以下是:本土越泰日本旭硝子 ETFE Fluon LM-ETFE 740AP 系列（越泰塑料）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 本土越泰日本旭硝子 ETFE Fluon LM-ETFE 740AP 系列（越泰塑料）,苏州越泰新材料有限公司为您提供本土越泰日本旭硝子 ETFE Fluon LM-ETFE 740AP 系列（越泰塑料）,联系人:龙经理,电话:13450060513、13450060513,QQ:594027106,请联系苏州越泰新材料有限公司,发货地:樟木头塑胶市场三期发货到苏州。 江苏省,苏州市 苏州市，简称“苏”，古称姑苏、平江，江苏省辖地级市，特大城市，是上海大都市圈和苏锡常都市圈重要城市，国务院批复确定的长江三角洲重要的中心城市之一、国家高新技术产业基地和风景旅游城市，位于华东地区、长江三角洲中部、江苏省东南部，东傍上海，南接浙江，西抱太湖，北依长江。截至2022年，全市下辖5个区、代管4个县级市，总面积8657.32平方千米，常住人口1291.1万人，城镇化率82.12%。
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EVA是乙烯-醋酸乙烯酯共聚物的英文简称，是由无极性、结晶性的乙烯单体与强极性、非结晶性的醋酸乙烯酯单体（又称VA）组成的无规共聚物。它是在1928年由美国科学家H.F.马克用低压法首次合成，后来在1938年英国ICI化学工业公司发表了高压聚合法制造EVA的 ，再到60年代初美国杜邦公司开始有工业产品。发展到如今，其应用产品已渗透了人们生活的方方面面，如鞋材、薄膜、电线电缆、玩具、热熔胶、涂料等等。下面，我们将从EVA的合成工艺、结构性能、加工成型、应用领域以及生产厂家五个方面来阐述EVA材料的相关知识！1合成工艺乙烯-醋酸乙烯酯共聚物中醋酸乙烯（VA）含量范围可以很广，为5%~95%，不同含量有不同性能表现，因此严格来说有不同细分，如下图：图乙烯-醋酸乙烯酯共聚物的细分而通常说的EVA产品是指EVA树脂，VA含量一般为5%~40%，大多数EVA生产厂家也都是做这种，因此以下讨论的EVA均是EVA树脂。关于EVA的合成工艺，经过50多年的发展，目前，国内外成熟的EVA生产技术主要有四种：高压连续本体聚合法、中压悬浮聚合法、溶液聚合法及乳液聚合法。其中，溶液聚合和乳液聚合工艺应用较少，大多数企业采用高压连续本体法聚合工艺。高压连续本体法聚合工艺又通常采用高压釜式反应器或管式反应器，工艺原理类似于低密度聚乙烯(LDPE)的生产工艺。釜式法的典型工艺有杜邦、USI和LyondellBasell(原Equistar)工艺，可生产VA含量小于40%的EVA树脂，单程转化率为10%~20%；管式法的典型工艺有Basf、Imhausem/Ruhrchemie、Basell公司的Lupotech工艺等，一般生产VA含量小于30%的EVA树脂，单程转化率为25%~35%。由于EVA在高压、高温下的聚合反应机理与LDPE基本相同，因此，采用高压釜反应器和管式反应器生产的EVA产品之间的差别类似于用这两种工艺生产的LDPE的差别。图管式法及釜式法EVA产品的性能对比2结构性能EVA与PE相比，由于在分子链上引入了醋酸乙烯单体，从而降低了结晶度，提高了柔韧性，耐冲击性，提高了填料混入性和热密封性，一般密度介于0.91～0.93，透明性和光泽性好。EVA树脂的性能主要取决于共聚物中醋酸乙烯酯含量（VA含量）和熔体流动速率（MFI）。在MFI为恒定值的条件下，当VA％增加时，各种性能的变化如下：在VA%含量恒定的条件下，MFI值的增加对性能的影响如下：EVA产品在较宽的温度范围内具有良好的柔软性、耐低温性、耐冲击强度、耐环境应力开裂性、良好的光学、透气性好、力学性能一般、绝缘性能差。3EVA加工成型EVA属于热塑性聚合物，因此可用于注塑、挤塑、吹塑、压延、滚塑真空热成型、发泡、涂覆、热封、焊接等加工成型工艺。