ხელოვნური ინტელექტი (PCBA) არის მაღალი ხარისხის გამოთვლითი პლატფორმა PCBA ღრმა სწავლისა და სხვა ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმების რეალიზაციისთვის. მათ ჩვეულებრივ სჭირდებათ მაღალი გამოთვლითი სიმძლავრე, მონაცემთა გადაცემის მაღალი სიჩქარე და მაღალი სტაბილურობა სხვადასხვა ხელოვნური ინტელექტის აპლიკაციების მისაღწევად.
აქ მოცემულია რამდენიმე მოდელი, რომელიც შესაფერისია ხელოვნური ინტელექტის PCBA-სთვის:
- FPGA (მოქნილი პროგრამირებადი კარიბჭის მასივი) PCBA:FPGAS არის მაღალი ხარისხის გამოთვლითი პლატფორმა, რომელიც დაფუძნებულია პროგრამირებად ლოგიკურ არქიტექტურაზე, რომელიც შეიძლება მოქნილად იყოს მორგებული, რაც უზრუნველყოფს ღრმა სწავლის ალგორითმების ულტრა მაღალსიჩქარიანი გამოთვლების მხარდაჭერას.
- GPU (გრაფიკული დამუშავების ერთეული) PCBA:GPU არის AI გამოთვლის დაჩქარების ცნობილი მეთოდი. ისინი უზრუნველყოფენ მონაცემთა ძალიან სწრაფ პარალელიზაციის შესაძლებლობებს და აუმჯობესებენ შესრულებას ღრმა სწავლის აპლიკაციებში.
- ASIC (აპლიკაციის სპეციფიკური ინტეგრირებული წრე) PCBA:ASIC არის გამოყოფილი ინტეგრირებული მიკროსქემის დაფა, რომელიც ჩვეულებრივ გამოიყენება კონკრეტული ალგორითმებისა და მონაცემთა დამუშავების მისაღწევად, რომელსაც შეუძლია მიაღწიოს ძალიან მაღალ გამოთვლით შესრულებას და ენერგოეფექტურობას.
- DSP (ციფრული სიგნალის პროცესორი) PCBA:DSP PCBA ჩვეულებრივ გამოიყენება ისეთი აპლიკაციებისთვის, როგორიცაა დაბალი ენერგიის ღრმა სწავლება, ხმის ამოცნობა და გამოსახულების დამუშავება. ის განსაკუთრებით სასარგებლოა აპლიკაციებისთვის, რომლებიც საჭიროებენ მაღალ მორგებულ ალგორითმს.
მოკლედ, PCBA, რომელიც შესაფერისია ხელოვნური ინტელექტის აპლიკაციებისთვის, უნდა განიხილოს სხვადასხვა ფაქტორები, როგორიცაა გამოთვლითი სიმძლავრე, სტაბილურობა, მონაცემთა დამუშავების სიჩქარე და ენერგოეფექტურობა და შეარჩიოს ყველაზე შესაფერისი მოდელი კონკრეტული განაცხადის სცენარებზე დაყრდნობით.
