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深度学习飞速发展过程中，人们发现原有的处理器无法满足神经网络这种特定的大量计算，大量的开始针对这一应用进行专用芯片的设计。谷歌的张量处理单元（TensorProcessingUnit，后文简称TPU）是完成较早，具有代表性的一类设计，基于脉动阵列设计的矩阵计算加速单元，可以很好的加速神经网络的计算。本系列文章将利用公开的TPUV1相关资料，对其进行一定的简化、推测和修改，来实际编写一个简单版本的谷歌TPU，以更确切的了解TPU的优势和局限性。动手写一个简单版的谷歌TPU系列目录 拓展 TPU的边界（规划中） 重新审视深度神经网络中的并行（规划中）1.TPU设计分析 人工神经网络中的大量乘加计算（譬如三维卷积计算）大多都可以归纳成为矩阵计算。而之前有的各类处理器，在其硬件底层完成的是一个（或多个）标量/向量计算，这些处理器并没有充分利用矩阵计算中的数据复用；而GoogleTPUV1则是专门针对矩阵计算设计的功能强大的处理单元。参考Google公开的论文In-DatacenterPerformanceAnalysisofaTensorProcessingUnit，TPUV1的结构框图如下所示 结构框图中受瞩目的是巨大的MatrixMultiplyUnit，共计64K的MAC可以在700MHz的工作频率下提供92Tint8Ops的性能。这样一个阵列进行矩阵计算的细节将会在进行更进一步的阐述。TPU的设计关键在于充分利用这一乘加阵列，使其利用率尽可能高。 结构图中其他的部分基本都是为尽可能跑满这个矩阵计算阵列服务的，据此有以下设计 因此从硬件设计上来看，只要TPUops/WeightByte达到1400左右，理论上TPU就能以接近的效率进行计算。但在实际运行过程中，访存和计算之间的调度，读写之间的依赖关系（譬如ReadAfterWrite，需要等写完才能读），指令之间的流水线和空闲周期的处理都会在一定程度影响实际的性能。 为此，TPU设计了一组指令来控制其访问存和计算，主要的指令包括 所有的设计都是为了让矩阵单元不闲下来，设计希望所有其他指令可以被MatrixMultiply指令所掩盖，因此TPU采用了分离数据获取和执行的设计（Decoupled-access/execute），这意味着在发出Read_Weights指令之后，MatrixMultiply就可以开始执行，不需要等待Read_Weight指令完成；如果Weight/Activation没有准备好，matrixunit会停止。 需要注意的是，一条指令可以执行数千个周期，因此TPU设计过程中没有对流水线之间的空闲周期进行掩盖，这是因为由于Pipline带来的数十个周期的浪费对终性能的影响不到1%。 关于指令的细节依旧不是特别清楚，更多细节有待讨论补充。2.TPU的简化 实现一个完整的TPU有些过于复杂了，为了降低工作量、提高可行性，需要对TPU进行一系列的简化；为做区分，后文将简化后的TPU称为SimpleTPU。所有的简化应不失TPU本身的设计理念。 TPU中为了进行数据交互，存在包括PCIEInterface、DDRInterface在内的各类硬件接口；此处并不考虑这些标准硬件接口的设计，各类数据交互均通过AXI接口完成；仅关心TPU内部计算的实现，更准确的来说，SimpleTPU计划实现TPUcore，即下图红框所示。 由于TPU的规模太大，乘法器阵列大小为256×256，这会给调试和综合带来极大的困难，因此此处将其矩阵乘法单元修改为32×32，其余数据位宽也进行相应修改，此类修改包括ResourceTPUSimpleTPUMatrixMultiplyUnit256*25632*32AccumulatorsRAM4K*256*32b4K*32*32bUnifiedBuffer96K*256*8b16K*32*8b 由于WeightFIFO实现上的困难（难以采用C语言描述）,Weight采用1K*32*8b的BRAM存放，Pingpang使用； 由于MatrixMultiplyUnit和Accumulators之间的高度相关性，SimpleTPU将其合二为一了； 