NTRO02-A

 【NTRO02-A】====== 【NTRO02-A】====== 【NTRO02-A】====== 【NTRO02-A】====== 【NTRO02-A】====== 【NTRO02-A】======

 【NTRO02-A】====== 【NTRO02-A】======

伟人之所以伟大，是因为他与别人共处逆境时，别人失去了信心，他却下决心实现自己的目标。

重庆渝赣铭瑞自动化科技有限公司

联系人：刘玮

Q    Q：1271138428

手   机：18225005392 / 15921540241 

微信号：15921540241

电 话：023-65741909

传 真 ：023-65741909

邮箱：1271138428@qq.com

地 址：重庆市沙坪坝区大学城南二路1080号4幢18-3

公司优势品牌:上海新华，SICK,A-B、ABB贝利、ABB仪表，ABB励磁，ABB火检，ABB定位器，罗宾康备件，Foxboro,GE,艾默生，西门子仪表，GE-PLC,N-TRON交换机、MOXA交换机，Foxboro,罗宾康备件，施耐德140模块  SST、ABB晶闸管，ABB变频器备件，本特利，TopWorx. FORNEY,CCS,UE,

上海新华XDC800，GE新华XDPS 400+ 400E/艾默生MEV系列变频器/富士变频器、

HIER454760P0001

TB55613D15T20 

GDRM 35H 133B-2 

HIER465117P0001 

TB55711D71T20

REF615-HCFKAEADANB2BAA1XD

SF810-FOC-IR?

1436/837

TB556J1E50T20

SF810-FOC-IR?

1436/837

AP303/1102130

AP102/11000301

FI830F 

AO810V2 

IMASI23

TB557.J.1.D.B.1.T.20

A110-30

AL26-30-01

DO880

TU812

D0810

1723000

1750000

1730005

IMHSS03 

9435-300

AV2.3.2.3.2.5.0

IORE85-20 FPL7219216R0006

Hnet01

TERM01

9435-300

AI810?

AO810?

DI810?

DO810?

DO880

TU812

D0810

TK801 0.3 0.6米 1.2米 

8037 140

8037050

1431 877

1048 836

1436 836

1403 500

UVISOR-MFD

TB556J1E00T20

CI830

ABB溶解氧电极

AW600?091

AW601 100

1048?836?

UVISOR-MFD

TB55613D15T20

NTDI21-A

IMFEC12

TB556J1E50T20 

WJPR/212

NKHS03-15

IEMMU21

P-HA-RPS-32200000

BRC300 

AI880A 

07KP53 

07KR51

TB556J1E50T20 

AW601112

ACS550-01-045A-4

AW601112

UR600-1000IR

UR600-1000IR

AI830A

RLM01

5STP18H4200

6KW VD4M-1212-40 3011831/1001/01

AC221/211231

AC221/231231

AP303/21020001

BRC400

NTDI01

NTRO02-A

NTAI05

NKTU01-15 

CI830

CI801

AI810

SPBRC41000000

CI830

AX460/5000C

8012170 保胜协鑫(再生能源发电有限公司）

NKLS01-15

NKAS01-15

DATX110 3ASC25H209 

6127/01-84-500

ACS800-01-0020-3+P901

TB556J1E50T20

AX460/1000C

3ASC25H280 DASD147

TB556J1E50T20

TB567J1A08T20 

TB55711D71T20 

TB556J1E50T20

TB556J1E00T17

AX460/10101

UR600-IR1000

UR600-IR1000

TB556J4E00F30

5STP38N4200

MOTO220VS6

PSTB370-600-70

SF810-FOC-IR-TL-C-W

M2QA160M4A IEC 160M42

AW601155

7997087

AC221/231131/STD

AC221/211131/STD

AC212/241231/STD

AP30.3./2.1.0.2.0.00.1

AC221/231131/STD

AC221/211131/STD

AC212/241231/STD

AP30.3./2.1.0.2.0.00.1

SF810-FOC-IR-TL-C-W

INNIS21

INICT13A

QABP-160M4A 11KW 380V B3

SD833

SD831

AX460/5000C

V18345-1010121001

NTAI06

NTRO02-A

TB55711DB1T20

TB557-31600F20

1720-000

7651/0020

AP303/21010000

TB556J3D15T30

OZXA-200???

