯更能带来有驾控乐趣。而一汽丰田导入TNGA丰巢概念后的第一款车型,奕泽将于今年年中正式与消费者见面。

  车身腰线极为锋利,显得分外运动。更为关键的还是驱动方式,前后双电机组成全时电4驱,不浪费一丝一毫的动力。

  再综合考虑到配置,以及此前挑战32度极限雪坡的强悍实力。作为丰田公司在日本本土以外的第一个TNGA工厂,一汽丰田新一工厂被中日合作双方及中国消费者寄予厚望和期待。

C柱向后延伸至车厢尾部,较高的车顶和近乎两厢的尾部造型使其看上去像SUV一样强壮,而下溜的侧面轮廓又有着非常前卫的造型设计。

  而就在去年,汉兰达虽然因为自主车型以及、L等车型的强势杀入,市场份额有所减少,但依旧是威风犹在。

  虽然同为自然吸气发动机,第八代凯美瑞则搭载的是TNGA架构下的最新成果发动机,配备8AT爱信变速箱。如果仔细观察,还会腾势500的车身线条尤其是腰线装饰变得更加柔美,这不仅与整车的风格更加统一,并且也有助于优化风阻系数。

  凤凰网汽车讯过去几年中,常把中国市场这个称谓,亲切的形容为第二故乡,要说对于一家外企来说,故乡这个词还真不是谁都能用的,故乡二字饱含太多,用不好,反惹一身骚。

  咔咔姐说两句:能够满足龟毛之王处女座又好又便宜能通天能遁地的需求,看来才是真正龟毛之神。受限于挡位数量的设定,新车在高速巡航时转速表现偏高。

  看来,雷凌双擎虽然看起来还是比大多数传统动力的竞品稍贵一些,但是好在价格差距并不是特别明显,甚至相比一些性价比优势不够明显的对手来说,雷凌双擎的官方指导价甚至比传统汽油车还要便宜呢。

  事实上,类似新疆这样地广人稀,经常很长时间找不到加油站的地方,很适合开一辆性能可靠和省油的混合动力汽车。

  尽管还是有点违和,但这一步似乎也只有大众汽车集团旗下的奥迪品牌可以走。而最亮眼的要数显示屏了,据说这是第八代凯美瑞第一次搭载三屏互联系统,包括10英寸彩色抬头显示屏(HUD)、8英寸中控触屏和7英寸仪表盘液晶屏的信息互联功能,各类信息一目了然,操作起来也很便捷。

  

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媒体:早教市场乱象丛生 圈钱套路怎么破?

本文作者:程弢 2019-03-25 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。
拿最近一个月全国SUV市场销量排行来看,排在前几名的正是:H6、560、广汽GS4、CS75这些车,从近几个月以来的综合表现汇总看,它们也的确是热销车型。

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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