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老司机也小心 细数今年最可能翻车的10款游戏

2019-02-22 13:23 来源:IT168

  老司机也小心 细数今年最可能翻车的10款游戏

  作为该榜单前十位中唯一的现役阵容,只需再打7场,就将超越曾经的NaVi,跻身历史前三。」老牌声优「三矢雄二」童星出身的「三矢雄二」(三ツ矢雄二)是日本资深的男声优、演员、音响监督、音乐家以及艺人。

而决赛场上闪耀夺目的舞台灯光、高端的电竞设备和专业的直转播技术以及职业战队的顶级对抗,更是让电竞爱好者们不虚此行。承德市体育局副局长裴福斌先生登上CSL2017总决赛的舞台,为职业战队冠、亚、季三项大奖的获得者颁发高达200,000元人民币的赛事奖金,并向参赛队员们表示祝贺。

  玩家会在违反规则时受到惩罚,这让他们会在下一次游戏过程中改变玩法。Toy-ConGarage使用节点编程系统,允许玩家把Joy-Con手柄用到他们自制的Labo项目当中。

  这本书由张默、张汉良、辛郁、菩提、管管共同编选,这五人皆为《创世纪》诗社同仁,主动出击加上举贤不避亲的结果,面世后自然备受争议。作为该榜单前十位中唯一的现役阵容,只需再打7场,就将超越曾经的NaVi,跻身历史前三。

王先生想取消这些手机应用,申请退款,却发现申诉无门,移动运营商和应用软件开发商间相互推诿,最后只好自认倒霉。

  这对服务商而言较难接受。

  但若是因此错过了在《旷野之息》这款杰作上再玩几个小时的机会,未免也太草率了。事实上当时国内拿得出手的队伍,也无外乎这么两家。

  我们可以通过更换钢琴顶部/内部的纸板模块来调整钢琴的声音,这个理念当然很好,但如果这个玩具有配套的节奏游戏,或者在创作旋律之外还有其它玩法的话,那就更好了。

  B端服务是电竞数据的阳关大道实际上,以电竞数据为切入口的创业公司不在少数,在玩加赛事之外,国内还有刚刚完成C轮2亿融资的捞月狗,以及在今年1月份获普思资本和盛夏光年千万级天使轮融资的PentaQ刺猬电竞和浮冬数据。近日,知名数码博主曝光了黑鲨游戏手机的渲染图,并曝光了国内安兔兔跑分平台的数据库中关于这款手机的详细配置,其中引人注意的是该机采用了骁龙845处理器,8GB+32GB的机身存储,其他配置估计还会搭载6英寸2K显示屏、后置双摄、双卡双待、4500毫安大电池支持快充等等。

  而且他的风格多变,诗歌题材跨度很大,不论是经典性的《石室之死亡》,还是比较戏谑的《隐题诗》,他都能驾驭。

  以前的鸣人战斗总是穿着一身运动装,像个小屁孩。

  游戏硬件发展到了今天,微软率先发出了一个信号。游戏地图上除了希卡塔,还有许许多多的神庙,激活后就成了快速传送点。

  

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老司机也小心 细数今年最可能翻车的10款游戏

本文作者:程弢 2019-02-22 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。
另一方面则在于应用场景中,除了做客观评价和讲故事,打通更多的商业模式仍是这门生意的关键,例如体育游戏。

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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