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一步法是将大分子二醇、二异酸酯和扩链剂同时混合反应成TPU。溶液聚合是将二异氰酸酯先溶于溶剂中，再加入大分子二醇令其反应一定时间，最后加入扩链剂生成TPU。TPU软段种类、分子量、硬段或软段含量以及TPU聚集态会影响TPU的密度，密度大约在1.10～1.25之间，与其他橡胶和塑料无显著差异。在同等硬度时聚醚型TPU...
TPU 德国科思创Texin 990 高抗应力开裂 耐水解 抗盐水雾高抗冲 耐磨 韧性好 食品级聚醚 密封件 管道应用 Texin® 990 物性表 基本信息 特性 高ESCR(抗应力开裂) 抗盐水/雾 抗撞击性,良好 良好的柔韧性 良好耐磨损性 耐水解性 韧性良好 食品接触的合规性 用途 薄膜 车轮 电缆护套 垫圈 管道 管件 密封件 ...
TPUv1 的系统图和布局模型 主机接口将通过 PCIe 连接到加速器(TPU)。我们可以看到通过这个接口传输 3 种形式的数据:权重(到DDR3)、激活activations(到统一缓冲区)和控制指令(到红色控制路径)。 批次中所有输入的权重相同,因此每批次将加载一次。与激活相比,这种情况很少见,因此可以将权重存储在速度较慢的片外DDR...
TPU，即张量处理单元，是由谷歌公司为提升机器学习任务的效率而特别研发的专用处理器。这种芯片的设计初衷是为了满足深度学习算法在计算上的需求，特别是在执行大规模并行张量运算方面表现出色。它特别擅长快速进行矩阵乘法运算，这种运算在深度学习算法和神经网络的构建中非常关键。由于这种优化，TPU在处理需要大量计算资源的...
TPU配方设计是一个相当复杂的过程,根据要求的性能选定主要原料的种类后,还需要考虑原料的相关参数,如:二异氰酸酯的纯度;低聚物多元醇的纯度、酸值、羟值和水分的含量;扩链剂的纯度及其水分的含量等因素。在此基础上确定R值和硬段含量(Ch),最终确定其...
尽管GPU有着出色的并行计算能力,但是在深度学习计算中,其性能依然无法满足需求,而为了解决这一问题,谷歌公司推出了TPU(张量处理器),并且成功研制出了世界上第一枚TPU芯片,为人工智能技术的发展带来了全新的希望。 一、TPU(张量处理器)成为人工智能领域的新宠...
TPU v4 的性能比 TPU v3 高 2.1 倍，性能功耗比提高 2.7 倍。基于 TPU v4 的超级计算机拥有 4096 块芯片，整体速度提高了约 10 倍。对于类似大小的系统，谷歌能做到比 Graphcore IPU Bow 快 4.3-4.5 倍，比 Nvidia A100 快 1.2-1.7 倍，功耗低 1.3-1.9 倍。除了芯片本身的算力，芯片间互联...