一种基于FPGA深度学习的智能负载特征学习监测设备

授权

摘要

本实用新型公开了一种基于FPGA深度学习的智能负载特征学习监测设备,包括壳体，所述壳体的内部固定连接有处理器，所述处理器的侧壁固定连接有水冷块，所述水冷块的侧壁固定连接有水冷箱，所述水冷箱的侧壁固定连接有第一水管，所述壳体的侧壁固定连接有第一水箱，所述水冷箱与第一水箱通过第一水管固定连接，所述第一水箱的底端固定连接有第二水管，所述第二水管的内部设置有换热器，所述第二水管的一端固定连接有第二水箱。本实用新型，通过设置有风机与水冷箱可以加快对处理器进行散热，防止处理器因温度过高导致损坏，通过设置有第一水箱与第二水管以及换热器，可以循环水的利用进行散热处理，减少资源的浪费。

基本信息

专利标题：

一种基于FPGA深度学习的智能负载特征学习监测设备

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

暂无

申请号：

CN202021533600.1

公开（公告）日：

暂无

申请日：

2020-07-29

授权号：

CN212966045U

授权日：

2021-04-13

发明人：

尹智海张寅张万涛张超吴鹏

申请人：

陕西同力智慧能源服务有限公司

申请人地址：

陕西省西安市高新区丈八五路二号现代企业中心东区工业厂房3栋1层10102A1室

代理机构：

西安佳士成专利代理事务所合伙企业(普通合伙)

代理人：

李丹

优先权：

CN202021533600.1

主分类号：

G06F1/20

IPC分类号：

G06F1/20