ხელოვნური ინტელექტი (PCBA) არის მაღალი ხარისხის გამოთვლითი პლატფორმა, რომელიც გამოიყენება ღრმა სწავლებისა და სხვა ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმების რეალიზაციისთვის. მათ, როგორც წესი, სჭირდებათ მაღალი გამოთვლითი სიმძლავრე, მაღალსიჩქარიანი მონაცემთა გადაცემის შესაძლებლობა და მაღალი სტაბილურობა ხელოვნური ინტელექტის სხვადასხვა აპლიკაციების მისაღწევად.
აქ მოცემულია ხელოვნური ინტელექტის PCBA-სთვის შესაფერისი რამდენიმე მოდელი:
- FPGA (მოქნილი პროგრამირებადი კარიბჭის მასივი) PCBA:FPGAS არის მაღალი ხარისხის გამოთვლითი პლატფორმა, რომელიც დაფუძნებულია პროგრამირებად ლოგიკურ არქიტექტურაზე, რომლის მოქნილად მორგება შესაძლებელია, რაც უზრუნველყოფს ღრმა სწავლების ალგორითმების ულტრა-მაღალსიჩქარიანი გამოთვლების მხარდაჭერას.
- GPU (გრაფიკული დამუშავების ბლოკი) PCBA:გრაფიკული პროცესორი ხელოვნური ინტელექტის გამოთვლების დაჩქარების ცნობილი მეთოდია. ისინი უზრუნველყოფენ მონაცემთა ძალიან სწრაფ პარალელიზაციის შესაძლებლობებს და აუმჯობესებენ მუშაობას ღრმა სწავლების აპლიკაციებში.
- ASIC (აპლიკაციის სპეციფიკური ინტეგრირებული სქემა) PCBA:ASIC არის სპეციალური ინტეგრირებული მიკროსქემის დაფა, რომელიც ჩვეულებრივ გამოიყენება კონკრეტული ალგორითმებისა და მონაცემთა დამუშავების მისაღწევად, რამაც შეიძლება მიაღწიოს ძალიან მაღალ გამოთვლით მუშაობას 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 იმ აპლიკაციებისთვის, რომლებიც მაღალ მორგებულ ალგორითმებს მოითხოვს.
შეჯამებისთვის, PCBA, რომელიც შესაფერისია ხელოვნური ინტელექტის აპლიკაციებისთვის, უნდა გაითვალისწინოს სხვადასხვა ფაქტორი, როგორიცაა გამოთვლითი სიმძლავრე, სტაბილურობა, მონაცემთა დამუშავების სიჩქარე და ენერგოეფექტურობა, და შეარჩიოს ყველაზე შესაფერისი მოდელი კონკრეტული გამოყენების სცენარების საფუძველზე.
