通用計算芯片（GPU）

圖形處理器（GPU）憑借其大規(guī)模并行計算能力，成為人工智能領(lǐng)域的重要硬件基礎(chǔ)。GPU最初設(shè)計用于圖形渲染，但其多線程架構(gòu)特別適合處理深度學(xué)習(xí)中的矩陣運算和高密度計算任務(wù)，顯著提升了模型訓(xùn)練效率。例如，NVIDIA的H200和AMD的Instinct系列在云端訓(xùn)練場景中占據(jù)主導(dǎo)地位，而CUDA架構(gòu)的普及進一步鞏固了GPU在AI加速領(lǐng)域的核心地位。

半定制化芯片（FPGA）

現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）通過硬件邏輯可重構(gòu)的特性，為AI應(yīng)用提供了靈活性和能效平衡。FPGA允許開發(fā)者根據(jù)特定算法需求定制硬件電路，適合算法快速迭代的場景，例如視頻分析和邊緣計算。相較于GPU，F(xiàn)PGA在相同性能下功耗更低，常與CPU組成異構(gòu)計算架構(gòu)，廣泛應(yīng)用于實時性要求高的工業(yè)領(lǐng)域。

全定制化芯片（ASIC）

專用集成電路（ASIC）是為特定AI任務(wù)設(shè)計的全定制芯片，典型代表包括谷歌TPU和寒武紀MLU系列。ASIC通過硬件級優(yōu)化實現(xiàn)極致的能效比和計算密度，尤其適合推理場景。例如，TPU在張量運算上的專用設(shè)計使其在云端推理任務(wù)中效率遠超通用芯片。此外，終端設(shè)備中的NPU（如蘋果Neural Engine）也屬于ASIC范疇，專注于低功耗推理需求。

類腦仿生芯片

類腦芯片模仿人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，采用事件驅(qū)動和存算一體設(shè)計，突破傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)的瓶頸。IBM的TrueNorth和英特爾Loihi系列通過模擬神經(jīng)元與突觸連接，實現(xiàn)超低功耗和高并行計算，適用于模式識別和認知計算等復(fù)雜任務(wù)。這類芯片在能效比上具有顛覆性優(yōu)勢，但尚處于實驗室向商業(yè)化過渡階段。

技術(shù)路線與應(yīng)用場景對比

從技術(shù)路線看，GPU適合通用訓(xùn)練，F(xiàn)PGA滿足靈活部署，ASIC專攻高效推理，類腦芯片探索前沿架構(gòu)。云端場景以GPU和TPU為主力，終端設(shè)備則依賴ASIC和NPU實現(xiàn)低延遲推理。隨著AI應(yīng)用多樣化，混合架構(gòu)（如CPU+GPU+NPU）逐漸成為趨勢，兼顧性能與能效需求。

芯片清洗劑選擇：

水基清洗的工藝和設(shè)備配置選擇對清洗精密器件尤其重要，一旦選定，就會作為一個長期的使用和運行方式。水基清洗劑必須滿足清洗、漂洗、干燥的全工藝流程。

污染物有多種，可歸納為離子型和非離子型兩大類。離子型污染物接觸到環(huán)境中的濕氣，通電后發(fā)生電化學(xué)遷移，形成樹枝狀結(jié)構(gòu)體，造成低電阻通路，破壞了電路板功能。非離子型污染物可穿透PC B 的絕緣層，在PCB板表層下生長枝晶。除了離子型和非離子型污染物，還有粒狀污染物，例如焊料球、焊料槽內(nèi)的浮點、灰塵、塵埃等，這些污染物會導(dǎo)致焊點質(zhì)量降低、焊接時焊點拉尖、產(chǎn)生氣孔、短路等等多種不良現(xiàn)象。

這么多污染物，到底哪些才是最備受關(guān)注的呢？助焊劑或錫膏普遍應(yīng)用于回流焊和波峰焊工藝中，它們主要由溶劑、潤濕劑、樹脂、緩蝕劑和活化劑等多種成分，焊后必然存在熱改性生成物，這些物質(zhì)在所有污染物中的占據(jù)主導(dǎo)，從產(chǎn)品失效情況來而言，焊后殘余物是影響產(chǎn)品質(zhì)量最主要的影響因素，離子型殘留物易引起電遷移使絕緣電阻下降，松香樹脂殘留物易吸附灰塵或雜質(zhì)引發(fā)接觸電阻增大，嚴重者導(dǎo)致開路失效，因此焊后必須進行嚴格的清洗，才能保障電路板的質(zhì)量。

合明科技研發(fā)的水基清洗劑配合合適的清洗工藝能為芯片封裝前提供潔凈的界面條件。

合明科技運用自身原創(chuàng)的產(chǎn)品技術(shù)，滿足芯片封裝工藝制程清洗的高難度技術(shù)要求，打破國外廠商在行業(yè)中的壟斷地位，為芯片封裝材料全面國產(chǎn)自主提供強有力的支持。

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