人工智能（AI）綜合了多種解決問(wèn)題的方法，例如數(shù)學(xué)、計(jì)算統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)分析。

AI系統(tǒng)通過(guò)基于計(jì)算機(jī)的“神經(jīng)”網(wǎng)絡(luò)來(lái)模仿人腦學(xué)習(xí)并解決問(wèn)題。這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由并行處理器組成，能夠運(yùn)行復(fù)雜的學(xué)習(xí)任務(wù)并執(zhí)行軟件算法。

如今的AI還在改革計(jì)算架構(gòu)，以復(fù)制模仿人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。盡管在具有傳統(tǒng)中央處理器（CPU）的服務(wù)器上也可以訓(xùn)練或開(kāi)發(fā)通用模型，但大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都需要自定義的內(nèi)置硬件來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練。

MPS創(chuàng)新的產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)了強(qiáng)大的功能、速度與效率，可充分滿足您的服務(wù)器設(shè)計(jì)需求。

空間成本也在不斷上升�，F(xiàn)代數(shù)據(jù)中心都包含成百上千個(gè)處理單元，因此設(shè)備大小非常重要。減小單個(gè)單元的尺寸，就可以在與大型解決方案相同的空間中應(yīng)用更多設(shè)備，從而實(shí)現(xiàn)更高的處理能力密度。然而，越小的尺寸越要求極大地提高功率密度，并減小散熱面積。這使得散熱管理成為下一代尖端CPU、GPU和TPU電源設(shè)計(jì)面臨的重大挑戰(zhàn)之一。

不同功率提供多款無(wú)線充電方案，其中15W無(wú)線充電TX方案采用Arm®Cortex®-M0內(nèi)核的 NuMicro®Mini57微控制器做為主控,提供FOD異物檢測(cè)功能且轉(zhuǎn)換率高達(dá) 85%。

LoRa低功耗廣域網(wǎng)絡(luò)適用于長(zhǎng)距離、低功耗與低數(shù)據(jù)量傳輸之物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場(chǎng)景，經(jīng)由電腦端、網(wǎng)關(guān)控制一個(gè)或多個(gè)LoRa透?jìng)髂K及LoRa裝置節(jié)點(diǎn)。

LoRa透?jìng)髂K與LoRa裝置節(jié)點(diǎn)采用Arm®Cortex®-M0內(nèi)核的低功耗Nano100微控制器為主控，采用極省電架構(gòu)設(shè)計(jì)，建構(gòu)出主從式星狀網(wǎng)絡(luò)。