OT60F3

MKCS1

OXC1L36

OHF1C12

OT30F3

KT2100-3

KT7X1200-3

7651/0020

AP303/21010000

SF810-FO-G-2400-N

CP-E 48/10.0

CI830

INNPM12

INNIS21

AI830A

CI867K01

V18345-1010551001

V18345-1020521001

控制板??3ASC25H203?

触发板??3ASC25H208

IO板????3ASC25H209

EB9-30-10 22OV 

GDRM35-133B-2 230VAC/240w

5STP2428L0012

TB56460D09F29

TU810V1 

3BHL000359P0001

TB56411E09F29 

TB56411E00F29 

TB557-J4EB3F20 

QABP160L4A 15KW B5 4P 

AZ20/000112226112100C/STD

3HEA800439-002

3HAC031851-001

V18345-1010151001

TB55613B11T30

电机M2QA250M4A/1500/55/380/50/B35-TH

TB55611E50T30 

TB82PH2010100

AC221/211131

V18345-1010151001

SF810-LOS-IR

PEP-BA

Uvisor MFD

V18345-1010221001 

7660/0120

7660/0120

NMB-MAT?4712KL-05W-B40?24VDC?0.48A?

3ASC25H208

3ASC25H209

3ASC25H203-57

3ASC25H204-11

3ASC25H204-14

V18345-1010121001

V18345-1010521001

QABPZ250M6A 37KW 90-1960r/min

TZIDC?V18345-1010521001

ACS800-01-0050-3+P901

ACS800-01-0100-3+P901

V18345-1020150001

MK16A-4F1

SDCS-C0N4

AX410/1000C

AX430/1000C

V18345-1010561001

V18345-1027160001

AW601155

AW601100

ACS800-01-0100-3+D150+P901

AW600091

1722-000

AP303/21020001

1436837

1048837

9435/300

AW601112

AC221/211131/STD

AX410/5000C

AX430/5000C 

TB4680E05

1722-000

AP303/21020001

1436837

1048837

9435/300

AW601112

AC221/211131/STD

TB557J1DB1T20

AW600091

TB4680E03 

TB557J1DB1T09

TB557J1DB1T09

3BSM000313-A?

