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thenextplatform評論稱，tpu並不複雜，看上去更像是雷達應用的信號處理引擎，而不是標準的x86衍生架構。jouppi說，雖然tpu有很多矩陣乘法單元，但tpu比「gpu在思路上更接近浮點單元協處理器」，tpu沒有任何存儲程序，僅執行從主機發送的指令。
由於要獲取大量的權重並將這些權重送到矩陣乘法單元，tpu上的dram是作為一個獨立的單元并行運行。同時，矩陣乘法單元通過減少統一緩衝區的讀寫降低能耗，也就是進行所謂的「脈動運行」（systolicexecution）。
tpu有兩個內存，還有一個用於存儲模型中參數的外部dram。參數進來以後，從矩陣乘法單元的上層開始載入。同時，可以從左邊載入激活，也就是「神經元」的輸出。這些都以「systolic」脈動的方式進入矩陣單元，然後進行矩陣相乘，每個周期可以做64，000次累積。
鑒於大多數使用機器學習的公司（除了facebook）都使用cpu做推理，因此谷歌tpu論文將英特爾「haswell」xeone5v3處理器和tpu做了對比，而且從數據可以看出，後者在多維度推理方面性能遠超前者。thenextplatform也由此評論，難怪用慣了x86處理器集群做機器學習的谷歌要自己研發一款新的晶元做推理。
在谷歌的測試中，使用64位浮點數學運算器的18核haswellxeone5-2699v3處理器，以2.3ghz運行的情況下每秒能夠處理1.3tops（每秒萬億次運算），提供51gb/秒的內存帶寬，haswell晶元的能耗是145瓦，系統（包括了256gb的內存）繁忙時耗能455瓦特。
相比之下，tpu使用8位整數數學運算器，擁有256gb的主機內存和32gb的自身內存，片上內存帶寬34gb/秒，峰值92tops，推理吞吐量高了71倍，而託管tpu的伺服器的熱功率為384瓦。
谷歌還對比測試了cpu、gpu和tpu處理不同批量（batch）大小的每秒推理吞吐量。
在批量很小、數量為16的情況下，haswellcpu處理完前99%的響應時間接近7毫秒，每秒推理數為5，482次（ips），相當於最大值（13，194ips，批量64）的42%，而達到峰值則用了21.3毫秒的時間。相比之下，tpu可以做到在批量大小為200的情況下仍然滿足7毫秒的上限，並且ips為225，000次，達到峰值性能的80%。tpu在批量大小為250的情況下，經過10個毫秒就出現了前99%的響應。
需要指出，谷歌測試的是一個相對較早的haswellxeon，隨著架構的變化和預計今夏發布的「skylake」xeone5，ipc還會上升。此外，skylake是28核（相比haswell是18核），xeon的總體吞吐量也會加大（thenextplatform的估計是提高80%）。但即便如此，cpu與tpu還是有著很大的差距。
國際計算語言學協會（acl）第55屆年會將在加拿大溫哥華舉行。這一次會議將於2017年7月30日至8月4日在溫哥華市中心的威斯汀灣海岸酒店（westinbayshorehotel）舉辦。
acl2017除了主要會議之外，還如同其他頂級會議一樣包含研討會、專題報告、研習會和演示等。acl會議是計算語言學領域的首要會議，廣泛涉及自然語言的計算方法及其各類研究領域。
下面列出了acl2017所接收的長篇論文、短篇論文和軟體展示，所有論文或展示採取分類無序排列。
恭喜作者們！
在我們詳細了解這些論文和作者之前，可以通過可視化看一看acl2017接收論文的標題特點與分佈。
該可視化的項目地址：
http://nbviewer.jupyter.org/github/jasonkessler/jasonkessler.github.io/blob/master/analysis-of-accepted-acl-2017-papers.ipynb
