人工智能（AI）綜合了多種解決問題的方法，例如數學、計算統計、機器學習和預測分析。

AI系統通過基于計算機的“神經”網絡來模仿人腦學習并解決問題。這種神經網絡由并行處理器組成，能夠運行復雜的學習任務并執行軟件算法。

如今的AI還在改革計算架構，以復制模仿人腦的神經網絡。盡管在具有傳統中央處理器（CPU）的服務器上也可以訓練或開發通用模型，但大多數神經網絡都需要自定義的內置硬件來進行訓練。

MPS創新的產品實現了強大的功能、速度與效率，可充分滿足您的服務器設計需求。

空間成本也在不斷上升。現代數據中心都包含成百上千個處理單元，因此設備大小非常重要。減小單個單元的尺寸，就可以在與大型解決方案相同的空間中應用更多設備，從而實現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電源設計面臨的重大挑戰之一。

不同功率提供多款無線充電方案，其中15W無線充電TX方案采用Arm®Cortex®-M0內核的 NuMicro®Mini57微控制器做為主控,提供FOD異物檢測功能且轉換率高達 85%。

LoRa低功耗廣域網絡適用于長距離、低功耗與低數據量傳輸之物聯網應用場景，經由電腦端、網關控制一個或多個LoRa透傳模塊及LoRa裝置節點。

LoRa透傳模塊與LoRa裝置節點采用Arm®Cortex®-M0內核的低功耗Nano100微控制器為主控，采用極省電架構設計，建構出主從式星狀網絡。