默认MaxPoolingOp仅支持设备类型CPU上的NHWC。

MaxPoolingOp是一种池化操作，用于在卷积神经网络中减少特征图的空间尺寸。默认情况下，MaxPoolingOp只支持CPU上的NHWC设备类型。

MaxPoolingOp的概念是通过在输入特征图上滑动一个固定大小的窗口，选择窗口内的最大值作为输出特征图的对应位置的值。这样可以减少特征图的尺寸，同时保留重要的特征信息。

MaxPoolingOp的分类是池化操作，属于卷积神经网络中的一种常用操作。

MaxPoolingOp的优势在于：

1. 减少特征图的尺寸，降低了模型的计算复杂度和内存消耗。
2. 通过保留窗口内的最大值，可以提取出输入特征图中的主要特征。

MaxPoolingOp的应用场景包括但不限于：

1. 图像识别和分类任务中，用于减少特征图的尺寸，提取主要特征。
2. 目标检测任务中，用于减少特征图的尺寸，提取主要特征，进一步进行目标定位和分类。

腾讯云相关产品中，可以使用TensorFlow框架进行深度学习模型的开发和部署。TensorFlow提供了MaxPoolingOp操作的支持，可以在CPU上使用NHWC设备类型进行计算。您可以参考腾讯云的TensorFlow产品介绍页面（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）了解更多信息。

请注意，本回答中没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商，如有需要，请自行查找相关信息。