http://nbviewer.jupyter.org/github/jasonkessler/jasonkessler.github.io/blob/master/analysis-of-accepted-acl-2017-papers.ipynb
首先如下圖所示，我們可以了解短篇論文和長篇論文標題的不同之處。端到端建模、聯合建模、對抗性學習和閱讀理解在長篇論文標題中較為普遍。案例研究、社交媒體和多語言分析在短篇論文中更為流行。學習、神經和翻譯在兩組論文中都很常見。
蔣一副書記為獲獎同學頒發了證書。他讚揚獲獎同學們的鑽研精神，並對大賽寄予殷切期望，希望大賽能為同學們提供一個良好的展示平台，為學校發掘更多優秀人才，培育更多優秀本科生論文。
頒獎儀式后，第二屆本科生學術論文大賽在四場簡短的主題報告中拉開序幕。曾傑教授的報告《本科生也可以做很好的科研》，以其所指導的本科生以第一作者身份發表頂級科研論文的經歷，向同學們生動講述了科研過程及注意事項，並指出團隊合作是成功的關鍵，學科交叉容易產生創新點。
曾華凌教授作了題為《簡單但「不平凡」的科研》的報告，以曼徹斯特大學教授安德烈·海姆發現「新材料之王」石墨烯的例子，向同學們講述了科研並非多麼艱深，但簡單並不代表成果不重要。他鼓勵同學們要堅定信念，從平凡細微處入手。
第一屆論文大賽獲獎者陳楚白、張化雨兩位同學分別從論文的寫作、自身的科研實踐方面介紹了經驗，更堅定了與會同學創新創作的信心，相信第二屆本科生論文大賽將會取得更加豐碩的成果。
旅遊景區管理體制是整個旅遊景區得以管理、經營、發展的組織運行機制，其概念核心是各機構間的職、權、責的配置問題。旅遊景區管理體制的內容主要包括三個方面：第一，旅遊景區管理的行政領導體制，包括管理系統中的各個管理機構間的權力範圍，以及各自所能管理的區域和管理的能力大小;第二，旅遊景區管理中各機構的職能及權責關係，即根據國家法律法規及景區實際情況決定的實際權責;第三，政府和事業單位及企業單位之間的關係定位，包括政府管理邊界、企業利潤邊界、工作人員利益邊界的問題。
根據貴州省政府的《貴州省人民政府關於進一步理順我省旅遊景區管理體制有關問題的通知》文件，明確了貴州省的旅遊景區管理體制：「全省統一規劃、屬地行政管理，部門行業指導，企業自主經營。」也就是說省政府退居前線，在幕後做行業指導，成立並指派旅遊景區管理委員會承擔景區日常經營和管理的責任，而省或地方政府將更直接地引入投資商，由此引發的矛盾就是權、責、利的關係處理問題。
企業經營型是相對於政府主管型而言的，也就是說景區走進市場，按照市場的配置，進行景區的投資、經營、管理。在我國目前比較流行的旅遊景區企業經營模式有以下幾種：整體租賃經營(碧峰峽模式)、股份制企業經營(非上市公司經營，柯岩模式;上市公司經營，黃山模式)、國有企業經營(陝西模式)。
2.2旅遊景區管理體制存在的問題分析
20世紀90年代，依據《國務院辦公廳關於加強風景名勝區保護管理工作的通知(國發〔1995〕123號)》文件，明確規定旅遊景區由省建設廳統一管理，并行使相應的行政職能對景區的開發規劃、項目審批、財務管理等做統一的指示。這種管理模式就是純粹的政府主管型的，以資源的保護為宗旨，注重景區的社會效益。但是，這種管理模式可以說是完全脫離市場的輸血模式，對於一些貧困地區，尤其是像貴州這樣的貧困省份來說，由於資金的短缺、融資的困難等，是很難執行的。除此之外，政府也會因為資金的壓力以及對景區管理的壓力，在招商引資的融資過程中，與企業、景區的利益相關者等直接出現矛盾和衝突。
從上圖分析可以看出天河潭的經營權和管理權，基本隸屬於政府，企業僅僅享有以資金入股的部分參與權，可以說是政府與企業合資管理。