华为荣耀8X和荣耀8XMax哪个好?目前关于关于荣耀8XMax和荣耀8X的配置有什么区别，目前还没有曝出，是用力更猛的荣耀8x,还是用力太猛的荣耀8xmax?

据消息了解，荣耀手机官微宣布：“非同小可，大有作为，顶尖实力的荣耀8X和荣耀8X Max震撼登场！将在9月5日西安见证霸屏时刻。”意味着，这次发布会荣耀还携手荣耀潮玩大使白宇一起亮相。

目前荣耀8xmax已经被曝光的差不多了，官方在8月29日放出了荣耀8xmax 预约界面，荣耀8xmax为大屏，达到7.12寸，配置拥有4+64和4+128gb,没有6gb运行内存让很多消费者感到遗憾；而荣耀8X将采用6.5英寸的刘海屏，LCD屏幕，分辨率1080P，搭载麒麟710处理器，前置W双摄，后置W双摄，CPU+GPUTurbo加持，电梯模式+高铁模式，德国莱茵认证的护眼模式，杜比全景声音效，HIFI音质，18W快充，3750毫安电池，渐变色玻璃机身。

9月3日又有网友爆料消息，荣耀8X的价格遭到了线下体验店的意外曝光。门店的工作人员在制作新的价格标牌时，意外出现了荣耀8X，价格赫然标着2099元。

具体还有哪些亮点大家静等9月5日西安发布会之后的信息吧！

张量处理单元（TPU）是一种定制化的 芯片，它由谷歌从头设计，并专门用于工作负载。TPU 为谷歌的主要产品提供了计算支持，包括翻译、照片、搜索助理和 Gml 等。

现在已经得到用户的广泛使用，包括那些免费试用用户，而 TPU v3 目前已经发布了内部测试版。

如上为 tpudemo.com 截图，该网站 PPT 解释了 TPU 的特性与定义。在本文中，我们将关注 TPU 某些特定的属性。

在我们对比 、 和 TPU 之前，我们可以先了解到底机器学习或神经网络需要什么样的计算。如下所示，假设我们使用单层神经网络识别手写数字。

如果图像为 28&mes;28 像素的灰度图，那么它可以转化为包含 784 个元素的向量。神经元会接收所有 784 个值，并将它们与参数值（上图红线）相乘，因此才能识别为「8」。其中参数值的作用类似于用「」从数据中抽取特征，因而能计算输入图像与「8」之间的相似性：

这是对神经网络做数据分类最基础的解释，即将数据与对应的参数相乘（上图两种颜色的点），并将它们加在一起（上图右侧收集计算结果）。如果我们能得到最高的预测值，那么我们会发现输入数据与对应参数非常匹配，这也就最可能是正确的答案。

简单而言，神经网络在数据和参数之间需要执行大量的乘法和加法。我们通常会将这些乘法与加法组合为矩阵运算，这在我们大学的线性代数中会提到。所以关键点是我们该如何快速执行大型矩阵运算，同时还需要更小的能耗。

因此 CPU 如何来执行这样的大型矩阵运算任务呢？一般 CPU 是基于冯诺依曼架构的通用处理器，这意味着 CPU 与软件和内存的运行方式如下：

CPU 如何运行：该动图仅展示了概念性原理，并不反映 CPU 的实际运算行为。

CPU 最大的优势是灵活性。通过冯诺依曼架构，我们可以为数百万的不同应用加载任何软件。我们可以使用 CPU 处理文字、控制火箭引擎、执行银行交易或者使用神经网络分类图像。

但是，由于 CPU 非常灵活，硬件无法一直了解下一个计算是什么，直到它读取了软件的下一个指令。CPU 必须在内部将每次计算的结果保存到内存中（也被称为或 L1 缓存）。内存访问成为 CPU 架构的不足，被称为冯诺依曼瓶颈。虽然神经网络的大规模运算中的每一步都是完全可预测的，每一个 CPU 的算术逻辑单元（ALU，控制乘法器和加法器的组件）都只能一个接一个地执行它们，每一次都需要访问内存，限制了总体吞吐量，并需要大量的能耗。

为了获得比 CPU 更高的吞吐量，GPU 使用一种简单的策略：在单个处理器中使用成千上万个 ALU。现代 GPU 通常在单个处理器中拥有 个 ALU，意味着你可以同时执行数千次乘法和加法运算。

GPU 如何工作：这个动画仅用于概念展示。并不反映真实处理器的实际工作方式。

这种 GPU 架构在有大量并行化的应用中工作得很好，例如在神经网络中的矩阵乘法。实际上，相比 CPU，GPU 在的典型训练工作负载中能实现高几个数量级的吞吐量。这正是为什么 GPU 是深度学习中最受欢迎的处理器架构。

