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tpu和cpu哪个耐磨性好,tpu鞋底耐磨吗

来源:jwhpg.cn 发布时间:2020-07-10热度: ℃
聚氨酯弹性体cpu是发泡工艺吗没聚氨酯CPU加工TPU两种配东西CPU---浇注型聚氨酯弹性体(CPU)种介于橡胶与塑料间种新型高合材料实际应用作橡胶制品更新换代产品由于CPU卓越耐磨性(弹...
中启专业TPU、TPE、TPR、TPV生产厂家

聚氨酯弹性体cpu 是发泡工艺吗

没聚氨酯CPU加工TPU两种配东西CPU---浇注型聚氨酯弹性体(CPU)种介于橡胶与塑料间种新型高合材料实际应用作橡胶制品更新换代产品由于CPU卓越耐磨性(弹性体)浇注型聚氨酯弹性体(简称CPU)亦叫热固性弹性体,温液态经加工固态特性所CPU经用进行浇注加工脚轮、采矿、炼油、纺织、印刷机辊筒其品耐磨性面强TPU热塑型聚氨酯弹性体(简称TPU)亦种介于橡胶与塑料间种新型高合材料实际应用作橡胶制品更新换代产品同与CPU卓越耐磨性(弹性体)温固态经加热或溶液等使其变液态加工定型重新固态聚氨酯材料TPU聚氨酯弹性体应用广、产量种运器具:溜冰鞋轮、鞋彀、扣带、配件、雪靴……工业零件:密封件、汽配件(防尘管、管件、减震析、工业轮、输送带…管材:空压管、消防水管、医疗管…电线电缆、押条、表带、薄膜…鞋材:鞋底、鞋饰片、气垫、配件、皮、鞋钉、标签等等配设计TPU轻度交联甚至没交联聚氨酯CPU则深度交联聚氨酯我拿两产品候已经都交联完结构都已经形没改变

PU、TPU、CPU三者的区别是什么?

PU与CPU、TPU的区别聚氨酯弹性体英文叫PUElastomers它是一种高分子材料。

聚氨酯是一种新兴的有机高分子材料,被誉为“第五大塑料”,因其卓越的性能而被广泛应用于国民经济众多领域。

其分为浇注型聚氨酯弹性体(简称CPU),热塑型聚氨酯弹性体(简称TPU),混炼型聚氨酯弹性体(简称MPU)。

CPU---是浇注型聚氨酯弹性体(CPU)是一种介于橡胶与塑料之间的一种新型高分子合成材料,在实际应用中,多作为橡胶制品的更新换代产品,由于CPU有卓越的耐磨性(弹性体中最好),浇注型聚氨酯弹性体(简称CPU)亦叫热固性弹性体,在常温下成液态,经加工后成固态特性,所以CPU经常用来进行浇注加工,如脚轮、采矿、炼油、纺织、印刷机辊筒,其成品在耐磨性方面强。

TPU热塑型聚氨酯弹性体(简称TPU)亦是一种介于橡胶与塑料之间的一种新型高分子合成材料,在实际应用中,多作为橡胶制品的更新换代产品,同样与CPU有卓越的耐磨性(弹性体中最好),常温成固态,经加热或溶液等方法使其变成液态,加工定型后,重新成为固态的聚氨酯材料。

TPU是聚氨酯弹性体中应用最广、产量最大的一种,如运动器具:溜冰鞋轮、鞋彀、扣带、配件、雪靴……工业零件:密封件、汽配件(防尘管、管件、减震析、工业轮、输送带…管材:空压管、消防水管、医疗管…电线电缆、押条、表带、薄膜…鞋材:鞋底、鞋饰片、气垫、配件、天皮、鞋钉、标签等等

GPU/CPU/TPU都是什么?有什么区别?

