產(chǎn)品詳情
TPU UT7-85AU10德國拜耳抗水解
TPU材料之TPU薄膜擠出成型的四點建議
東莞華韻塑膠原料有限公司
TPU名稱為熱塑性聚氨酯彈性體橡膠。具有高張力、高拉力、強韌性和耐老化等特性是一種成熟的環(huán)保材料。國內(nèi)TPU材料制品有鞋材、軟管，薄膜、電纜、膠黏劑等。
TPU薄膜貼合
上圖就是TPU薄膜貼合。TPU薄膜一般通過擠出吹膜、擠出流延和擠出壓延成型。無論是哪種成型工藝，普同（potop2009.com）提出四點建議，讓你省時省力省材料。
1、使用前干燥：在成型前，無論TPU原料包裝良否，都必須干燥。TPU是一種吸濕性很強的樹脂，吸濕的TPU會對加工造成不良影響。建議以80~100℃干燥3小時左右。若使用色粉或色母染色，必須與TPU本色粒子充分混合后，一起干燥。
2、TPU對剪切，要控制好螺桿轉(zhuǎn)速，太高轉(zhuǎn)速易導致分解，但太低會因停留時間過長易導致裂解，一般轉(zhuǎn)速在20~60rpms。螺桿長徑比25~30左右為宜，壓縮比2-3。
TPU薄膜小型流延機操作界面
3、選擇硬度大的TPU，減少收縮率，成型溫度和壓力低些，機筒溫度的控制使用較多的區(qū)段(如4~5區(qū)段)溫度控制，溫度調(diào)整要精密?；炯庸囟葏⒁娤卤恚?
4、輥面要做防粘處理同時各輥能獨立驅(qū)動，輥轉(zhuǎn)速控制精確，同步性能好。防止薄膜會黏一起及收縮，使卷取不平整，影響制品質(zhì)量。
【新智元導讀】Google 今天分享了第四代 TPU 芯片的細節(jié)，據(jù)官方介紹，該芯片主要用于訓練人工智能模型，平均性能是上一代的2.7倍。
2018年，谷歌在其年度 I/O大會上宣布了第三代產(chǎn)品，在今天上午剛剛揭開了第四代TPU產(chǎn)品的神秘面紗，該產(chǎn)品目前尚處于研發(fā)階段。
MLPerf 最新發(fā)布的一套人工智能性能基準指標顯示，第四代 TPU集群大幅超越了第三代 TPU的能力，甚至在目標檢測、圖像分類、自然語言處理、機器翻譯和推薦基準等方面，部分能力超越了英偉達最新發(fā)布的 A100。
MLPerf是致力于機器學習硬件、軟件和服務(wù)的訓練和推理性能測試的組織，在AI業(yè)界頗受芯片巨頭的關(guān)注。MLPerf組織囊括了該行業(yè)中的70多個知名企業(yè)和機構(gòu)，包括英特爾、英偉達、Google、亞馬遜、阿里巴巴和百度、微軟、斯坦福大學在內(nèi)。
谷歌第四代 TPU 的平均性能是上一代2.7 倍
只有更強！
谷歌稱其第四代 TPU 提供的每秒浮點運算次數(shù)是第三代 TPU 的兩倍多，第三代 TPU 的每秒矩陣乘法相當于1萬億次浮點運算。
在內(nèi)存帶寬方面，也表現(xiàn)出了「顯著」的增長，芯片從內(nèi)存中獲取數(shù)據(jù)進行處理的速度、執(zhí)行專門計算的能力都有所提高。谷歌表示，總體而言，第四代 TPU 的性能在去年的 MLPerf 基準測試中比第三代 TPU 的性能平均提高了2.7倍。
TPU是谷歌在2015年推出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專用芯片，為優(yōu)化自身的TensorFlow機器學習框架而打造，跟GPU不同，谷歌TPU是一種ASIC芯片方案，屬于專門定制的芯片，研發(fā)成本極高。
谷歌的處理器是專門為加速人工智能而的應(yīng)用集成電路(asic)。它們是液體冷卻的，可以插入服務(wù)器機架; 可以提供高達100petaflops 的計算能力; 還可以支持谷歌產(chǎn)品，如谷歌搜索、谷歌照片、谷歌翻譯、谷歌助理、谷歌郵箱和谷歌云計算人工智能API。
谷歌人工智能軟件工程師 Naveen Kumar 在一篇博客文章中寫道: 「這表明我們致力于推進機器學習研究和工程的規(guī)模化，并通過谷歌開源軟件、谷歌產(chǎn)品和谷歌云將這些進步傳遞給用戶」。
