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，成為人工智能領域的重要硬件基礎。GPU最初設計用于圖形渲染，但其多線程架構特別適合處理深度學習中的矩陣運算和高密度計算任務，顯著提升了模型訓練效率。例如，NVIDIA的H200和AMD的Instinct系列在云端訓練場景中占據主導地位，而CUDA架構的普及進一步鞏固了GPU在AI加速領域的核心地位。

半定制化芯片（FPGA）

現場可編程門陣列（FPGA）通過硬件邏輯可重構的特性，為AI應用提供了靈活性和能效平衡。FPGA允許開發(fā)者根據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，FPGA在相同性能下功耗更低，常與CPU組成異構計算架構，廣泛應用于實時性要求高的工業(yè)領域。

全定制化芯片（ASIC）

專用集成電路（ASIC）是為特定AI任務設計的全定制芯片，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計使其在云端推理任務中效率遠超通用芯片。此外，終端設備中的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網絡結構，采用事件驅動和存算一體設計，突破傳統(tǒng)馮·諾依曼架構的瓶頸。IBM的TrueNorth和英特爾Loihi系列通過模擬神經元與突觸連接，實現超低功耗和高并行計算，適用于模式識別和認知計算等復雜任務。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。

技術路線與應用場景對比

從技術路線看，GPU適合通用訓練，FPGA滿足靈活部署，ASIC專攻高效推理，類腦芯片探索前沿架構。云端場景以GPU和TPU為主力，終端設備則依賴ASIC和NPU實現低延遲推理。隨著AI應用多樣化，混合架構（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)生電化學遷移，形成樹枝狀結構體，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、焊料槽內的浮點、灰塵、塵埃等，這些污染物會導致焊點質量降低、焊接時焊點拉尖、產生氣孔、短路等等多種不良現象。

這么多污染物，到底哪些才是最備受關注的呢？助焊劑或錫膏普遍應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，這些物質在所有污染物中的占據主導，從產品失效情況來而言，焊后殘余物是影響產品質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引發(fā)接觸電阻增大，嚴重者導致開路失效，因此焊后必須進行嚴格的清洗，才能保障電路板的質量。

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