GPU---GraphicsProcessingUnit图形计算单元,通常就是我们说的显卡核心,负责处理图像信息,少量GPU也能当作CPU,协处理器负责科学计算。

CPU---CentralProcessingUnit中央处理器,是电脑的核心部件,控制整个电脑的运行,显卡也不在话下。

内部整合了逻辑处理器,控制器。

TPU---TensorProcessingUnit张量处理单元,是一款为机器学习而定制的芯片,主要用于人工智能领域,一般人用不到。

pc材质手机壳和tpu,硅胶相比哪个性能更强

这样跟你说吧?硅胶材质手机壳的优缺点:长处:价格便宜,吸附功能高,缓冲功能杰出,不易磨损,维护较全部。

缺陷:质感偏厚,样式少,易油腻,和机身贴合性稍差,其中少数材质稍差的还简单沾灰和进灰。

硅胶套还具有优良的手感,有些按键僵硬的手机,套上硅胶套后也会得到改进。

其还能吸收一些磕碰对手机带来的冲击,能必定程度上减轻对手机的损伤。

其他,硅胶套也具有了不错防水功用,这也成了它最大的卖点之一。

硅胶套本身具有细微的粘性,运用一段时间后会吸附许多的尘土在手机上,一朝一夕,反而不利于手机的美丽,与维护手机的初衷各走各路。

TPU材质手机壳的优缺点:优势:高耐磨性强度高耐寒性突出耐油耐水耐霉菌柔韧性好不足:易变形容易变黄;从手感感觉,一般TPU的硬度会比硅胶要硬,用手捏的弹性强,硅胶的弹性稍微差一些。

从外观看,TPU是可以做很透明的那种的,硅胶不可以,最透的都是很朦朦胧胧的象浓浓的雾那种感觉。

正是由于TPU的这种透明感觉,现在比较受用户欢迎。

而且TPU产品高档次还还很多,可选择性比较强,花纹变化比硅胶也多。

PC材质的手机壳优缺点:长处:透光度好,硬度强,抗摔,轻浮,强度和耐性好。

缺陷:不耐刮,不耐强酸,不耐强碱,不耐紫外线。

PC材质的手机壳不同于硅胶和TPU维护壳,它是硬质的,PC塑胶的耐性极好,透光度也极好,纯PC塑胶的有纯通明的,通明黑通明蓝等各种色彩,都很还不错。

最后总结一下,他们的不同之处:
1.柔耐性不一样手机壳的柔耐性主要指的是维护壳在受力变形后,不易折断的性质。

手机壳的柔耐性能够说是硅胶、TPU和PC三种原料在外观上、手感上最大的区别了。


2.硅胶套很柔软硅胶原料的维护套通常质地柔软,拉力好,手感略滑,假如硅胶里边的高拉力料增加过少的话很简单会被拉断的,如何知道它的高拉力呢?用手适光力度拉扯产品,假如商品有翻白景象的话高拉力就太少了,假如用力拉扯有点翻白或者没有翻白的景象即是合格的商品。

TPU维护套软硬适中
3.TPU软硬特质介于橡胶和塑料之间,TPU的硬度范围适当宽,经过改动TPU各反响组分的配比,能够得到不一样硬度的商品,并且跟着硬度的增加,其商品仍坚持杰出的弹性和耐磨性。

尽人皆知的耐磨性,抗撕裂性,屈扰强度都是优秀的;拉伸强度高,伸长率大,长期紧缩持久变形率低一级都是TPU的明显优点。


4.PC手机壳耐性很强PC(聚碳酸酯)自身即是一种强韧的热塑性树脂,PC原料抗冲击性强,强度和耐性极好,无论是重压还是通常的摔打,只需你不是试图用石头砸它,它就满足长命,同时透明度也高可是它的外观较简单刮花。


