Dirbtinis intelektas (PCBA) yra didelio našumo skaičiavimo platforma PCBA, skirta gilaus mokymosi ir kitų dirbtinio intelekto algoritmų realizavimui. Paprastai jiems reikia didelės skaičiavimo galios, didelės spartos duomenų perdavimo pajėgumų ir didelio stabilumo, kad būtų galima naudoti įvairias dirbtinio intelekto programas.
Štai keletas modelių, tinkamų dirbtinio intelekto PCBA:
- FPGA (lanksčių programuojamų vartų masyvo) PCBA:FPGAS yra didelio našumo skaičiavimo platforma, pagrįsta programuojama logine architektūra, kuri gali būti lanksčiai pritaikoma ir teikianti palaikymą itin didelės spartos giluminio mokymosi algoritmų skaičiavimui.
- GPU (grafikos procesorius) PCBA:GPU yra žinomas AI skaičiavimo pagreitinimo metodas. Jie suteikia labai greitas duomenų lygiagretinimo galimybes ir pagerina gilaus mokymosi programų našumą.
- ASIC (programai būdingas integrinis grandynas) PCBA:ASIC yra speciali integrinių grandynų plokštė, kuri paprastai naudojama tam tikriems algoritmams ir duomenų apdorojimui pasiekti, todėl galima pasiekti labai aukštą skaičiavimo našumą ir energijos vartojimo efektyvumą.
- DSP (skaitmeninio signalo procesoriaus) PCBA:DSP PCBA paprastai naudojama tokioms programoms kaip mažai energijos vartojantis gilus mokymasis, balso atpažinimas ir vaizdo apdorojimas. Tai ypač naudinga programoms, kurioms reikalingi aukšti pritaikyti algoritmai.
Apibendrinant galima pasakyti, kad PCBA, tinkamas dirbtinio intelekto programoms, turi atsižvelgti į įvairius veiksnius, tokius kaip skaičiavimo galia, stabilumas, duomenų apdorojimo greitis ir energijos vartojimo efektyvumas, ir pasirinkti tinkamiausią modelį pagal konkrečius taikymo scenarijus.