由于Activation和Normalized/Pool之间的高度相关性，SimpleTPU将其合二为一了（TPU本身可能也是这样做的），同时只支持RELU函数； 由于并不清楚SystolicDataSetup模块到底进行了什么操作，SimpleTPU将其删除了；SimpleTPU采用了另一种灵活而又简单的方式，即通过地址上的设计，来完成卷积计算； 由于中间结果和片外缓存交互会增加instruction生成的困难，此处认为计算过程中无需访问片外缓存；(这也符合TPU本身的设计思路，但由于UnifiedBuffer大小变成了1/24，在这一约束下只能够运行更小的模型了) 由于TPUV1并没有提供关于ResNet中加法操作的具体实现方式，SimpleTPU也不支持ResNet相关运算，但可以支持channelconcate操作；（虽然有多种方式实现ResidualConnection，但均需添加额外逻辑，似乎都会破坏原有的结构） 简化后的框图如下所示，模块基本保持一致 3.基于XilinxHLS的实现方案 一般来说，芯片开发过程中多采用硬件描述语言（HardwareDescriptionLanguage），譬如VerilogHDL或者VHDL进行开发和验证。但为了提高编码的效率，同时使得代码更为易懂，SimpleTPU试图采用C语言对硬件底层进行描述；并通过HLS技术将C代码翻译为HDL代码。由于之前使用过XilinxHLS工具，因此此处依旧采用XilinxHLS进行开发；关于XilinxHLS的相关信息，可以参考高层次综合（HLS）-简介，以及一个简单的开发实例。 虽然此处选择了XilinxHLS工具，但据我所了解，HLS可能并不适合完成这种较为复杂的IP设计。尽管SimpleTPU已经足够简单，但依旧无法在一个函数中完成所有功能，而HLS并不具有函数间相对复杂的描述能力，两个模块之间往往只能是调用关系或者通过FIFOChannel相连。但由于HLS易写、易读、易验证，此处依旧选择了HLS，并通过一些手段规避掉了部分问题。真实应用中，采用HDL或者HDL结合HLS进行开发是更为合适的选择。 按规划之后将给出两个关键计算单元的实现，以及控制逻辑和指令的设计方法； 将给出一个实际的神经网络及其仿真结果和分析。
ADTEX日本海洋EVAE1051JapanPolyolefinsCo.,Ltd.(JPO)UltratheneEVAUE624000良好的柔韧性耐低温共聚物薄膜挤出吹塑成型注射成型流动率2.1醋酸乙烯含量18硬度91ALyondellBasellIndustriesUltratheneEVAUE635000食品级共聚物共挤出成型挤出涂层用流动率10醋酸乙烯含量9LyondellBasellIndustriesUltratheneEVAUE637000层压板用高透明食品级薄膜挤出吹塑成型注射成型流动率3.2醋酸乙烯含量9硬度94ALyondellBasellIndustriesUltratheneEVAUE662009良好粘结性包装用层压板用涂层应用挤出涂层用流动率32醋酸乙烯含量18硬度30DLyondellBasellIndustriesUltratheneEVAUE662157高光滑高抗结块良好粘结性食品级包装用层压板用涂层应用挤出涂层用流动率32醋酸乙烯含量18硬度30DLyondellBasellIndustriesUltratheneEVAUE662249高光滑良好粘结性食品级包装用层压板用涂层应用挤出涂层用流动率32醋酸乙烯含量18硬度30DLyondellBasellIndustriesUltratheneEVAUE672高光滑高抗结块抗撞击食品级包装用拉伸缠绕用食品包装用薄膜挤出流动率0.45醋酸乙烯含量12.5LyondellBasellIndustriesUltratheneEVAUE672006高透明食品级层压板用薄膜挤出吹塑成型注射成型流动率0.5醋酸乙烯含量13.5LyondellBasellIndustries乙烯-醋酸乙烯共聚物简称EVA，一般醋酸乙烯（VA）含量在5%～40%。与聚乙烯相比，EVA[1]由于在分子链中引入了醋酸乙烯单体，从而降低了高结晶度，提高了柔韧性、抗冲击性、填料相溶性和热密封性能，被广泛应用于发泡鞋料、功能性棚膜、包装膜、热熔胶、电线电缆及玩具等领域。