5.成型工艺不同在选好原材料后,就要开始制作模具了,制作模具就是通常大家所说的开模,也就是形成产品设计的工具组。

好的模具往往在制作过程中使用的工艺比较复杂,使用的机器一般也比较昂贵和先进,(好的慢走丝切割机都要100万以上)因此,制作出来的模具精度也是很高的。

有些保护套看上去十分精致,其实除了本身套的设计巧妙之外,还取决于模具的制作工艺。

由于原材料不同,各款保护套成型工艺也是不同的。


6.硅胶质料与TPU和PC质料的技术属性不一样硅胶成型技术用的是硫化成型此种技术是利用油压机的温度与压力,借助模具把商品硫化成型出来。

这种技术相对成本低,产量高,使用对比遍及。

它多用于单色的硅胶商品。

也可使用于双色双硬度的商品或是多色多硬度,可是商品的结构不灵敏,受限制。

硅胶模具是上下开模的,把一片一片的硅胶质料切好,放在模具里边,加温加压而做出商品。


7.耐磨性不一样购买手机壳的主要用途就是用来维护手机或许平板的,假如一款手机壳外壳易磨损,必然会适当影响心境,并且也也许会对手机自身形成必定程度的磨损,我们来看下硅胶、TPU和PC原料的耐磨性。

硅胶原料手机壳耐磨性较好.在使用过程中,硅胶、TPU和PC三种不一样原料的手机壳耐磨性仍是有些区别的,硅胶原料的维护壳通常较为厚质的,选用环保硅胶原料,具有超强的耐磨性,在碰撞中有较好的缓冲作用,不易损坏爱机及其外观。

实在不懂可以看下www.ruiborubber.com这里面的资料买或者定做硅胶手机壳都可以直接找下。

油缸密封件当中聚氨酯TPU与CPU有什么区别?

二者的区别:
1、其分为浇注型聚氨酯弹性体(简称CPU),热塑型聚氨酯弹性体(简称TPU),混炼型聚氨酯弹性体(简称MPU)。


2、CPU-是浇注型聚氨酯弹性体(CPU)是一种介于橡胶与塑料之间的一种新型高分子合成材料,在实际应用中,多作为橡胶制品的更新换代产品,由于CPU有卓越的耐磨性(弹性体中最),浇注型聚氨酯弹性体(简称CPU)亦叫热固性弹性体,在常温下成液态,经加工后成固态特性,所以CPU经常用来进行浇注加工,如脚轮、采矿、炼油、纺织、印刷机辊筒,其成品在耐磨性方面强。


3、TPU热塑型聚氨酯弹性体(简称TPU)是一种介于橡胶与塑料之间的一种新型高分子合成材料,在实际应用中,多作为橡胶制品的更新换代产品,同样与CPU有卓越的耐磨性(弹性体中最),常温成固态,经加热或溶液等方法使其变成液态,加工定型后,重新成为固态的聚氨酯材料。

TPU是聚氨酯弹性体中应用最广、产量最大的一种,如运动器具:溜冰鞋轮、鞋彀、扣带、配件、雪靴工业零件:密封件、汽配件(防尘管、管件、减震析、工业轮、输送带管材:空压管、消防水管、医疗管电线电缆、押条、表带、薄膜鞋材:鞋底、鞋饰片、气垫、配件、天皮、鞋钉、标签等等。


4、在密封件的应用上这二个的区别,在机械强度方面,CPU的产品要强于TPU材料生产的成品,除此之外,CPU材料的密封在耐高温与磨耗方面都要优于TPU的材料,但TPU的材料在生产过程中较有优势,生产速度与重复利用等,现在有一些改性的TPU材料,在耐高温与机械强度方面也非常不错。

TPU和PC 这两种材料的特点是什么 ?

