Artificial Intelligence (PCBA) on korkean suorituskyvyn laskenta-alusta PCBA syväoppimisen ja muiden tekoälyalgoritmien toteuttamiseen. Ne tarvitsevat yleensä suurta laskentatehoa, nopeaa tiedonsiirtokapasiteettia ja suurta vakautta erilaisten tekoälysovellusten saavuttamiseksi.
Tässä on joitain tekoälyn PCBA:lle sopivia malleja:
- FPGA (Flexible Programmable Gate Array) PCBA:FPGAS on korkean suorituskyvyn laskenta-alusta, joka perustuu ohjelmoitavaan logiikkaarkkitehtuuriin, jota voidaan joustavasti räätälöidä ja joka tukee syväoppimisalgoritmien huippunopeaa laskentaa.
- GPU (Graphics Processing Unit) PCBA:GPU on tunnettu tapa nopeuttaa tekoälyn laskemista. Ne tarjoavat erittäin nopeat tiedon rinnakkaisominaisuudet ja parantavat suorituskykyä syväoppimissovelluksissa.
- ASIC (sovelluskohtainen integroitu piiri) PCBA:ASIC on omistettu integroitu piirilevy, jota käytetään yleensä tiettyjen algoritmien ja tietojenkäsittelyn saavuttamiseen, jolloin voidaan saavuttaa erittäin korkea laskentateho ja energiatehokkuus.
- DSP (DIGITAL SIGNAL Processor) PCBA:DSP PCBA:ta käytetään yleensä sellaisiin sovelluksiin kuin matalan energian syväoppiminen, äänentunnistus ja kuvankäsittely. Se on erityisen hyödyllinen sovelluksissa, jotka vaativat korkeita mukautettuja algoritmeja.
Yhteenvetona voidaan todeta, että tekoälysovelluksiin soveltuvan PCBA:n tulee ottaa huomioon erilaisia tekijöitä, kuten laskentateho, vakaus, tietojenkäsittelynopeus ja energiatehokkuus, ja valita sopivin malli tiettyjen sovellusskenaarioiden perusteella.
