TPU UT7-85AU10德国拜耳抗水解
TPU材料之TPU薄膜挤出成型的四点建议
东莞华韵塑胶原料有限公司
TPU名称为热塑性聚氨酯弹性体橡胶。具有高张力、高拉力、强韧性和耐老化等特性是一种成熟的环保材料。国内TPU材料制品有鞋材、软管，薄膜、电缆、胶黏剂等。
TPU薄膜贴合
上图就是TPU薄膜贴合。TPU薄膜一般通过挤出吹膜、挤出流延和挤出压延成型。无论是哪种成型工艺，普同（potop2009.com）提出四点建议，让你省时省力省材料。
1、使用前干燥：在成型前，无论TPU原料包装良否，都必须干燥。TPU是一种吸湿性很强的树脂，吸湿的TPU会对加工造成不良影响。建议以80~100℃干燥3小時左右。若使用色粉或色母染色，必须与TPU本色粒子充分混合后，一起干燥。
2、TPU对剪切，要控制好螺杆转速，太高转速易导致分解，但太低会因停留时间过长易导致裂解，一般转速在20~60rpms。螺杆长径比25~30左右为宜，压缩比2-3。
TPU薄膜小型流延机操作界面
3、选择硬度大的TPU，减少收缩率，成型温度和压力低些，机筒温度的控制使用较多的区段(如4~5区段)温度控制，温度调整要精密。基本加工温度参见下表：
4、辊面要做防粘处理同时各辊能独立驱动，辊转速控制精确，同步性能好。防止薄膜会黏一起及收缩，使卷取不平整，影响制品质量。
【新智元导读】Google 今天分享了第四代 TPU 芯片的细节，据官方介绍，该芯片主要用于训练人工智能模型，平均性能是上一代的2.7倍。
2018年，谷歌在其年度 I/O大会上宣布了第三代产品，在今天上午刚刚揭开了第四代TPU产品的神秘面纱，该产品目前尚处于研发阶段。
MLPerf 最新发布的一套人工智能性能基准指标显示，第四代 TPU集群大幅超越了第三代 TPU的能力，甚至在目标检测、图像分类、自然语言处理、机器翻译和推荐基准等方面，部分能力超越了英伟达最新发布的 A100。
MLPerf是致力于机器学习硬件、软件和服务的训练和推理性能测试的组织，在AI业界颇受芯片巨头的关注。MLPerf组织囊括了该行业中的70多个知名企业和机构，包括英特尔、英伟达、Google、亚马逊、阿里巴巴和百度、微软、斯坦福大学在内。
谷歌第四代 TPU 的平均性能是上一代2.7 倍
只有更强！
谷歌称其第四代 TPU 提供的每秒浮点运算次数是第三代 TPU 的两倍多，第三代 TPU 的每秒矩阵乘法相当于1万亿次浮点运算。
在内存带宽方面，也表现出了「显著」的增长，芯片从内存中获取数据进行处理的速度、执行专门计算的能力都有所提高。谷歌表示，总体而言，第四代 TPU 的性能在去年的 MLPerf 基准测试中比第三代 TPU 的性能平均提高了2.7倍。
TPU是谷歌在2015年推出的神经网络专用芯片，为优化自身的TensorFlow机器学习框架而打造，跟GPU不同，谷歌TPU是一种ASIC芯片方案，属于专门定制的芯片，研发成本极高。
谷歌的处理器是专门为加速人工智能而的应用集成电路(asic)。它们是液体冷却的，可以插入服务器机架; 可以提供高达100petaflops 的计算能力; 还可以支持谷歌产品，如谷歌搜索、谷歌照片、谷歌翻译、谷歌助理、谷歌邮箱和谷歌云计算人工智能API。
谷歌人工智能软件工程师 Naveen Kumar 在一篇博客文章中写道: 「这表明我们致力于推进机器学习研究和工程的规模化，并通过谷歌开源软件、谷歌产品和谷歌云将这些进步传递给用户」。
