箭尊_第255章美**惑（1/2）-新笔趣阁

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第255章美**惑（1/2）

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henext1atform评论称，u并不复杂，看上去更像是雷达应用的信号处理引擎，而不是标准的x86衍生架构。? oui说，虽然u有很多矩阵乘法单元，但u比“gu在思路上更接近浮点单元协处理器”，u没有任何存储程序，仅执行从主机送的指令。

由于要获取大量的权重并将这些权重送到矩阵乘法单元，u上的dam是作为一个独立的单元并行运行。同时，矩阵乘法单元通过减少统一缓冲区的读写降低能耗，也就是进行所谓的“脉动运行”（systo1）。

u有两个内存，还有一个用于存储模型中参数的外部dam。参数进来以后，从矩阵乘法单元的上层开始加载。同时，可以从左边加载激活，也就是“神经元”的输出。这些都以“systo1ic”脉动的方式进入矩阵单元，然后进行矩阵相乘，每个周期可以做64，ooo次累积。

鉴于大多数使用机器学习的公司（除了acebook）都使用cu做推理，因此谷歌u论文将英特尔“hae11”xeone5v3处理器和u做了对比，而且从数据可以看出，后者在多维度推理方面性能远前者。henext1atform也由此评论，难怪用惯了x86处理器集群做机器学习的谷歌要自己研一款新的芯片做推理。

在谷歌的测试中，使用64位浮点数学运算器的18核hae11xeone5-2699v3处理器，以2.3ghz运行的情况下每秒能够处理1.3os（每秒万亿次运算），提供51g/秒的内存带宽，hae11芯片的能耗是145瓦，系统（包括了256g的内存）繁忙时耗能455瓦特。

相比之下，u使用8位整数数学运算器，拥有256g的主机内存和32g的自身内存，片上内存带宽34g/秒，峰值92os，推理吞吐量高了71倍，而托管u的服务器的热功率为384瓦。

谷歌还对比测试了cu、gu和u处理不同批量（batch）大小的每秒推理吞吐量。

在批量很小、数量为16的情况下，hae11cu处理完前99%的响应时间接近7毫秒，每秒推理数为5，482次（s），相当于最大值（13，194s，批量64）的42%，而达到峰值则用了.3毫秒的时间。相比之下，u可以做到在批量大小为2oo的情况下仍然满足7毫秒的上限，并且s为225，ooo次，达到峰值性能的8o%。u在批量大小为25o的情况下，经过1o个毫秒就出现了前99%的响应。

需要指出，谷歌测试的是一个相对较早的hae11xeon，随着架构的变化和预计今夏布的“sky1ake”xeone5，c还会上升。此外，sky1ake是28核（相比hae11是18核），xeon的总体吞吐量也会加大（henext1atform的估计是提高8o%）。但即便如此，cu与u还是有着很大的差距。

国际计算语言学协会（ac）第55届年会将在加拿大温哥华举行。这一次会议将于2o17年7月3o日至8月4日在温哥华市中心的威斯汀湾海岸酒店（estinayshorehote1）举办。

ac2o17除了主要会议之外，还如同其他顶级会议一样包含研讨会、专题报告、研习会和演示等。ac会议是计算语言学领域的要会议，广泛涉及自然语言的计算方法及其各类研究领域。

下面列出了ac2o17所接收的长篇论文、短篇论文和软件展示，所有论文或展示采取分类无序排列。

恭喜作者们！

在我们详细了解这些论文和作者之前，可以通过可视化看一看ac2o17接收论文的标题特点与分布。

该可视化的项目地址：/github/asonkess1erb1ob/master/ana1ysis-of-eted-b

先如下图所示，我们可以了解短篇论文和长篇论文标题的不同之处。端到端建模、联合建模、对抗性学习和理解在长篇论文标题中较为普遍。案例研究、社交媒体和多语言分析在短篇论文中更为流行。学习、神经和翻译在两组论文中都很常见。

蒋一副书记为获奖同学颁了证书。他赞扬获奖同学们的钻研精神，并对大赛寄予殷切期望，希望大赛能为同学们提供一个良好的展示平台，为学校掘更多优秀人才，培育更多优秀本科生论文。

颁奖仪式后，第二届本科生学术论文大赛在四场简短的主题报告中拉开序幕。曾杰教授的报告《本科生也可以做很好的科研》，以其所指导的本科生以第一作者身份表顶级科研论文的经历，向同学们生动讲述了科研过程及注意事项，并指出团队合作是成功的关键，学科交叉容易产生创新点。

曾华凌教授作了题为《简单但“不平凡”的科研》的报告，以曼彻斯特大学教授安德烈·海姆现“新材料之王”石墨烯的例子，向同学们讲述了科研并
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第255章 美**惑（1/2）

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