EVA树脂的特点是具有良好的柔软性，橡胶般的弹性，在-50℃下仍能够具有较好的可挠性，透明性和表面光泽性好，化学稳定性良好，抗老化和耐臭氧强度好，性。与填料的掺混性好，着色和成型加工性好。EVA树脂用途很广。一般情况下，乙酸乙烯含量在5%以下的EVA，其主要产品是薄膜、电线电缆、LDPE改性剂、胶粘剂等；乙酸乙烯含量在5%~10%的EVA产品为弹性薄膜等；乙酸乙烯含量在20~28%的EVA，主要用于热熔粘合剂和涂层制品；乙酸乙烯含量在5%~45%，主要产品为薄膜（包括农用薄膜）和片材，注塑、模塑制品，发泡制品，热熔粘合剂等。乙烯-醋酸乙烯共聚物的的成型加工：EVA可注塑、挤塑、吹塑、压延、滚塑真空热成型、发泡、涂覆、热封，焊接等成型加工。如未找到您合适的型号,或者有工程技术方面的疑问，欢迎来电来人至我公司咨询,本公司工作人员竭诚为您服务!邓生手机:15995594155电话:0512-53128920传真:0512-53128921QQ:3378023070邮箱:hc15995594155@126.com
PBT树脂大部分被加工成配混料使用，经过各种添加剂改性，与其他树脂共混可以获得良好的耐热、阻燃、电绝缘等综合性能及良好的加工性能。广泛用于电器、汽车、飞机制造、通讯、家电、交通运输等工业。例如PBT经玻璃纤维等改性后，可用于制造要求长期在较高温度的工况下，尺寸要求稳定性高的电子零部件。PBT的击穿电压高，适用于制作耐高电压的零部件，由于其熔融状态的流动性好，适合注射加工复杂结构的电器零件，如集成电路的插座、印刷线路板、计算机键盘、电器开关、熔断器、温控开关、保护器等。汽车保险杠、化油器、火花塞、供油系统零部件、点火器等。在通讯领域PBT广泛用于程控电话的集成模块、接线板，电动工具等。 制备编辑 语音 PBT的生产方法主要有酯交换法和直接酯化缩聚法两种，所用催化剂有钛酸四异丙基酯、钛酸四丁基酯、烷氧基锆、烷氧基锡等。 （1）酯交换法：酯交换法采用对苯二甲酸二甲酯（DMT）为原料，首先与1,4-丁二醇进行酯交换生成对苯二甲酸二丁二醇酯，后者缩聚生成聚对苯二甲酸丁二醇酯。酯交换法采用1,4-丁二醇过量的配比，DMT和1,4-丁二醇的摩尔比为1?1.3~1.7，反应温度约200℃，有利于反应平衡向生成对苯二甲酸二丁二醇酯方向，可减少副反应发生。第二步缩聚反应温度约250~260℃，减压至0.1~1mm Hg下进行。酯交换法可以间隙、也可以连续进行。其优点是设备比较简单，反应条件比较缓和，分步控制酯交换和缩聚反应比较容易，但批次生产，效率较低。 （2）连续直接酯化缩聚法：连续直接酯化缩聚技术比较复杂，由于过程物料都是在高温、高真空熔融状态下进行，对设备材质、设备结构、物料输送、反应条件控制都比较复杂。因此开发出多种 技术。比较的有；Lurgi Zemmer技术，其特点是采用酯化、预缩聚和缩聚三台反应器，缩聚反应器为一种卧式盘式反应器，单条生产线可达12万吨/年规模。产品质量高，副产四氢呋喃可直接用于聚四氢呋喃生产；日本Hitachi技术具有四台不同类型反应器，可同时生产高粘度及中等粘度两种产品。单条生产线规模可达6万吨/年。Uhde Inyenta Fischer技术采用塔式反应器，酯化和缩聚可在一台反应器中完成，能生产20~35聚合度的PBT产品，如果要生产聚合度为80~150的产品，可移至另外一台叫做DISCAGE的卧式缩聚反应器进行。 （3）固相缩聚过程：以上过程只能生产聚合度在100左右，分子量20000~35000的PBT产品，可以满足纺织和膜制品需求。对于一些工程塑料制品需要聚合度为150~200，分子量在40000以上的PBT，就需要采用固相缩聚过程来制造。固相缩聚过程反应复杂，在固相缩聚反应器中进行，主要包括四个主要工艺过程完成，即预结晶、退火、反应和冷却。可以间隙进行、也可连续进行。 毒性影响编辑 语音 PBT，对皮肤无刺激作用。生产过程存在对环境不利的影响，需加以治理。 包装运输贮存编辑 语音耐高温材料 PBT树脂采用塑料内衬的自带或塑料编织袋包装，存放干燥、通风、避雨、避暴晒场所存放，远离高温、明火，避免与强酸、强碱、强氧化剂混装混运。
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