但是，GPU 仍然是一种通用的处理器，必须支持几百万种不同的应用和软件。这又把我们带回到了基础的问题，冯诺依曼瓶颈。在每次几千个 ALU 的计算中，GPU 都需要访问寄存器或共享内存来读取和保存中间计算结果。因为 GPU 在其 ALU 上执行更多的并行计算，它也会成比例地耗费更多的能量来访问内存，同时也因为复杂的线路而增加 GPU 的物理空间占用。

当谷歌设计 TPU 的时候，我们构建了一种领域特定的架构。这意味着，我们没有设计一种通用的处理器，而是专用于神经网络工作负载的矩阵处理器。TPU 不能运行文本处理软件、控制火箭引擎或执行银行业务，但它们可以为神经网络处理大量的乘法和加法运算，同时 TPU 的速度非常快、能耗非常小且物理空间占用也更小。

其主要助因是对冯诺依曼瓶颈的大幅度简化。因为该处理器的主要任务是矩阵处理，TPU 的硬件设计者知道该运算过程的每个步骤。因此他们放置了成千上万的乘法器和加法器并将它们直接连接起来，以构建那些运算符的物理矩阵。这被称作脉动阵列（Systolic Array）架构。在 Cloud TPU v2 的例子中，有两个 128X128 的脉动阵列，在单个处理器中集成了 32768 个 ALU 的

我们来看看一个脉动阵列如何执行神经网络计算。首先，TPU 从内存加载参数到乘法器和加法器的矩阵中。

然后，TPU 从内存加载数据。当每个乘法被执行后，其结果将被传递到下一个乘法器，同时执行加法。因此结果将是所有数据和参数乘积的和。在大量计算和数据传递的整个过程中，不需要执行任何的内存访问。

这就是为什么 TPU 可以在神经网络运算上达到高计算吞吐量，同时能耗和物理空间都很小。

好处：成本降低至 1/5

因此使用 TPU 架构的好处就是：降低成本。以下是截至 2018 年 8 月（写这篇文章的时候）Cloud TPU v2 的使用价格。

斯坦福大学发布了深度学习和推理的基准套装 DAWNBench。你可以在上面找到不同的任务、模型、计算平台以及各自的基准结果的组合。

在 DAWNBench 比赛于 2018 年 4 月结束的时候，非 TPU 处理器的最低训练成本是 72.40 美元（使用现场实例训练 ResNet-50 达到 93% 准确率）。而使用 Cloud TPU v2 抢占式计价，你可以在 12.87 美元的价格完成相同的训练结果。这仅相当于非 TPU 的不到 1/5 的成本。这正是神经网络领域特定架构的威力之所在。

原文标题：仅需1/5成本：TPU是如何超越GPU，成为深度学习首选处理器的

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9月5日，荣耀在西安举办新品发布会，正式发布新机荣耀8X、荣耀8X Max，两款手机的屏占比均超过90%，视觉效果极为震撼。1399元起的定价也让荣耀8X同时拥有了极致性价比和屏占比。

荣耀8X系列将采用所谓“珍珠屏”设计，也就是正面顶部只保留一颗前置摄像头的水滴屏，屏占比超过90%，其中荣耀8X Max的尺寸达7.12英寸，握感则相当于传统6.3寸机型。

荣耀8X得益于4.25mm的下巴宽度，将屏占比提升到了91%。荣耀8X采用了技术难度更高的COF封装，为了让下巴变得更窄，还采用了全新的双L折叠天线的设计。

荣耀8X采用铝合金中框，全新双纹理拼接设计，使用15层炫光玻璃，实现了更具质感的双重光影效果。荣耀8X上也使用了全新的GPU Turbo技术，提升了整体的游戏性能。在荣耀手机搭载AI芯片，AI系统的基础上，荣耀8X还增添了AI通信功能，分别实现了AI全球首款4G基站防伪，AI高铁模式，AI电梯模式，AI通话增强，AI降噪等功能。

保留了22种场景识别的AI相机，荣耀8X还增添了手持夜景拍摄模式，1600万AI自拍，前置AI场景识别以及16倍慢放拍摄。并且通过AI智能识别场景可以帮助外出旅行的用户找到景点更好的拍摄位置。

荣耀8X Max采用了7.12寸珍珠屏，支持杜比全景声，5000mAh大电池，并支持9V2A快充以及OTG反向充电。搭配骁龙660和636两种处理器，使用1600万高清双摄，同样支持22种场景识别。

荣耀8X和荣耀8X Max还是全球首款通过德国莱茵认证的护眼手机。发布会上还发布了一款更大屏幕的荣耀手环4，售价方面，荣耀8X 4+64GB版本售价1399元，6+64GB版本售价1599元，顶配的6+128GB版本售价1899元，于9月6-10日接受定金预售，9月11日上午10点08在Vmall，天猫等平台正式开卖。荣耀8X Max