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TPU 929(资讯更新---)价格

  • 公司:[靖江]越泰新材料有限公司
  • 价格:电联
  • 联系人:龙经理
  • 发布时间:2024-09-19 06:00:54 浏览次数:2
  • 所在地:靖江
  • 标题:TPU 929(资讯更新---)价格
  • 来源: yuetai
TPU 929(资讯更新---)价格
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以下是:TPU 929(资讯更新---)价格的产品参数
产品参数
产品价格11/斤
发货期限3天
供货总量10吨
运费说明物流
最小起订25KG
质量等级A
产品品牌进口
产品规格25KG包装
发货城市东莞上海
可售卖地全国
TPU 929(资讯更新---)价格,泰州市靖江市越泰新材料有限公司为您提供TPU 929(资讯更新---)价格产品案例,联系人:龙经理,电话:0527-88266222、18151371377,QQ:594027106,发货地:樟木头塑胶市场三期发货到江苏省 泰州市 靖江市、海陵区、高港区、兴化市、泰兴市、姜堰区。 江苏省,泰州市,靖江市 明成化七年(1471年),始置靖江县,属常州府。1993年7月14日,靖江撤县设市。1996年7月19日,地级泰州市设立,靖江市改由泰州市代管。境内是渡江战役起点,被誉为“东线帆”升起的地方。曾诞生过实业家、民族工业骄子刘国钧,走出了31位共和国将军、9位两院院士。拥有香沙芋、靖江蟹黄汤包、靖江肉脯等3项地理标志产品。2020年12月,社科院发布《全国县域经济综合竞争力100强》,靖江排名第30。靖江市是中国东部水陆交通要冲,处于江苏省中轴线与长江的交汇点,水运发达;沪陕高速、沿江高等级公路、国道345(新江平路)横贯东西,京沪高速(广靖高速段)、盐锡线(原姜八公路)纵穿南北,江阴长江大桥连接两岸。

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PA66聚酰胺66或尼龙66化物理特性PA66聚酰胺材料较高熔点种半晶体-晶体材料PA66较高温度能保持较强强度刚度PA66型仍具吸湿性其程度主要取决于材料组、壁厚及环境条件产品设计定要考虑吸湿性几何稳定性影响提高PA66机械特性经加入各种各改性剂玻璃见添加剂提高抗冲击性加入合橡胶EPDMSBR等PA66粘性较低流性(PA6)性质用加工薄元件粘度温度变化敏PA66收缩率1%~2%间加入玻璃纤维添加剂收缩率降低0.2%~1%收缩率流程向与流程向相垂直向相异较PA66许溶剂具抗溶性酸其些氯化剂抵抗力较弱物化性能PA66聚酰胺66或尼龙66化物理特性PA66聚酰胺材料较高熔点种半晶体-晶体材料PA66较高温度能保持较强强度刚度PA66型仍具吸湿性其程度主要取决于材料组、壁厚及环境条件产品设计定要考虑吸湿性几何稳定性影响提高PA66机械特性经加入各种各改性剂玻璃见添加剂提高抗冲击性加入合橡胶EPDMSBR等PA66粘性较低流性(PA6)性质用加工薄元件粘度温度变化敏PA66收缩率1%~2%间加入玻璃纤维添加剂收缩率降低0.2%~1%收缩率流程向与流程向相垂直向相异较PA66许溶剂具抗溶性酸其些氯化剂抵抗力较弱注塑工艺干燥处理:加工前材料密封没必要干燥储存容器打建议85C热空气干燥处理湿度于0.2%需要进行105C12真空干燥熔化温度:260~290C玻璃添加剂产品275~280C熔化温度应避免高于300C模具温度:建议80C模具温度影响结晶度结晶度影响产品物理特性于薄壁塑件使用低于40C模具温度则塑件结晶度随着间变化保持塑件几何稳定性需要进行退火处理注射压力:通750~1250bar取决于材料产品设计注射速度:高速(于增强型材料应稍低些)流道浇口:由于PA66凝固间短浇口位置非重要浇口孔径要于0.5*t(t塑件厚度)使用热流道浇口尺寸应比使用规流道些热流道能够帮助阻止材料早凝固用潜入式浇口浇口直径应0.75mm典型用途PA66更广泛应用于汽车工业、仪器壳体及其需要抗冲击性高强度要求产品PA66更广泛应用于汽车工业、仪器壳体及其需要抗冲击性高强度要求产品见问题溢料飞边、气泡、缩痕、熔接痕、烧焦及黑纹、银丝及斑纹、表面划痕、表面雾状及花纹、烧焦变色及杂质、烧黑、光泽良、龟裂泛白、颜色均、脆弱、层剥离、翘曲变形、脱模良、模具严重腐蚀。



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。




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