Արհեստական բանականությունը (PCBA) բարձր արդյունավետությամբ հաշվողական հարթակ է, որը նախատեսված է խորը ուսուցման և այլ արհեստական բանականության ալգորիթմներ իրականացնելու համար։ Դրանք սովորաբար պահանջում են բարձր հաշվողական հզորություն, բարձր արագությամբ տվյալների փոխանցման կարողություն և բարձր կայունություն՝ արհեստական բանականության տարբեր կիրառություններում կիրառություններ իրականացնելու համար։
Ահա արհեստական ինտելեկտի PCBA-ի համար հարմար մի քանի մոդելներ.
- FPGA (ճկուն ծրագրավորվող դարպասների զանգված) PCBA:FPGAS-ը ծրագրավորվող տրամաբանության ճարտարապետության վրա հիմնված բարձր արդյունավետությամբ հաշվողական հարթակ է, որը կարող է ճկունորեն հարմարեցվել՝ ապահովելով խորը ուսուցման ալգորիթմների գերբարձր արագությամբ հաշվողական աշխատանքների աջակցություն։
- Գրաֆիկական մշակման միավոր (GPU) PCBA:GPU-ն արհեստական ինտելեկտի միջոցով հաշվարկները արագացնելու հայտնի մեթոդ է։ Դրանք ապահովում են տվյալների շատ արագ զուգահեռացման հնարավորություններ և բարելավում են խորը ուսուցման ծրագրերում կատարողականությունը։
- ASIC (կիրառման համար նախատեսված ինտեգրալային սխեմա) PCBA:ASIC-ը նվիրված ինտեգրալային միկրոսխեմա է, որը սովորաբար օգտագործվում է որոշակի ալգորիթմներ և տվյալների մշակում իրականացնելու համար, որոնք կարող են ապահովել շատ բարձր հաշվողական կատարողականություն և էներգաարդյունավետություն։
- DSP (թվային ազդանշանի պրոցեսոր) PCBA:DSP PCBA-ն սովորաբար օգտագործվում է այնպիսի կիրառությունների համար, ինչպիսիք են ցածր էներգիայի խորը ուսուցումը, ձայնի ճանաչումը և պատկերի մշակումը: Այն հատկապես օգտակար է այն կիրառությունների համար, որոնք պահանջում են բարձր մակարդակի հարմարեցված ալգորիթմներ:
Ամփոփելով, PCBA-ն, որը հարմար է արհեստական բանականության կիրառությունների համար, պետք է հաշվի առնի տարբեր գործոններ, ինչպիսիք են հաշվողական հզորությունը, կայունությունը, տվյալների մշակման արագությունը և էներգաարդյունավետությունը, և ընտրի ամենահարմար մոդելը՝ հիմնվելով կոնկրետ կիրառման սցենարների վրա։