SNAT 624 CMT

QABP IC411 100L4B 3KW-4P B3 380V

TB55112302F10

V18345-1020221001

1436 836

ACS800-01-0030-3+P901

PRBA-01

RTAC-01

FPBA-01

3BHB007447P0001

UR600-1000-2800IR

HIER467078P0001

TB557J1DB1T20

TA524

DO560

PM581

V18345-1020221001 

1436 836

1048 837

EJA110A-ELS4A-92DA

EJA120A-EES4A-92DA

V18345-1010221001

V18345-1027550001

AW600047

1436 836

1048 837

TB556J2E500JB

AW601155

AW600034

TB557J1DB1T15 

HIER467078P0001

SDCS-PIN-205B

AX460/5000C

WFJ-FCP3000-PVC

AP30.3/2.1.0.2.0.00.1

AW600 091

ACS510-01-012A-4+B055

SS832

DPT63-CB010 C32 4P

CLMD63/60.8?KVAR?480V?50Hz

9435-300

E4.R.G.D.0.2.0.0.0.C.xx

3BHB006449R0002

V18345-1010521001

1048836

1401500

09125=A=1500

7650004

ACS510-01-072A-4

AO810V2

AI810

TU810V1

IMHSS03-MA

AW600031

AW6000 34

AW600 046

AW600 047

AW600 100

AW600 300/304/305/310

RVAR-5612 

RINT6611C

TD180N16KOF

DI810 

D0810

TU810 

卡件底座_TU810V1_ABB

卡件底座_TU811V1_ABB

卡件底座_TU830V1_ABB

卡件底座_TU847_ABB

变频器操作面板_ACS-CP-D_ABB

模块_DI810_ABB

模块_DO820_ABB

模块_AO810V2_ABB

模块_AI810_ABB

模块_AI830A_ABB

模块_AI835A_ABB

模块_DI821_ABB

模块_FI830F_ABB

模块_SD833_ABB

模块_CI840A_ABB

以太网通讯模件_EI813F_ABB

控制器主单元_PM802F_

PST60-600-70

TB556J1E50T20

模块_AI830A_ABB

SD812F

SA811F

SKKH570/18E

AINP-01C

FS450R12KE3/AGDR-71CS

FS450R17KE3/AGDR-72CS

CI810B

SDCS-CON-4

SDCS-PIN-4

9435-300

9737-025

TB556J1E50T20

TB556J1E50T20

IMHSS03 

TB556J1D50T20

ACS550-01-125A-4

TB820V2

TU810V1

AI810

TK811V015

SF810-LOS-IR-TL-C-W

CI854AK01

CI801

CI856K01

D2D160-BE02-11

IMDSI14

IMDSO14

IMFEC12

1722000

7650004

AW600034

1360190

AI810

AO810V2

AI830A

TU810V1

AI845

DO820

DI810

TU811V1

ACS800-01-0040-3+P901

ACS800-01-0011-3+P901 

1403 500

1436 836

1048 836

AW601155

AW600034

ABB 火检探头UR600-1000-IR

ABB火检光纤UR600-1000-IR

ABB火检光纤UR600-1000-UV

ABB火检处理器UVISOR-MFD

火检放大器UVISOR-MFD

火焰分析单元UVISOR-MFD

火焰检测器UVISOR-MFD

智能火焰检测器UVISOR-MFD

ABB火检探头UR600-2000-IR

ABB火检探头UR600-2000-UV

ABB火检光纤SF810-FO-G-XXXX-N相关配套产品：

ABB火检光纤SF810-FO-O-XXXX-N，

ABB火检处理器FAU810，

ABB火检放大器FAU810，

ABB火焰分析单元FAU810，

ABB火焰检测器FAU810，

ABB智能火焰检测器FAU810，

ABB火检探头SF810-FOC-IR-T-C-W，

ABB火检探头SF810-FOC-UV-T-C-W，

ABB火检外套管SF810-OGP-R-XXXX-N，

ABB火检外套管SF810-OGP-F-XXXX-N

AW600033

AW601102

AW600091

AW601112

AX460/5000C

V18345-1010521001

VBC7-30-10 

AGPS-21C

FS300R12KE3 AGDR-62C

DSBB-01C

NGPS-02C

18345-2010221501

AV3313200

BRC300

IMAS011

NTDI01-A

ABB公司仪表耗材及配件

TB557.1.1.D.7.1.T20

TB55711D71T20

AX4.6.0.2.0.0.0.C 

AX460/2000C

TB556.J.1.D.15.T.19

TB556J1D15T19

TB556J1D15T20

ABB PH电极TB556J1D15T20 

ABB PH电极TB55651D00T30

 

ABB PH电极AP103/10500801

ABB PH电极AP301/11030131 

ABB PH电极AP303/21030000

ABB PH传感器TB556J1D00T30

ABB PH电极TB556J1E50T20

ABB PH电极AP301/21021131

ABB PH电极TB556J1D11T17

ABB 钠电极8037/000100010

AX4.6.0.1.0.0.0.C（变送器） 

AX460/1000C

TB557.1.1.D.7.1.T.19（电极）

TB55711D71T19

AX410/1000C 

AX410/1000C 

AC221/211131

AC2.2.1/2.1.1.1.3.1

1，ABB硅酸根/磷酸根分析仪备件

8241-020硅表备件包，

0217-321硅表过滤器，

0234-021排放阀（夹紧阀）

8240-245显示板，

0234-019电磁阀，

0234-023（多流路），

8240-114开关组件，

8240-215微处理板，

8242-180 EPROM单流路版本，

8240-296驱动板，

8240-205测量板，

8242-126反应器，

8240-246显示板，

8242-150混合器，

212020泵管，

212007泵管，

8240-114活动开关，

8242-134活动开关，

8242-153搅拌器马达，

8240-103泵马达，

8035-870泵马达连接器，

8240-257电源组合，

8035-170耦合马达组件，

8242-020磷表备件包，

0212-222排水管

2，ABB公司8037钠表备件

1048-836钠表测量电极，

1048-836钠表参比电极，

8037-140钠表备件包，

1405-500钠表电极电缆（5m）

1431-877钠表参比电极电缆(5m)

