
Hovedkort CPU avlodde varmestasjon
1. Hovedkort CPU avlodde varmestasjon
2.Merke: Dinghua
3. Modell: DH-A2
4. Automatiseringsnivå: halvautomatisk
Beskrivelse
Automatisk hovedkort CPU avlodde varmestasjon
Automatisk lodding og avlodding, med hor-luft og stort IR-forvarmingsområde,
brukes til ettersalgsservice, reparasjonsverksted og fabrikkens produksjonslinje, etc.


Modell: DH-A2
1. Anvendelse av automatisk optisk justering av hovedkort CPU-avlodding
Varmestasjon
Lodding, reball, avlodding av forskjellige typer brikker: BGA, PGA, POP, BQFP, QFN, SOT223, PLCC, TQFP, TDFN, TSOP, PBGA, CPGA, LED-brikke.
2.Fordel med automatisert optikk hovedkort CPU avlodding varmestasjon

3. Tekniske data for laserposisjonering Automatisk hovedkort CPU
Avlodding Varmestasjon

4.Strukturer av infrarød CCD-kamera hovedkort CPU avlodding
Varmestasjon.



5.Hvorfor er varmluft hovedkort CPU avlodde varmestasjon ditt beste valg?


6.Sertifikat for CCD-linse Hovedkort CPU Avlodding Varmestasjon
UL, E-MARK, CCC, FCC, CE ROHS-sertifikater. I mellomtiden, for å forbedre og perfeksjonere kvalitetssystemet, har Dinghua bestått
ISO, GMP, FCCA, C-TPAT revisjonssertifisering på stedet.

7. Pakking og forsendelse av CCD-kamera hovedkort CPU avlodde varmestasjon

8.Forsendelse forSplit Vision automatisk hovedkort CPU-avlodding
Varmestasjon
DHL/TNT/FEDEX. Hvis du vil ha annen fraktperiode, vennligst fortell oss. Vi vil støtte deg.
9. Driftsveiledning forOptics Align Automatisk hovedkort CPU-avlodding
Varmestasjon
10. Kontakt oss for et øyeblikkelig svar og den beste prisen.
Email: john@dh-kc.com
MOB/WhatsApp/Wechat: pluss 86 15768114827
Klikk på lenken for å legge til WhatsApp:
https://api.whatsapp.com/send?phone=8615768114827
11. Beslektet kunnskap om Automatic BGA SMD Rework System Hot Air chips
Kina Innenlandske bedrifter aktivt inn i chip-feltet, spesiell AI chip utvikling hastighet
I 2018 var det et år der chipindustrien oppnådde mange prestasjoner. Både tradisjonelle brikkeprodusenter og oppstartsbedrifter har laget mange
forsøk på å forbedre ytelsen og beregningstettheten til brikker. Til nå har Huawei, Baidu, Alibaba og andre selskaper sluttet seg til
chip track og er forpliktet til å produsere flere laveffektsprodukter med høy ytelse. I det harde markedet konkurranse miljø, selskaper
trapper opp utviklingen av visse industrispesifikke brikker som FPGA-brikker og ASIC-brikker.
For tiden, med den raske utviklingen av Kinas kommunikasjons- og produksjonsindustri for elektroniske produkter, er etterspørselen etter brikker i ulike
felt øker også, noe som har fått brikkeprodusenter til å drive produktutvikling og produksjon basert på de faktiske behovene til ulike
brukere. Som en fullt tilpasset brikke har ASIC-brikken høyere driftseffektivitet og lavere kostnad per brikke. Dens praktiske anvendelse og utviklingsutsikter
har også fått mye oppmerksomhet.
Ettersom etterspørselen etter edge computing fortsetter å øke, har etterspørselen etter ASIC-brikker også økt betydelig. Noen forskere mener at ved
I 2025 vil ASIC-brikker utgjøre mer enn 50 prosent av hele brikkemarkedet. Grunnen til at ASIC-brikker er foretrukket er at den nye dyplæringen
prosessorarkitektur er for det meste basert på grafikk eller Tensorflow.
Totalt sett er de tre spesialiserte brikkene som for tiden brukes av kunstig intelligens GPU, FPGA og ASIC. Når det gjelder ytelse, areal, strømforbruk,
etc., ASIC er overlegen GPU og FPGA, så i det lange løp representerer ASIC fremtiden til AI-brikken i både skyen og terminalen. For tiden er den tekniske
ologigiganter inkludert Microsoft, Google, Intel, etc. har investert mye arbeidskraft og ressurser i ASIC-feltet, og håper å gripe mer utvikling
muligheter på dette feltet, og oppnå mer lukrativ markedsavkastning.
Relaterte produkter:
Varmluft reflow loddemaskin
Maskin for reparasjon av hovedkort
SMD mikrokomponentløsning
LED SMT rework loddemaskin
IC erstatningsmaskin
BGA chip reballing maskin
BGA reball
Lodding av loddeutstyr
Maskin for fjerning av IC-brikker
BGA omarbeidingsmaskin
Varmluftsloddemaskin
SMD omarbeidingsstasjon
IC-fjernerenhet







