CN214067733U - 一种基于神经网络算法gpu卡 - Google Patents
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Abstract
本实用新型涉及GPU卡领域，尤其为一种基于神经网络算法GPU卡，包括GPU卡，所述GPU卡的底端固定连接有固定块，所述固定块的内侧转动连接有第一丝杆，所述第一丝杆的外侧螺旋连接有丝杆套筒，所述丝杆套筒朝向GPU卡中心的一端内侧螺旋连接有第二丝杆，所述第二丝杆的外侧滑动连接有夹体，本实用新型中，通过设置的固定块、第一丝杆、第二丝杆、丝杆套筒、夹体等，当GPU卡的金手指插入卡槽后将挡片固定后，GPU卡依旧不够稳定，此时将第二丝杆从夹体中拉出，通过旋转丝杆套筒可以使得第一丝杆和第二丝杆伸长和缩短，通过杆件将GPU卡顶起形成支撑，使得GPU卡长时间使用后金手指不会受损。
Description
技术领域
本实用新型涉及GPU卡领域，具体为一种基于神经网络算法GPU卡。
背景技术
GPU又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上图像运算工作的微处理器，用途是将计算机系统所需要的显示信息进行转换驱动，并向显示器提供行扫描信号，控制显示器的正确显示，是连接显示器和个人电脑主板的重要元件，也是“人机对话”的重要设备之一，人工神经网络它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点，神经网络算法是实现人工智能的重要途径之一。
对于GPU大卡，重量一般较重，靠挡片和金手指难以支撑自身重量，一般尾部会加一个支撑结构，对于不同机箱里面的GPU大卡相对于机箱的空间位置难以保持一致，因重量坠下易使得GPU卡金手指受损，与此同时，GPU卡在使用时遭受碰撞后极易使得GPU受损，使得GPU卡不能正常使用。
实用新型内容
本实用新型的目的在于提供一种基于神经网络算法GPU卡，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本实用新型提供如下技术方案：
一种基于神经网络算法GPU卡，包括GPU卡，所述GPU卡的底端固定连接有固定块，所述固定块的内侧转动连接有第一丝杆，所述第一丝杆的外侧螺旋连接有丝杆套筒，所述丝杆套筒朝向GPU卡中心的一端内侧螺旋连接有第二丝杆，所述第二丝杆的外侧滑动连接有夹体，所述夹体与GPU卡固定连接，所述GPU卡的外侧滑动连接有固定板，所述固定板的后端滑动连接有滑板，所述滑板的前端固定连接有螺丝，所述螺丝的外侧螺旋连接有旋帽，所述滑板与固定板的内侧均固定连接有弹簧，所述弹簧的另一端固定连接有滑块，所述滑块的外侧转动连接有杆件，所述杆件的另一端转动连接有水平板，所述水平板的外侧固定连接有挡板。
优选的，所述GPU卡的前端设有金手指，所述GPU卡的左端固定连接有挡片。
优选的，所述第一丝杆上设有的螺纹与第二丝杆上设有的螺纹相反，所述丝杆套筒的内侧设有相反的螺纹，所述丝杆套筒内的相反螺纹呈对称设置。
优选的，所述夹体的个数共有2个，所述夹体由橡胶材料制成。
优选的，所述螺丝与固定板滑动连接，所述旋帽与固定板滑动连接。
优选的，位于上端的所述滑块位于滑板的内侧，位于下端的所述滑块位于固定板的内侧。
与现有技术相比，本实用新型的有益效果是：
1、本实用新型中，通过设置的固定块、第一丝杆、第二丝杆、丝杆套筒、夹体等，当GPU卡的金手指插入卡槽后将挡片固定后，GPU卡依旧不够稳定，此时将第二丝杆从夹体中拉出，通过旋转丝杆套筒可以使得第一丝杆和第二丝杆伸长和缩短，通过杆件将GPU卡顶起形成支撑，使得GPU卡长时间使用后金手指不会受损；
2、本实用新型中，通过设置的固定板、滑板、螺丝、旋帽、弹簧、杆件、挡板等，通过转动旋帽使得滑板上下可调，将GPU卡夹紧固定，当发生碰撞后，会对杆件进行挤压，杆件带动滑块移动，对弹簧形成挤压，从而可以提供较好的缓冲，通过本套装置可以使得挡板碰撞后，GPU卡不会受损。
附图说明
图1为本实用新型整体结构示意图；
图2为本实用新型夹体的整体结构示意图；
图3为本实用新型弹簧的安装结构示意图。
图中：1-GPU卡、2-金手指、3-挡片、4-固定块、5-第一丝杆、6-丝杆套筒、7-第二丝杆、8-夹体、9-固定板、10-滑板、11-螺丝、12-旋帽、13-弹簧、14-滑块、15-杆件、16-水平板、17-挡板。
具体实施方式
下面将结合本实用新型实施例中的附图，对本实用新型实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本实用新型一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本实用新型中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本实用新型保护的范围。