只懂TPU的一些相关性能,TPU即热塑性聚氨脂,能在一定热度下变软,而在常温下可以保持不变。

是一种新型的环保材料,各项性能优异,凡是PVC和PU能使用到的地方,TPU都能使用,可以说是替代PVC和PU的最理想的材料硬度范围广:65A-85D通过改变TPU各反应组分的配比,可以得到不同硬度的产品,而且随着硬度的增加,其产品仍保持良好的弹性和耐磨性。

高回弹性:TPU制品的承载能力、抗冲击性及减震性能突出。

耐寒性突出:TPU的转变温度比较低,在零下35度仍保持良好的弹性、柔顺性和其他。

加工性能好:TPU可采用常见的材料的加工方法进行加工。

再生利用性好,快速周期,稳定性改善,黄度降低,更大温度范围的性能,稳定性更高。

PU与TPU、CPU的区别

TPU按应用主要分为以下几种
1.鞋材TPU用于鞋材主要由于其优良的弹性和耐磨性。

含TPU的鞋类产品穿着舒适度方面比普通鞋类产品优越得多,因此,在高档鞋类产品中较为广泛,尤其是一些运动鞋,休闲鞋。


2.薄膜TPU因其优越的性能和环保概念日益受到人们的欢迎。

目前,凡是使用PVC的地方,TPU均能成为PVC的代替品。

TPU薄膜不仅可与各种布料贴合,还可以用真空热成型的方法生产轮廓清晰,尺寸稳定的产品。

随着国内环保意识的不断提高,TPU的应用也越来越广泛。

其中增加速度比较快的领域:鞋面里料、保暖内衣、透明内衣、透明肩带、松紧带及医疗用透气胶带。


3.胶粘剂TPU胶粘剂属于聚氨酯粘胶剂的一种。

在欧美聚氨酯胶粘剂的使用已经相当普遍,特别在鞋类胶粘剂的使用中,几乎使用聚氨酯粘胶剂。

我国TPU粘胶剂的使用是以TPU溶解后,经过加工处理后获得聚氨酯粘胶剂。

在TPU粘胶剂使用上,主要以广东、福建、浙江、上海四个主要地区为主。


4.软管由于TPU软管具有柔软,良好的抗张强度、冲击强度耐高低温性,所以在中国TPU软管被广泛用作飞机、坦克、汽车、摩托车、机床等澳门新葡萄京官网网址 等的输气、输油软管。

主要TPU软管制造企业集中在广东、浙江、江苏、山东、河北等地。


5.电线TPU提供了耐撕裂、耐磨与弯曲特征,耐高低温性更是电缆性能的关键。

所以在中国市场上,高等电缆如控制电缆与电力电缆用TPU,用来保护设计复杂电缆的被覆材料,用途也日益广泛。


6.滚轮聚氨酯弹性体以其较高的机械强度、卓越的耐磨性、优良的耐油、耐酸碱、突出的抗压缩性及使得其在滚轮上有大量应用。

国内滚轮主要有以下几种:工业滚轮、家用滚轮、运动器材轮、医疗器械轮、玩具轮。

7.塑胶改性可用于PA,ABS增塑,但成本较高

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其分为浇注型聚氨酯弹性体(简称CPU),热塑型聚氨酯弹性体(简称TPU),混炼型聚氨酯弹性体(简称MPU)。

CPU-是浇注型聚氨酯弹性体(CPU)是一种介于橡胶与塑料之间的一种新型高分子合成材料,在实际应用中,多作为橡胶制品的更新换代产品,由于CPU有卓越的耐磨性(弹性体中最),浇注

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型聚氨酯弹性体(简称CPU)亦叫热固性弹性体,在常温下成液态,经加工后成固态特性,所以CPU经常用来进行浇注加工,如脚轮、采矿、炼油、纺织、印刷机辊筒,其成品在耐磨性方面强。

TPU热塑型聚氨酯弹性体(简称TPU)是一种介于橡胶与塑料之间的一种新型高分子合成材料,在实际应用中,多作为橡胶制品的更新换代产品,同样与CPU有卓越的耐磨性(弹性体中最),常温成固态,经加热或溶液等方法使其变成液态,加工定型后,重新成为固态的聚氨酯材料。