8037-095钠表试剂瓶组件，8037钠分析仪

3，ABB公司7835联氨表/9435溶氧表/AX460PH表/AC221电导表备件

7830-061 7835联氨表电极凝胶

7835-060 7835联氨表PVC管

0232-062 7835联氨表电磁阀

0211-120 7835联氨表O型圈 AX460 PH分析仪

1750-000 PH温度电极

1730-000 PH参比电极

1722-000 PH测量电极

7650-050 PH电极支架

7651/0120 PH电极AP303 PH电极

7670-004 PH电缆(5m)，AX410电导率仪，AC221电导电极

4621/500 酸碱浓度分析仪

2271-686 酸碱浓度电极

AX400-0295 酸碱浓度显示屏

AX400-0365 酸碱浓度测量板

9435-300 9435氧表电极

9435-170 9435氧表电路板

 

BRC400

1048/837 1436/837/1431/237

1722-000

1730-000

1048/837

1436/837/1431/237

1722-000

1730-000

UR600 IR mod.1000

1048/837

1436/837/1431/237

1722-000

1730-000

A40-30-10 230V

CBHX165C5R414

5STPO3D6500

3HAC6428-1

INNIS21

INNPM12

UR600 IR mod.1000

SDCS-FEX-2A

PEP-BB

UR600

UR600 1000 2400IR

UR600

UR600 1000 2400IR

AW601112

NXBU714B

NRED-16E

IC695CPE310

IC695ETM001

AW601112

IMMFP12

UR600-IR1000

MS20-1600SAAEHH01.0

SDCS-FEX4

PS?S44/76-500L

9435300

9437025

SD833

3ASC25H208

3ASC25H209

SF810-FOC-IR

SF810-LSO-IR

FAU810

SF810-FOC-IR

SF810-LSO-IR

FAU810

TB556.5.0.D.00.T.30

1SVR011728R2700

散热风机DRE160-AH02-15 

DCS800-A01-1200-04 

DCF803-0050 

电导电极：AC221/111131 

电导率表：AX416/50001 

UR600-2000IR/ER-A 

UR600-1000-2650IR

ABB 软启 PSR45-600-70 

ABB 行程开关 LS40P51B11 

ABB 滤波器 FOCH0260-70 

ABB ABB熔断路器 XLP-000 

ABB ABB熔断路器 2P20-000 

ABB TPS端子板 TPSTU02 TPSTU02 

ABB 电源模块 PHARPS32200000 

ABB 浪涌滤波器 SPP-2205B 

ABB 可挂硅 5STP28L4200 

ABB AF开关 AF185-30-11 110V 

ABB 变频器 ACS800-04-0075-3+P901 

ABB 电磁流量计 DE43FH3HSC5AS2GD010 

ABB 变频器加斩波器 ACS800-01-0060-3+P901+D150 

ABB PH TB55112302F10

ABB Profibus-DP通讯板 RPBA-01 

ABB Profibus-DP通讯板 NPBA-12 

ABB PH计探头 TB557.J.1.D.B.1.T.19

ABB 软启 PST250-600-70 

ABB 适配器 RPBA-01 

风机 D4E180-CA02-36 

ABB 直流驱动器 DCS4401.0180REV.B.3 

ABB 直流驱动器 DCS800-S01-1500-04 

ABB 励磁单元 DCF 503B0050-000000X 

ABB 以太网交换 TK212A 

ABB 模件电源 P-IIA-RPS-32200000 

ABB 通讯板 "通讯板 SDCS-AMC-DC2 

ABB 钠表 钠电极 "1048/836钠参比电极： 

1436/836 PT1000温度" 

