耐康T-POWER蓄电池NP20-12 规格及参数

耐康T-POWER蓄电池NP20-12 规格及参数

         耐康T-POWER蓄电池安装维护：

 容量不同、性能不同、生产厂家不同的蓄电池不可链接在一起使用。

  ◆实际容量相同的蓄电池或蓄电池组方可串联使用。

  ◆实际电压相同的蓄电耐康T-POWER蓄电池NP20-12规格及参数池或电池组方可并联使用。蓄电池链接和引出请用合适的导线。

  ◆链接是务必切断电源，否则会有触电甚至爆炸的危险。

  ◆正负极不得接反或短路，否则会使蓄电池严重受损，甚至发生爆炸。

  ◆紧密地链接好端子螺栓部分，防止火花产生；若接触面被氧化，可用苏打水清洗。

  ◆新安装的蓄电池组在使用前应进行72小时浮充充电使蓄电池内部电量均衡，方可进行测试或使用

  耐康T-POWER蓄电池◆蓄电池荷电出厂，不得试图拆卸蓄电池避免发生危险，如不慎蓄电池壳破损，接触到酸液，请立即用大量清水冲洗，必要时请立即就医。

  ◆不能将蓄电池放置于密封容器内使用，否则会有爆炸的危险。

  ◆不能使用有机溶剂清洗蓄电池。

  ◆多只蓄电池串联可获得高电压，安装时应注意耐康T-POWER蓄电池NP20-12规格及参数使用绝缘工具，防止电击。

  ◆安装时应拧紧螺母，以防止充放电时产生火花。

  ◆蓄电池不可倒置使用，否则会有电解液漏出。

  ◆蓄电池寿命终止时，应妥善处理，随意遗弃会造成环境污染。

     耐康T-POWER蓄电池为了更好的服务用户的需求，做好指导使用及时售后服务工作，我方本着“一切追求高质量、高品质、用户满意为宗旨”的精神。以“周到的服务、可靠的产品质量”为原则向用户做如下承诺：一、产品质量承诺：1、产品的制造和检测均符合国家标准。

 2、产品在有检测人员进行检测，确保产品的各项指标达到贵处的要求。3、我方所提供的产品在质保期内如果存在质量问题，我方愿意承担一切责任。二、交货期承诺：我方确保所提供的产品按照需要方要求时间将货物送到指定地点，若贵处有特殊要求，需提前完工的，我方可与贵处协商，确保及时满足贵耐康T-POWER蓄电池NP20-12规格及参数处的需求。三、若供应商所提供的货物开箱后，发现有任何问题（包括外观损伤），须以使用方能接受的方式加以解决的，及时维修更换和换取全新产品.

         比既定时间延迟半小时以上开始，已经是特斯拉开发布会的“传统”了。那么，随性如特斯拉，其AI技术进展“靠谱”吗？

 在北京时间8月20日的特斯拉AI Day上，特斯拉CEO Elon Musk、AI部门总监AndrejKarpath等均现身会场，在发布自研AI训练芯片D1、AI超级计算机DojoExaPod之外，也把纯视觉感知实现自动驾驶这件事讲清楚了。发布会结束前马斯克还放出了一个彩蛋，特斯拉不仅造车，还要造“机器人”，该产品快明年就会推出。

自研芯片D1，组成强算力计算机Dojo

在的AI Day上，重磅的莫过于特斯拉发布了训练自动驾驶的超级计算机Dojo。

特斯拉Dojo项目负责人GaneshVenkataramanan介绍说，几年前，马耐康T-POWER蓄电池NP20-12规格及参数斯克说：要有一个超快的计算机来训练Autopilot在内的整个自动驾驶系统。于是，Dojo诞生了。

据悉，Dojo是一种通过网络结构连接的分布式计算架构。它具有大型计算平面、极高带宽和低延迟的特点，并可通过一个新编译器来减少局部通信和全局通信，可扩展性极强。实际上，在CVPR2021现场，特斯拉就已经剧透过Dojo的相关性能。当时采用英伟达的A100GPU，总算力达1．8EFLOPS，读写速度高达1．6TBps，一度被认为创造了新超算纪录。而现在，Dojo更启用了自研的AI训练芯片D1。

据介绍，D1芯片采用分布式结构和7nm工艺，单片FP32达到22．6 TOPs算力，BF16算力362TOPs。它可实现50万个训练节点无缝连接，变成超大规模计算阵列。之前耐康T-POWER蓄电池NP20-12规格及参数预热海报上的“神秘物种”，就是集合了25个D1芯片的训练模块。该模块算力达 9PFLOPS（9千万亿次），接口带宽每秒36TB。

而得益于训练模块的独立运行能力和无限链接能力，由其组成的Dojo超级计算机的性能拓展在理论上无上限。此次特斯拉就带来了集成了120个训练模块、3000颗D1芯片、超过100万个训练节点、BF16／CFP8算力高达1．1EFLOPS的机柜模型ExaPOD。其每单位能耗下的性能比当今强超算高1．3倍，但碳排放仅为1／5。Ganesh指出，这是全球快的AI训练计算机。

事实上，AutoPilot、FSD，特斯拉的其他AI训练任务，都能在Dojo里更高效练就。特斯拉官方还继续剧透：这不是终点，下一代Dojo还会有10倍性能的提升！

完善神经网络架构，为纯视觉方案而生

有了Dojo强大的算力支持，就势必能推动自动驾驶的发展吗？不！自动驾驶是个系统工程。

此前Autopilot功能下特斯拉时有事故发生，一度使特斯拉深陷安全信任危机。特斯拉AI技术主管AndrejKarpathy也在现场承认，过去的FSD并不完善。其车身搭载的8个摄像头能够检测到目标，但也存耐康T-POWER蓄电池NP20-12规格及参数在着多摄像头物体难以拼接、空间数据输出质量不高等问题。为此，特斯拉开发了“矢量空间”技术，重新设计了多任务学习HydraNets神经网络架构。

据了解，此次特斯拉在相机校准、缓存、队列和优化等环节都做了大程度的简化，兼具非凸优化算法、高维度两大优势，可处理目标检测、交通标志识别、车道预测等任务，还可实现了驶过程中车道线实时建模能力，形成4D空间和时间标签的“路网”。Karpathy表示，这些策略能够使得汽车摆脱对高精地图的依赖性，也将终帮助特斯拉建立纯视觉模型。

而在感知端收集到海量、的数据后，人工标注显然难以应对，只有自动化标注，才能形成数据闭环。特斯拉目前已组建了上千人的数据标注团队，在人工标注和更高效率自耐康T-POWER蓄电池NP20-12规格及参数动标注的配合下，可实现所有摄像头多帧画面的标注。特斯拉还开发了“仿真场景技术”，以提供不同环境以及其他参数（障碍物、碰撞、舒适度等），提升训练效率。