TPU是聚氨酯弹性体中应用最广、产量最大的一种,如运动器具:溜冰鞋轮、鞋彀、扣带、配件、雪靴工业零件:密封件、汽配件(防尘管、管件、减震析、工业轮、输送带管材:空压管、消防水管、医疗管电线电缆、押条、表带、薄膜鞋材:鞋底、鞋饰片、气垫、配件、天皮、鞋钉、标签等等

如何看待中科院计算所的Cambricon-X稀疏深度学习处理器

没有方法可以把聚氨酯CPU加工成TPU。

这是两种配方的东西。

CPU---是浇注型聚氨酯弹性体(CPU)是一种介于橡胶与塑料之间的一种新型高分子合成材料,在实际应用中,多作为橡胶制品的更新换代产品,由于CPU有卓越的耐磨性(弹性体中最好),浇注型聚氨酯弹性体(简称CPU)亦叫热固性弹性体,在常温下成液态,经加工后成固态特性,所以CPU经常用来进行浇注加工,如脚轮、采矿、炼油、纺织、印刷机辊筒,其成品在耐磨性方面强。

TPU热塑型聚氨酯弹性体(简称TPU)亦是一种介于橡胶与塑料之间的一种新型高分子合成材料,在实际应用中,多作为橡胶制品的更新换代产品,同样与CPU有卓越的耐磨性(弹性体中最好),常温成固态,经加热或溶液等方法使其变成液态,加工定型后,重新成为固态的聚氨酯材料。

TPU是聚氨酯弹性体中应用最广、产量最大的一种,如运动器具:溜冰鞋轮、鞋彀、扣带、配件、雪靴……工业零件:密封件、汽配件(防尘管、管件、减震析、工业轮、输送带…管材:空压管、消防水管、医疗管…电线电缆、

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押条、表带、薄膜…鞋材:鞋底、鞋饰片、气垫、配件、天皮、鞋钉、标签等等从配方设计上,TPU轻度交联甚至没有交联聚氨酯,CPU则是深度交联聚氨酯。

我们拿到这两个产品的时候,已经都是交联完成的了,分子结构都已经形成,没法改变了。

z97-a dramled vgaled tpu cpuled 轮流亮红灯 能进bios进不了系统

在GoogleI/O的主题演讲进入尾声时,Google提到了一项他们这段时间在AI和机器学习上取得的成果,一款叫做TensorProcessingUnit(张量处理单元)的处理器,简称TPU。

根据TPU团队主要负责人介绍,TPU专为Google机器学习应用TensorFlow打造,能够降低运算精度,在相同时间内处理更复杂、更强大的机器学习模型并将其更快地投入使用。

Google数据中心早在一年前就开始使用TPU,其性能把摩尔定律往前推进到7年之后。

之前打败李世乭的AlphaGo就是采用了TPU做了运算加速。

根据Google所言,TPU只在特定应用中作为辅助使用,公司将继续使用CPU和GPU。

并且Google并没有对外销售TPU的打算。

因此,TPU虽好,但仅限Google内部,而且即便使用TPU,也是用作辅助CPU和GPU。

谷歌并没有公布TPU是怎么设计的,因此似乎很难对其一探究竟。

不过,要知道谷歌的TPU并不是什么黑科技,只不过是正常的一款专用加速芯片。

而且,这也不是世界上第一款用来做深度学习的专用芯片。

IBM和我国中科院其实都有类似成果。

IBM在年研发出脉冲神经网络芯片TrueNorth,走的是“类脑计算”路线。

类脑计算的假设是,相似的结构可能会出现相似的功能,所以假如用神经电子元件制造与人脑神经网络相似...在GoogleI/O的主题演讲进入尾声时,Google提到了一项他们这段时间在AI和机器学习上取得的成果,一款叫做TensorProcessingUnit(张量处理单元)的处理器,简称TPU。

根据TPU团队主要负责人介绍,TPU专为Google机器学习应用TensorFlow打造,能够降低运算精度,在相同时间内处理更复杂、更强大的机器学习模型并将其更快地投入使用。

