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守好政治生态的“绿水青山”(新时代·新作为)

2019-08-26 17:23 来源:宜宾新闻网

  守好政治生态的“绿水青山”(新时代·新作为)

  宜人贷财报显示,2017年宜人贷净收入增加主要归功于两个方面:第一,平台促成借款金额的增长;第二,随着借款余额增长,公司向出借人收取的服务费和向借款人收取的月度服务费随之增加。乐视网现在换手率225%,我们和老贾都没有卖,所以大致一个股东卖了4次的概念,明显有资金炒作,投资者还是要防范风险。

野马财经对话孙宏斌野马财经:您为什么提前卸任乐视网董事长?孙宏斌:我要对散户负责,乐视复牌时候只有18万散户,有机构投资者,现在有33万散户,机构跑光了,换手率极高,明显有人在炒。就在特朗普签署备忘录几个小时后,日本副首相兼财务相麻生太郎就发表讲话称,他将密切关注美国对中国进口商品大规模征收关税的相关动作。

  统计数据显示,2013年网贷平台的平均收益率为%,2014年降至%,2015年下滑至%,2016年继续降至%,2017年则跌破10%为%。去年12月,央行与银监会联合下发《关于规范整顿现金贷业务的通知》,要求现金贷年化利率不得超过36%,严禁砍头息,暂停发放无特定场景和指定用途的网络小额贷款,要求平台不得暴力催收等。

  日本和美国都认识到加强和有效保护知识产权的重要性。根据证监会的披露,发审委对丸美股份提出的问题主要集中在公司的经销模式方面,要求保荐代表人将公司的经销和直销这两种销售模式与传销进行对比分析,还格外注意该公司及其经销商是否涉嫌从事传销和涉嫌违反《禁止传销条例》的相关规定。

凤凰国际imarekts讯北京时间本周日,据海外媒体报道,美国的纽约的黄金地段麦迪逊大街如今出现了令人惊诧的萧条景象,星巴克执行董事长称,这不禁让人回想起2009年可怕的金融危机。

  用户数成业绩关键除了趣店和简普科技,最早上市的宜人贷去年净收入55亿元,同比增长71%,净利润近14亿元,同比增长23%;拍拍贷紧随其后,全年总营收为39亿元,同比增长223%,净利润11亿元,同比增长115%;乐信在去年虽然取得56亿元的营收,但是净利润仅为亿元。

  在几年前,网贷平台的单位获客成本仅二、三百元,而去年有的平台获客成本已达二、三千元,上涨了10倍。网贷行业收益率不断走低是多重因素叠加造成的。

  但非凡的凤凰人,通过艰苦卓绝的拼搏,完成了一个个看似不可能的任务:在国内扎堆搞公益的氛围里,我们走出去,从洋人那里拿钱,反哺国内的公益事业;在强手如林的中国互联网江湖,我们第五次赢得了超级联赛的冠军;我们的一点资讯,继小米之后,又获得了中国第四季度销量最高的手机厂商oppo的独家桌面预装;我们的新闻客户端团队经历了队伍动荡,重新出发后,流量强势反弹,被权威机构评为年度最佳客户端;我们在人员调整,队伍流失,市场动荡的情况下,全司实现了五千万的盈利。

  最有意思的是,前脚孙宏斌走人,乐视网提示了诸如实际控制人变更等八大风险,后脚就爆出乐视网开始招兵买马,乐视网创始人、前任董事长贾跃亭的美国汽车开始投产,公司又一次成功融资,到底乐视网的未来会怎样?退市重组,还是迎接新的接盘侠?游资的游戏3月23日,乐视网报收于元,跌%。姆努钦向中方通报了美方公布301调查报告最新情况。

  第三,聚焦流量的商业变现。

  例如,今天股票大幅下跌,如果没有对冲就会损失较大。

  中国的新时代新征程,早已迈开了大步朝前走。最复杂的是乐视网,因为是创业板上市公司,受限于很多监管规定,什么都做不了。

  

  守好政治生态的“绿水青山”(新时代·新作为)

 
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守好政治生态的“绿水青山”(新时代·新作为)

本文作者:程弢 2019-08-26 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。
此外,去年底刚刚上市的乐信为近15美元/股,也高于每股9美元的发行价。

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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