ABB ABB PEP-BB 250VAC 25A 

ABB ACS800-01-0020-3+P901 

ABB 检测器单元 UR600UV-PCB 

ABB 阀门定位器 AV1123000 

ABB 电气定位器 AV2323000 

ABB 油火检探头 UR600-1000UV 

ABB 煤火检探头 UR600-1000IR 

ABB 定位器 V18345-1010560001 

ABB 定位器 AV2323250 

ABB 二极管 5SDF1645L0006 

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ABB 电机 M2QA160M4A 

ABB ACS800-07-0

SAFT113POW

SAFT164AIO

CC-E I/I-1

NTDI01

AC221/211131

SPSEM11

SPHSS03

6637636AI1-15

NKHS03

M2QA315S4A?110KW-4P?B3

M2QA315M6A 90KW-6P B3

AW601 100

AW601 155

AW600 742

AW600 091

1048 836

1436 836

1403 500

1431 876

8037 140

8037 095

7830-061436-836

EI813F

FI830F

 

    Google公布TPU

    深度学习在这两年如日中天，使用深度学习来做自动驾驶、金融服务、安全防卫等等业务的公司如雨后春笋般纷纷冒出。Google一向是深度学习的领军者，在四年前就已经意识到了深度学习算法的重要性，早早就把深度学习应用在搜索、广告、垃圾邮件识别、图片人脸识别的业务上，还推出了TensorFlow的机器学习架构，去年更是率AlphaGO战胜世界围棋第一人李世石，成为深度学习人工智能的标志性事件。

    除了软件算法领先之外，Google在深度学习的硬件研发上也占了先机。去年年中，Google推出了第一款得到大规模使用的专用深度学习加速芯片Tensor Processing Unit(TPU)，据称比GPU领先许多。TPU推出后很久，内部架构一直不为人知，直到昨天Google正式公布了介绍TPU的论文，让我们得以一窥究竟。

    深度学习的硬件执行瓶颈

    大约五年前，人们在跑机器学习算法时用的主要还是CPU，因为CPU通用性好，编程模型很成熟，对于程序员来说非常友好。然而，当机器学习算法的运算量越来越大时，人们发现CPU执行机器学习的效率并不高。CPU为了满足通用性，芯片面积有很大一部分都用于复杂的控制流，留给运算单元的面积并不多。而且，机器学习算法(尤其是机器视觉卷积神经网络算法)中运算量最大的运算是一种张量(Tensor)运算，而CPU对于矢量运算也只能说是部分支持，更不用说张量运算。这时候，GPU进入了机器学习研究者的视野。GPU原本的目的是图像渲染，因此使用完美支持矢量运算的SIMD(单指令流多数据流，single instruction multiple data)架构，而这个架构正好能用在机器学习算法上。另外，GPU中控制比较简单，绝大部分芯片面积都用在了计算单元上，因此计算能力也比CPU要强一到两个数量级。

    GPU运行机器学习算法比CPU快很多，但是毕竟不是为机器学习而设计的。主要问题就是，GPU使用多线程(SIMT)的架构去遮盖内存访问延迟，因此片上内存容量不大。一方面，深度学习加速硬件的主要能量消耗其实就在于内存访问，因此GPU的SIMT架构虽然能遮盖内存访问实现高吞吐量，但是能效比(即执行完单位运算需要的能量)并不好。但是，目前能效比正在成为越来越重要的指标。对于移动应用，能效比不好意味着电池很快就会被用完，影响人工智能的普及;对于云端数据中心应用，能效比不好则意味着数据中心需要在散热投入许多钱，而目前散热已经成为数据中心最大的开销之一。另一方面，GPU关注的是吞吐量，而非处理延迟，然而在许多应用中，尤其是人工网络做推断运算时，处理延迟事实上比吞吐量更重要。例如，在自动驾驶应用中，几十毫秒的处理延迟就可能意味着是否会出事故。在此类应用中，GPU并非最佳选择。

    显然，为深度学习专门开发电路能实现最佳的效率。然而，一般公司很难承担为深度学习开发专门处理器ASIC芯片的成本和风险。首先为了性能必须使用最好的半导体制造工艺，而现在用最新的工艺制造芯片一次性成本就要几百万美元，非常贵。就算有钱，还需要拉一支队伍从头开始设计，设计时间往往要到一年以上，time to market时间太长，风险很大。

