Dirbtinis intelektas (PCBA) yra didelio našumo skaičiavimo platforma PCBA, skirta gilaus mokymosi ir kitų dirbtinio intelekto algoritmų įgyvendinimui. Jiems paprastai reikalinga didelė skaičiavimo galia, didelės spartos duomenų perdavimo pajėgumas ir didelis stabilumas, kad būtų galima įgyvendinti įvairias dirbtinio intelekto programas.
Štai keletas dirbtinio intelekto PCBA tinkamų modelių:
- FPGA (lankstus programuojamas vartų masyvas) PCBA:FPGAS yra didelio našumo skaičiavimo platforma, pagrįsta programuojamos logikos architektūra, kurią galima lanksčiai pritaikyti ir kuri palaiko itin didelės spartos gilaus mokymosi algoritmų skaičiavimus.
- GPU (grafikos apdorojimo įrenginio) PCBA:GPU yra žinomas dirbtinio intelekto skaičiavimo spartinimo metodas. Jie užtikrina labai greitas duomenų lygiagretinimo galimybes ir pagerina našumą gilaus mokymosi programose.
- ASIC (specifinės paskirties integrinė grandinė) PCBA:ASIC yra speciali integrinė plokštė, paprastai naudojama konkretiems algoritmams ir duomenų apdorojimui pasiekti, o tai gali pasiekti labai didelį skaičiavimo našumą ir energijos vartojimo efektyvumą.
- DSP (skaitmeninio signalo procesoriaus) PCBA:DSP PCBA dažniausiai naudojama tokiose srityse kaip mažo energijos suvartojimo gilusis mokymasis, balso atpažinimas ir vaizdų apdorojimas. Tai ypač naudinga toms programoms, kurioms reikalingi labai pritaikyti algoritmai.
Apibendrinant, PCBA, tinkanti dirbtinio intelekto taikymams, 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.