Google数据中心早在一年前就开始使用TPU,其性能把摩尔定律往前推进到7年之后。

之前打败李世乭的AlphaGo就是采用了TPU做了运算加速。

根据Google所言,TPU只在特定应用中作为辅助使用,公司将继续使用CPU和GPU。

并且Google并没有对外销售TPU的打算。

因此,TPU虽好,但仅限Google内部,而且即便使用TPU,也是用作辅助CPU和GPU。

谷歌并没有公布TPU是怎么设计的,因此似乎很难对其一探究竟。

不过,要知道谷歌的TPU并不是什么黑科技,只不过是正常的一款专用加速芯片。

而且,这也不是世界上第一款用来做深度学习的专用芯片。

IBM和我国中科院其实都有类似成果。

IBM在年研发出脉冲神经网络芯片TrueNorth,走的是“类脑计算”路线。

类脑计算的假设是,相似的结构可能会出现相似的功能,所以假如用神经电子元件制造与人脑神经网络相似的电子神经网络,是否可能实现人脑功能呢?这其实有点像人类研究飞行器的过程。

我们都知道鸟会飞是因为有翅膀,人没有。

所以假如给人也弄一对翅膀,人是不是也能飞?早先人类其实有这么一个探索过程。

如今人类要探索大脑,但是大脑何其复杂?IBM的这款芯片就是通过打造类脑的芯片架构,来期望得到大脑同样的功能,就算达不到,能模拟一下也很有意义。

大意如此,当然实际上复杂多了。

目前这款芯片理念很超前,还处于深入研究阶段,算得上是黑科技。

今天要重点讲的其实是中科院的这款“寒武纪”芯片。

年3月,中国科学院计算技术研究所发布了全球首个能够“深度学习”的“神经网络”处理器芯片,名为“寒武纪”。

该课题组负责人之一、中科院计算所陈天石博士透露,这项成果将于今年内正式投入产业化。

在不久的未来,反欺诈的刷脸支付、图片搜索等都将更加可靠、易用。

下图是“寒武纪”的芯片板卡。

之所以重点讲,是因为Google的TPU芯片并没有公开设计细节,连是谁代工的都没有公开。

但是同样作为深度学习的芯片,有理由相信中科院的“寒武纪”与Google的TPU在设计理念上是相同的。

在讲这个之前,先简单科普一下人工智能和深度学习。

年的诺贝尔医学奖,颁发给了DavidHubel和TorstenWiesel,以及RogerSperry。

前两位的主要贡献是,发现了人的视觉系统的信息处理是分级的。

如下图所示:从原始信号摄入开始(瞳孔摄入像素),接着做初步处理(大脑皮层某些细胞发现边缘和方向),然后抽象(大脑判定眼前物体的形状,比如是椭圆形的),然后进一步抽象(大脑进一步判定该物体是张人脸),最后识别眼前的这个人。

而深度学习(DeepLearning),恰恰就是模仿人脑的机制来解释数据。

通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征(或属性类别)。

例如,在计算机视觉领域,深度学习算法从原始图像去学习得到一个低层次表达,例如边缘检测器、小波滤波器等,然后在这些低层次表达的基础上,通过线性或者非线性组合,来获得一个高层次的表达。

此外,不仅图像存在这个规律,声音也是类似的。

比如,研究人员从某个声音库中通过算法自动发现了20种基本的声音结构,其余的声音都可以由这20种基本结构来合成!对于深度学习来说,其思想就是堆叠多个层,上一层的输出作为下一层的输入。