    大多数公司，例如Amazon，Microsoft等等选择了更灵活的FPGA方案，在FPGA可以快速实现为机器学习算法开发的处理器架构，而且成本较低(一块FPGA开发板大约售价1000美金，比真的制造芯片便宜太多)。但是FPGA为了可配置性，其性能比起ASIC来说要弱不少，所以在架构设计接近的情况下，FPGA的性能会比ASIC差5-10倍。就在大家还在要不要上ASIC的时候，Google闷声不响开始了深度学习加速器芯片的开发，并于去年发布了TPU。昨天，Google更是公开了关于TPU架构设计的论文《In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit》。下面让我们具体分析一下论文中到底讲了什么。

       TPU的创新性

    TPU的架构如上图所示。TPU的架构看上去很简单，主要模块包括片上内存，256x256个矩阵乘法单元，非线性神经元计算单元(activation)，以及用于归一化和池化的计算单元。

    事实上，TPU的微架构确实也并不复杂。TPU的主旨是让它的256x256个矩阵乘法单元尽可能处于工作状态，减少运算闲置。基于这个简洁的设计哲学，TPU就能实现相当高的计算效率。TPU甚至没有取命令的动作，而是主处理器提供给它当前的指令，而TPU根据目前的指令做相应操作(这与CPU，GPU都完全不同)。从论文里披露的细节来看，TPU的主要创新在于三点，即大规模片上内存，脉动式内存访问以及8位低精度运算。

    TPU在芯片上使用了高达24MB的局部内存，6MB的累加器内存以及用于与主控处理器进行对接的内存，总共占芯片面积的37%(图中蓝色部分)。这表示Google充分意识到片外内存访问是GPU能效比低的罪魁祸首，因此不惜成本在芯片上放了巨大的内存。相比之下，Nvidia同时期的K80只有8MB的片上内存，因此需要不断地去访问片外DRAM。

    第二个创新是Systolic(脉动式)数据流。在矩阵乘法和卷积运算中，许多数据是可以复用的，同一个数据需要和许多不同的权重相乘并累加以获得最后结果。因此，在不同的时刻，数据输入中往往只有一两个新数据需要从外面取，其他的数据只是上一个时刻数据的移位。在这种情况下，把片上内存的数据全部Flush再去去新的数据无疑是非常低效的。根据这个计算特性，TPU加入了脉动式数据流的支持，每个时钟周期数据移位，并取回一个新数据。这样做可以最大化数据复用，并减小内存访问次数，在降低内存带宽压力的同时也减小了内存访问的能量消耗。

    第三个创新是低精度(8-bit)计算。使用低精度而非32位全精度浮点数做计算已经成为深度学习界的共识，研究结果表明低精度运算带来的算法准确率损失很小，但是在硬件实现上却可以带来巨大的便利，包括功耗更低速度更快占芯片面积更小的运算单元，更小的内存带宽需求等。在今年ISSCC的深度学习处理器session中，几乎所有的论文都使用了低精度运算(8-bit甚至4-bit)，可见未来硬件使用低精度运算已成趋势，这次Google公布TPU也使用了8-bit也在意料之中。

    TPU显示出了非常强的深度学习加速能力。TPU的平均性能可以达到CPU和GPU的15到30倍，能效比则有30到80倍的提升。如果使用GPU的DDR5而不是目前的DDR3内存接口，TPU的性能甚至还可以再提升数倍。

    深度学习硬件市场预测

    在Google公布的TPU设计可谓是给深度学习ASIC打了一针鸡血，之后预计会有众多挑战TPU的ASIC出现，各大公司和初创团队都会把TPU当作自己挑战的目标，深度学习加速硬件也会得到更多关注。Nvidia仍然会坚持GPU架构，但是预计会在GPU中借鉴和融合深度学习加速器的部分设计，以加速深度学习运算。Intel的Xeon+FPGA架构会使用收购得到的Nervana的设计IP，预计也会在深度学习上获得不少加速。这些都是主要针对服务器端的深度学习加速硬件，而在移动端如何设计深度学习加速硬件仍然还没有太多线索，也有许多工程师在探索这个问题。另一个不可小觑的是FPGA，因为在云端服务中心可快速重配置的FPGA可以实现快速服务切换，从而实现云计算中许多实际的服务问题。