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第255章 美惑（第1页）

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TheNextPlatform评论称，TPU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。Jouppi说，虽然TPU有很多矩阵乘法单元，但TPU比“GPU在思路上更接近浮点单元协处理器”，TPU没有任何存储程序，仅执行从主机发送的指令。

由于要获取大量的权重并将这些权重送到矩阵乘法单元，TPU上的DRAM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”（systolicexecution）。

TPU有两个内存，还有一个用于存储模型中参数的外部DRAM。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“systolic”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64，000次累积。

鉴于大多数使用机器学习的公司（除了Facebook）都使用CPU做推理，因此谷歌TPU论文将英特尔“Haswell”XeonE5v3处理器和TPU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超前者。TheNextPlatform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发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HaswellXeonE5-2699v3处理器，以2.3GHz运行的情况下每秒能够处理1.3TOPS（每秒万亿次运算），提供51GB秒的内存带宽，Haswell芯片的能耗是145瓦，系统（包括了256GB的内存）繁忙时耗能455瓦特。

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

谷歌还对比测试了CPU、GPU和TPU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，HaswellCPU处理完前99%的响应时间接近7毫秒，每秒推理数为5，482次（IPS），相当于最大值（13，194IPS，批量64）的42%，而达到峰值则用了21.3毫秒的时间。相比之下，TPU可以做到在批量大小为200的情况下仍然满足7毫秒的上限，并且IPS为225，000次，达到峰值性能的80%。TPU在批量大小为250的情况下，经过10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HaswellXeon，随着架构的变化和预计今夏发布的“Skylake”XeonE5，IPC还会上升。此外，Skylake是28核（相比Haswell是18核），Xeon的总体吞吐量也会加大（TheNextPlatform的估计是提高80%）。但即便如此，CPU与TPU还是有着很大的差距。

国际计算语言学协会（ACL）第55届年会将在加拿大温哥华举行。这一次会议将于2017年7月30日至8月4日在温哥华市中心的威斯汀湾海岸酒店（WestinBayshoreHotel）举办。

ACL2017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。ACL会议是计算语言学领域的首要会议，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ACL2017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ACL2017接收论文的标题特点与分布。

该可视化的项目地址：nbviewer.jupytergithubJasonKesslerjasonkessler.github.ioblobmasterAnalysis-of-Accepted-ACL-2017-Papers.ipynb

首先如下图所示，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、对抗性学习和阅读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发了证书。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，为学校发掘更多优秀人才，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发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·海姆发现“新材料之王”石墨烯的例子，向同学们讲述了科研并非多么艰深，但简单并不代表成果不重要。他鼓励同学们要坚定信念，从平凡细微处入手。

第一届论文大赛获奖者陈楚白、张化雨两位同学分别从论文的写作、自身的科研实践方面介绍了经验，更坚定了与会同学创新创作的信心，相信第二届本科生论文大赛将会取得更加丰硕的成果。

旅游景区管理体制是整个旅游景区得以管理、经营、发展的组织运行机制，其概念核心是各机构间的职、权、责的配置问题。旅游景区管理体制的内容主要包括三个方面：第一，旅游景区管理的行政领导体制，包括管理系统中的各个管理机构间的权力范围，以及各自所能管理的区域和管理的能力大小;第二，旅游景区管理中各机构的职能及权责关系，即根据国家法律法规及景区实际情况决定的实际权责;第三，政府和事业单位及企业单位之间的关系定位，包括政府管理边界、企业利润边界、工作人员利益边界的问题。

根据贵州省政府的《贵州省人民政府关于进一步理顺我省旅游景区管理体制有关问题的通知》文件，明确了贵州省的旅游景区管理体制：“全省统一规划、属地行政管理，部门行业指导，企业自主经营。”也就是说省政府退居前线，在幕后做行业指导，成立并指派旅游景区管理委员会承担景区日常经营和管理的责任，而省或地方政府将更直接地引入投资商，由此引发的矛盾就是权、责、利的关系处理问题。

企业经营型是相对于政府主管型而言的，也就是说景区走进市场，按照市场的配置，进行景区的投资、经营、管理。在我国目前比较流行的旅游景区企业经营模式有以下几种：整体租赁经营（碧峰峡模式）、股份制企业经营（非上市公司经营，柯岩模式;上市公司经营，黄山模式）、国有企业经营（陕西模式）。

2.2旅游景区管理体制存在的问题分析

20世纪90年代，依据《国务院办公厅关于加强风景名胜区保护管理工作的通知（国发〔1995〕123号）》文件，明确规定旅游景区由省建设厅统一管理，并行使相应的行政职能对景区的开发规划、项目审批、财务管理等做统一的指示。这种管理模式就是纯粹的政府主管型的，以资源的保护为宗旨，注重景区的社会效益。但是，这种管理模式可以说是完全脱离市场的输血模式，对于一些贫困地区，尤其是像贵州这样的贫困省份来说，由于资金的短缺、融资的困难等，是很难执行的。除此之外，政府也会因为资金的压力以及对景区管理的压力，在招商引资的融资过程中，与企业、景区的利益相关者等直接出现矛盾和冲突。

从上图分析可以看出天河潭的经营权和管理权，基本隶属于政府，企业仅仅享有以资金入股的部分参与权，可以说是政府与企业合资管理。

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