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TPU(Thermoplasticpolyurethanes)名称为热塑性聚氨酯弹性体橡胶。主要分为有聚酯型和聚醚型之分，它硬度范围宽（60HA-85HD）、**、耐油，透明，弹性好，在日用品、体育用品、玩具、装饰材料等领域得到广泛应用，无卤阻燃TPU还可以代替软质PVC以满足越来越多领域的环保要求。 50%，外力撤除后复原性比较好的高分子材料。聚氨酯弹性体是弹性体中比较特殊的一大类，聚氨酯弹性体的硬度范围很宽，性能范围很宽，所以聚氨酯弹性体是介于橡胶和塑料的一类高分子材料。 可加热塑化，化学结构上没有或很少交联，其分子基本是线性的，然而却存在一定的物理交联。这类聚氨酯称为TPU。 TPU即指聚氨酯热塑性弹性体，TPU具有高模量、高强度、高伸长和高弹性，优良的**、耐油、耐溶剂、耐低温、耐老化性能，并且具生物可降解的环保性能,因此得到日益广泛的应用。 而TPU的加工方法多样。聚氨酯弹性体既可跟普通橡胶一样采用塑炼、混炼、硫化工艺成型，也可以液体橡胶的形式，进行浇注模压、浇注离心成型或者喷涂，还可以制成颗粒材料，用注射、挤出、压延、吹塑等工艺成型。 近年来，TPU的加工又增添了很多新方法。模压或浇注成型的制品还可以通过半成品车削的机械手段再次加工。这种半成品车削的加工方式已经成为近几年行业内比较流行的加工方式。特别是浇注型聚氨酯弹性体，利用弹性体浇注机机械浇注后，使用数控机床对半成品进行再次车削。这种工艺不仅提高了工作效率，还使产品的尺寸精度和外观都得到很大程度的改善，而且利用浇注机浇注也避免了手工浇注可能造成的隐性缺陷，大大提高了产品的使用寿命。 本公司长期供应TPU高透明原料，硬度范围在70-98A，耐温度-50℃~150℃，可应用在电线电缆（含无卤阻燃90V-0,VW-1）、管材异型材、弹力带、消*带、磁带、传送带、手机壳、高温密封件，电子配件、电线SR、鞋材、玩具、脚轮等等，欢迎广大客户来电来函咨询 TPU薄膜具有耐低温、高韧性、高强度、环保可分解、“可呼吸性”等优点，正在各个领域取代PVC、EVA、人造革等材料，在中国的消耗量也是持续增长。随着全社会环保意识的不断增强，同时随着技术的进一步开发，TPU应用范围不断扩大。 TPU*透湿膜目前主要应用于赛车服、机车装、高尔夫装、*服、登山鞋、浴帘、桌布、雨衣、婴儿围嘴、航海服、钓鱼裤、雪褛、风衣、防寒夹克、滑雪服、滑雪手套、登山服、打猎服、冲浪服、马衣、冲锋衣、战斗服、灯饰配件、手机*配件等。 1.TPU薄膜的特点 TPU薄膜为TPU原料粒子熔融挤出成型而成，其薄膜具有耐低温、高韧性、高强度、环保可分解，“可呼吸性”等优点，目前正逐步取代PVC、EVA、人造革等材料，特别是在薄膜领域。比如：鞋类由于所用TPU薄膜厚度比较厚（0.5~2毫米),各类运动鞋、户外登山鞋的大量使用从而占据较大消耗量；运动器材主要集中在水上冲锋艇、充气艇、水上风筝，主要使用聚醚类TPU薄膜；用于家纺、冲锋衣、户外用品、医疗用品（手术衣）的*透湿TPU薄膜。 2.TPU薄膜的加工工艺及特点 TPU可以通过吹塑、流延等成型方式，生产TPU薄膜。 吹塑法：原料经热挤出机熔融塑化，从机头进入模头，经过压缩空气吹涨、牵引，然后卷曲和分切； 流延法：原料经过热挤出机熔融塑化，从机头通过狭缝式模口挤出，浇注到冷却辊筒上，使原料急剧冷却，然后拉伸、分切、卷取。结晶性对于薄膜的影响，合适的结晶，薄膜外观好，并且力学性能优异。如果结晶性过强，会导致熔体破裂，导致挤出的时候产生团聚，，薄膜团聚部位多，并且薄膜外观粗糙，力学性能不好。 3.TPU薄膜挤出速率对于薄膜的影响 TPU薄膜在挤出速率增大至临界速率后，样品都会发生挤出畸变。畸变主要表现可分为：表面畸变与整体畸变。因此，在保证薄膜外观性能良好的条件下，选取适当的挤出速率，对于提高生产有一定的帮助。 4.高透湿性能TPU薄膜的特点 微孔膜：一般是以聚四氟乙烯为原料，经过膨化拉伸后形成一种具有微孔性的薄膜本身具有多孔结构，孔径0.2~10um，仅能透过水蒸气，这样人体内散发出的水蒸气就能有效地通过孔径向外扩散，而水滴无法渗透，从而达到*透视效果； 亲水性无孔膜：以聚氨基甲酸酯（TPU）为主要材料，导入亲水基，表面及本体均匀致密的结构，表面含有一定亲水性基团，以氢键形式“捕获”人体散失的水蒸气分子，通过分子链段以及膜内外压差水蒸气“传递”出去，从而达到优异的*透湿性能。 TPU分子透湿膜相对于传统的微孔膜而言，就具有耐表面活性剂、拥有较高的水渗透压、可选择性渗透、有较强的抗撕裂性能、隔绝细菌与气味、较低成本等有点 手机线tpu-80度tpu()tpu邵氏硬度-tpu材质排球
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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