请参阅图1-3，本实用新型提供一种技术方案：
一种基于神经网络算法GPU卡，包括GPU卡1，GPU卡1的底端固定连接有固定块4，固定块4的内侧转动连接有第一丝杆5，第一丝杆5的外侧螺旋连接有丝杆套筒6，丝杆套筒6朝向GPU卡1中心的一端内侧螺旋连接有第二丝杆7，第二丝杆7的外侧滑动连接有夹体8，夹体8与GPU卡1固定连接，GPU卡1的外侧滑动连接有固定板9，固定板9的后端滑动连接有滑板10，滑板10的前端固定连接有螺丝11，螺丝11的外侧螺旋连接有旋帽12，滑板10与固定板9的内侧均固定连接有弹簧13，弹簧13的另一端固定连接有滑块14，滑块14的外侧转动连接有杆件15，杆件15的另一端转动连接有水平板16，水平板16的外侧固定连接有挡板17。
GPU卡1的前端设有金手指2，GPU卡1的左端固定连接有挡片3，金手指2用于GPU卡与外部电脑设备连接，通过挡片3可以将GPU卡1与设备固定；第一丝杆5上设有的螺纹与第二丝杆7上设有的螺纹相反，丝杆套筒6的内侧设有相反的螺纹，丝杆套筒6内的相反螺纹呈对称设置，通过对丝杆套筒6进行旋转使得第一丝杆5和第二丝杆7延长和收缩；夹体8的个数共有2个，夹体8由橡胶材料制成，通过夹体8可以对第二丝杆7进行定位；螺丝11与固定板9滑动连接，旋帽12与固定板9滑动连接，通过旋转旋帽12可以对滑板10进行定位固定；位于上端的滑块14位于滑板10的内侧，位于下端的滑块14位于固定板9的内侧，从而使得滑块14可以稳定相对滑动。
工作流程：当GPU卡1安装时，需要通过将金手指2插入主板插槽中，然后将挡片3与外界固定连接，此时连接后GPU卡固定不够稳定，长时间放置会对金手指2造成损伤，可以通过将第二丝杆7向下拉动，第二丝杆7向下垂落，可以通过旋转丝杆套筒6，丝杆套筒6旋转后可以使得第一丝杆5和第二丝杆7伸长或收缩，从而可以适应各种高度，对GPU卡1进行支撑，避免GPU卡1因较重向下坠损坏金手指2，通过转动旋帽12，可以使得旋帽12与固定板9滑动，通过调整松紧可以使得滑板10的上下高度自由调整，从而通过滑板10配合固定板9将GPU卡1夹紧，当发生碰撞后，挡板17带动水平板16同步移动，水平板16带动杆件15进行转动，杆件15带动滑块14滑动，滑块14可以挤压弹簧13，从而提供较好的缓冲能力，避免GPU卡1遭受撞击后直接受损。
尽管已经示出和描述了本实用新型的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本实用新型的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本实用新型的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (6)
1.一种基于神经网络算法GPU卡，包括GPU卡(1)，其特征在于：所述GPU卡(1)的底端固定连接有固定块(4)，所述固定块(4)的内侧转动连接有第一丝杆(5)，所述第一丝杆(5)的外侧螺旋连接有丝杆套筒(6)，所述丝杆套筒(6)朝向GPU卡(1)中心的一端内侧螺旋连接有第二丝杆(7)，所述第二丝杆(7)的外侧滑动连接有夹体(8)，所述夹体(8)与GPU卡(1)固定连接，所述GPU卡(1)的外侧滑动连接有固定板(9)，所述固定板(9)的后端滑动连接有滑板(10)，所述滑板(10)的前端固定连接有螺丝(11)，所述螺丝(11)的外侧螺旋连接有旋帽(12)，所述滑板(10)与固定板(9)的内侧均固定连接有弹簧(13)，所述弹簧(13)的另一端固定连接有滑块(14)，所述滑块(14)的外侧转动连接有杆件(15)，所述杆件(15)的另一端转动连接有水平板(16)，所述水平板(16)的外侧固定连接有挡板(17)。
2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络算法GPU卡，其特征在于：所述GPU卡(1)的前端设有金手指(2)，所述GPU卡(1)的左端固定连接有挡片(3)。
3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络算法GPU卡，其特征在于：所述第一丝杆(5)上设有的螺纹与第二丝杆(7)上设有的螺纹相反，所述丝杆套筒(6)的内侧设有相反的螺纹，所述丝杆套筒(6)内的相反螺纹呈对称设置。
4.根据权利要求1所述的一种基于神经网络算法GPU卡，其特征在于：所述夹体(8)的个数共有2个，所述夹体(8)由橡胶材料制成。
5.根据权利要求1所述的一种基于神经网络算法GPU卡，其特征在于：所述螺丝(11)与固定板(9)滑动连接，所述旋帽(12)与固定板(9)滑动连接。
6.根据权利要求1所述的一种基于神经网络算法GPU卡，其特征在于：位于上端的所述滑块(14)位于滑板(10)的内侧，位于下端的所述滑块(14)位于固定板(9)的内侧。
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