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世界传统工作角色的转变

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国外职业教育 2007年第3期 40-42页

作者： willian lucci ji[美] 沈小丹（译）

近年来，虽然我们在职业歧视方面取得了很大的进展，但是那些传统的被认为具有性别特征的职业中仍然存在巨大的差异，雇佣分析员不停地争论什么是区分男性职业和女性职业的标准.

关键词：工作角色传统世界职业歧视性别特征女性职业分析员男性

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BENCHIP： Benchmarking Intelligence Processors

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Journal of Computer Science & Technology 2018年第1期33卷 1-23页

作者： jin-Hua Tao Zi-Dong Du Qi Guo Hui-Ying Lan Lei Zhang Sheng-Yuan Zhou Ling-jie Xu Cong Liu Hai-Feng Liu Shah Tang Allen Rush willian Chen Shao-Li Liu Yun-ji Chen Tian-Shi Chen State Key Laboratory of Computer Architecture Institute of Computing Technology Chinese Academy of Sciences Beijing 100190 China School of Computer and Control Engineering University of Chinese Academy of Sciences Beijing 100049 China Intelligent Processor Research Center Institute of Computing Technology Chinese Academy of Sciences Beijing 100190 China Cambricon Ltd. Beijing 100190 China A libaba Infrastructure Service A libaba Group Hangzhou 311121 China Iflytek Co. Ltd. Hefei 230088 China Beijing jingdong Century Trading Co. Ltd. Beijing 100176 China RDA Microdectronics Inc. Shanghai 201203 China Advanced Micro Devices Inc. Sunnyvale CA 94085 U.S.A.

The increasing attention on deep learning has tremendously spurred the design of intelligence processing hardware. The variety of emerging intelligence processors requires standard benchmarks for fair comparison and system optimization （in both software and hardware）. However, existing benchmarks are unsuitable for benchmarking intelligence processors due to their non-diversity and nonrepresentativeness. Also, the lack of a standard benchmarking methodology further exacerbates this problem. In this paper, we propose BENCHIP, a benchmark suite and benchmarking methodology for intelligence processors. The benchmark suite in BENCHIP consists of two sets of benchmarks： microbenchmarks and macrobenchmarks. The microbenchmarks consist of single-layer networks, They are mainly designed for bottleneck analysis and system optimization. The macrobenchmarks contain state-of-the-art industrial networks, so as to offer a realistic comparison of different platforms. We also propose a standard benchmarking methodology built upon an industrial software stack and evaluation metrics that comprehensively reflect various characteristics of the evaluated intelligence processors, BENCHIP is utilized for evaluating various hardware platforms, including CPUs, GPUs, and accelerators. BENCHIP will be open-sourced soon.

关键词： deep learning intelligence processor benchmark

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