Mākslīgais intelekts (PCBA) ir augstas veiktspējas skaitļošanas platforma PCBA dziļās mācīšanās un citu mākslīgā intelekta algoritmu realizēšanai. Lai sasniegtu dažādus mākslīgā intelekta pielietojumus, tiem parasti ir nepieciešama liela skaitļošanas jauda, liela datu pārraides ātruma kapacitāte un augsta stabilitāte.
Šeit ir daži modeļi, kas piemēroti mākslīgā intelekta PCBA:
- FPGA (elastīga programmējama vārtu masīva) PCBA:FPGAS ir augstas veiktspējas skaitļošanas platforma, kuras pamatā ir programmējamas loģikas arhitektūra, ko var elastīgi pielāgot, nodrošinot atbalstu dziļās mācīšanās algoritmu īpaši ātrdarbīgai skaitļošanai.
- GPU (grafikas apstrādes bloka) PCBA:GPU ir zināma mākslīgā intelekta skaitļošanas paātrināšanas metode. Tie nodrošina ļoti ātras datu paralēlizācijas iespējas un uzlabo veiktspēju dziļās mācīšanās lietojumprogrammās.
- ASIC (lietojumprogrammai specifiska integrētā shēma) PCBA:ASIC ir specializēta integrētā shēma, ko parasti izmanto, lai sasniegtu īpašus algoritmus un datu apstrādi, kas var sasniegt ļoti augstu skaitļošanas veiktspēju un energoefektivitāti.
- DSP (digitālā signāla procesora) PCBA:DSP PCBA parasti tiek izmantota tādās lietojumprogrammās kā zema enerģijas patēriņa dziļā mācīšanās, balss atpazīšana un attēlu apstrāde. Tas ir īpaši noderīgi lietojumprogrammās, kurām nepieciešami augsti pielāgoti algoritmi.
Rezumējot, PCBA, kas ir piemērota mākslīgā intelekta lietojumprogrammām, jāņem vērā dažādi faktori, piemēram, skaitļošanas jauda, stabilitāte, datu apstrādes ātrums un energoefektivitāte, un jāizvēlas vispiemērotākais modelis, pamatojoties uz konkrētiem lietojumprogrammu scenārijiem.