深度神经网络由一个输入层,数个隐层,以及一个输出层构成。

每层有若干个神经元,神经元之间有连接权重。

每个神经元模拟人类的神经细胞,而结点之间的连接模拟神经细胞之间的连接。

当然了,以上这些原理都不是重点。

我们只需要明白深度神经网络模拟了大脑的神经网络,上图的每个圈圈都类似大脑的一个神经元。

通过采用专用芯片进行神经元的运算加速,相比于采用CPU这种通用运算器,可以大大提高神经网络的性能。

根据“寒武纪”芯片的介绍,它可以一条指令完成多个神经元的并行处理。

据此推断,Google的TPU很有可能也是这么设计的,也就是说,支持一条指令完成神经元的多次计算。

“寒武纪”专用处理器还有配套的指令集,叫Cambricon。

我们知道,指令集乃是一个处理器架构的核心。

知道了一款处理器实现了哪些指令,其实也就知道了这款处理器适合做什么,也大概知道了这款处理器的硬件设计。

Cambricon指令集的特点是单指令可以做完一次向量或矩阵运算,因此假如我们知道了深度学习的具体算法,那么其实也就知道了每个神经元可以规约为何种向量或矩阵运算,其实也就推断出了Cambricon的指令集。

以此类推,如果我们知道了Google的深度学习算法,假设也是每条指令实现多个神经元相关的向量或矩阵运算,那么其实也能推断出TPU的指令集。

这种假设应该是很有道理的,毕竟把一个神经元的计算打包成一条指令,是非常科学合理的专用加速器设计方案。

可以看到,整个系统连接了两块图像传感器,传感器采集到的图像通过CameraSerialInterfaces(CSI)接口连接到Videopipeline处理单元,进行Bayer重建、白平衡、降噪、压缩等等图像处理。

而ShiDianNao则在该系统中进行深度学习的模式识别,它内部实现了一个深度神经网络,经训练之后具有类似人类大脑一样的识别能力,可以从图像中识别出有一只猫,然后将识别出“猫”的信息通过GPIO/I2C接口输出给主机。

整个系统用一款微处理器做控制,协调各个部件的运行。

整个系统的数据存储,使用了256KB的SRAM,为了节省功耗,并提高性能,并没有使用DRAM。

下图给出了ShiDianNao处理器的深度神经网络的架构。

根据文献介绍,NBin是输入神经元的缓存,NBout是输出神经元的缓存,SB是突触的缓存。

核心部件是NFU(neuralfunctionalunit)单元,它负责实现一个神经元的功能。

ALU是数值运算单元,IB(decoderforinstructions)是指令译码器。

之前讲过,深度神经网络加速芯片的最大特点就是单指令可以完成多个神经元的计算。

因此神经元计算单元的实现,就是这款加速芯片的核心。

根据文献介绍,每个NFU又是一个阵列,包含一堆PE单元。

每个NFU单元实现了16bitx16bit的定点整数乘法,相比于浮点乘法,这会损失一部分运算精度,但是这种损失可以忽略不计。

由此,我们就自上而下的看完了整个ShiDianNao的架构设计。

由于Google并没有公布TPU的设计,中科院和寒武纪公司亦没有公开商用的寒武纪芯片的具体架构,因此我们只能大概根据中科院前些年与法国和瑞士的合作者在学术界公开发表的ShiDianNao架构进行推断(我们假设寒武纪商用芯片和前些年的学术工作ShiDianNao在架构上有一脉相承之处,毕竟中科院计算所陈天石团队的成员都是主要架构师或论文的第一作者)。

根据ShiDianNao架构的论文描述,结合之前的论述,我们可以大致得出以下猜测:(1)Google的TPU很有可能也是单指令完成多个神经元的计算。

(2)知道了Google的机器学习算法,就可以推断出TPU支持的指令集。

(3)根据Google对TPU的描述“能够降低运算精度”,猜测TPU内部可能也是采用更低位宽的定点或浮点乘法,虽然具体位宽未知。

(4)乘累加单元搭建的向量或矩阵指令仍然是基础运算的核心。

(5)Google强调TPU有领先7年的性能功耗比(十倍以上的提升),据此猜测,TPU可能也没有使用DRAM做存储,可能仍然使用SRAM来存储数据。

但从性能功耗比提升量级上看,还远未达到专用处理器的提升上限,因此很可能本质上采用的是数据位宽更低的类GPU架构,可能还是具有较强的通用性。

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