EVA成型加工温度低（160-200℃），范围较宽，其模温低（20-45℃），该料在加工前要进行干燥（干燥温度65℃）。EVA加工时模温、料温不易过高，否则表面比较粗糙（不光滑）。EVA产品易粘前模，水口主流道冷料穴处要做成拉扣式较好。温度超过250℃易分解。EVA宜采用“低温、中压、中速”的工艺条件加工产品。4应用领域EVA的应用产品已渗透了人们生活的方方面面，如鞋材、薄膜、电线电缆、玩具、热熔胶、涂料等等。1.鞋材鞋材是我国EVA树脂主要的应用领域。在鞋材使用的EVA树脂中，醋酸乙烯含量一般在15%～22%。由于树脂共混发泡制品具有柔软、弹性好、耐化学腐蚀等性能，因此被广泛应用于中高档旅游鞋、登山鞋、拖鞋、凉鞋的鞋底和内饰材料中；另外，这种材料还用于隔音板、体操垫和密封材领域。2.EVA薄膜EVA薄膜的主要用途是生产功能性棚膜。功能性棚膜具有较高的耐候、防雾滴和保温性能，由于聚乙烯不具有极性，即使添加一定量的防雾滴剂，其防雾滴性能也只能维持2个月左右；而添加一定量EVA树脂制成的棚膜，不仅具有较高的透光率，而且防雾滴性能也有较大提高，一般可超过4个月。另外，EVA还可用于生产包装膜、医用膜、层压膜、铸造膜等。3.电线电缆随着计算机及网络工程的不断发展，出于对机房安全的考虑，人们越来越多地使用无卤阻燃电缆和硅烷交联电缆。由于EVA树脂具有良好的填料包容性和可交联性，因此在无卤阻燃电缆、半导体屏蔽电缆和二步法硅烷交联电缆中使用较多。另外，EVA树脂还被应用于制作一些特殊电缆的护套。在电线电缆中使用的EVA树脂，醋酸乙烯含量一般在12％一24％。4.玩具EVA树脂在玩具中也有较多应用，如童车轮、座垫等。近年来，我国玩具加工业发展迅速，生产多集中于沿海的东莞、深圳、汕头等地，主要以出口和对外加工为主。5.热熔胶以EVA树脂为主要成分的热熔胶，由于不含溶剂，不污染环境且安全性较高，非常适合于自动化的流水线生产，近年来广泛取代传统的苯基胶水，因此被广泛应用于书籍无线装订、家具封边、汽车和家用电器的装配、制鞋、地毯涂层和金属的防腐涂层上。热熔胶主要使用醋酸乙烯含量在25％一40％的品种。国内虽有此牌号的产品，但长期未安排生产，因此全部被进口料所占有。6.光伏行业目前太阳能电池行业中，EVA用于晶硅电池中电池片与表面光伏玻璃和电池背板的粘接。因为EVA胶膜具有良好的柔韧性、光学透明性及热密封性，所以成了光伏封装材料的 。伴随着中国光伏市场的快速发展，EVA太阳能电池封装胶膜市场也得到了快速增长，许多企业纷纷投入和进入这一市场，但盲目的进入导致产能过剩和价格竞争，因此出现了火热的太阳能反倾销。7.涂覆涂覆料主要应用于PET膜及BOPP膜的涂覆层，借助于EVA的透明性、粘接性，用于诸如照片的速封、服装袋的封口等等用途。目前国内生产能力不足，燕山石化曾经研发过此款料子，但市场接受程度不及预期。5生产厂家根据 调研资料显示，目前中国EVA市场进口来源地主要为台湾、韩国、日本、美国、新加坡、泰国等地，国内自给能力有限，70%货源长期依靠进口。部分国内外EVA生产厂家名单如下：1.国外厂家美国杜邦美国陶氏美国埃克森美孚日本东曹日本三井化学日本住友化学日本尤尼卡法国阿托芬纳加拿大AT韩国LG新加坡聚烯烃韩国三星道达尔韩国韩华韩国湖南泰国石化TPI意大利埃尼化学2.国内厂家扬子巴斯夫燕山石化联鸿集团昊达化学盛虹集团斯尔邦石化北京有机厂北京华美（中石化与杜邦合资）台湾台塑台湾台聚台湾亚聚（以上企业排名不分先后）
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100%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激活函数； 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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