Mākslīgais intelekts (PCBA) ir augstas veiktspējas skaitļošanas platforma PCBA dziļas mācīšanās un citu mākslīgā intelekta algoritmu īstenošanai. Viņiem parasti ir nepieciešama liela skaitļošanas jauda, liela ātruma datu pārraides jauda un augsta stabilitāte, lai sasniegtu dažādas mākslīgā intelekta lietojumprogrammas.
Šeit ir daži modeļi, kas piemēroti mākslīgā intelekta PCBA:
- FPGA (elastīgs programmējamo vārtu masīvs) PCBA:FPGAS ir augstas veiktspējas skaitļošanas platforma, kuras pamatā ir programmējama loģikas arhitektūra, kuru var elastīgi pielāgot, nodrošinot atbalstu dziļās mācīšanās algoritmu īpaši ātrdarbīgai skaitļošanai.
- GPU (grafiskās apstrādes vienība) PCBA:GPU ir zināma AI skaitļošanas paātrināšanas metode. Tie nodrošina ļoti ātras datu paralēlizācijas iespējas un uzlabo veiktspēju dziļās mācīšanās lietojumprogrammās.
- ASIC (lietojumprogrammai specifiskā integrālā shēma) PCBA:ASIC ir speciāla integrētā shēmas plate, ko parasti izmanto, lai sasniegtu noteiktus algoritmus un datu apstrādi, kas var sasniegt ļoti augstu skaitļošanas veiktspēju un energoefektivitāti.
- DSP (DIGITAL SIGNAL Processor) PCBA:DSP PCBA parasti izmanto tādām lietojumprogrammām kā zemas enerģijas dziļa mācīšanās, balss atpazīšana un attēlu apstrāde. Tas ir īpaši noderīgi lietojumprogrammām, kurām nepieciešami augsti pielāgoti algoritmi.
Rezumējot, PCBA, kas ir piemērots mākslīgā intelekta lietojumprogrammām, ir jāņem vērā dažādi faktori, piemēram, skaitļošanas jauda, stabilitāte, datu apstrādes ātrums un energoefektivitāte, un jāizvēlas piemērotākais modelis, pamatojoties uz konkrētiem pielietojuma scenārijiem.
