Umjetna inteligencija (PCBA) je visokoperformansna računarska platforma za realizaciju dubokog učenja i drugih algoritama umjetne inteligencije. Obično im je potrebna velika računarska snaga, brzi prijenos podataka i visoka stabilnost za postizanje različitih primjena umjetne inteligencije.
Evo nekoliko modela pogodnih za PCBA sa vještačkom inteligencijom:
- FPGA (fleksibilno programabilni logički niz) PCBA:FPGAS je visokoperformansna računarska platforma zasnovana na programabilnoj logičkoj arhitekturi, koja se može fleksibilno prilagođavati, pružajući podršku za ultrabrzo računanje algoritama dubokog učenja.
- Pločica grafičke procesorske jedinice (GPU):GPU je poznata metoda ubrzavanja AI računarstva. Oni pružaju vrlo brze mogućnosti paralelizacije podataka i poboljšavaju performanse u aplikacijama dubokog učenja.
- ASIC (Integrirano kolo specifično za primjenu) PCBA:ASIC je namjenska integrirana ploča koja se obično koristi za postizanje specifičnih algoritama i obrade podataka, što može postići vrlo visoke računarske performanse i energetsku efikasnost.
- DSP (DIGITALNI SIGNALNI PROCESOR) PCBA:DSP PCBA se obično koristi za primjene kao što su duboko učenje niske energije, prepoznavanje glasa i obrada slika. Posebno je koristan za primjene koje zahtijevaju visoko prilagođene algoritme.
Ukratko, PCBA, koja je pogodna za primjenu u vještačkoj inteligenciji, mora uzeti u obzir različite faktore kao što su računarska snaga, stabilnost, brzina obrade podataka i energetska efikasnost, te odabrati najprikladniji model na osnovu specifičnih scenarija primjene.
