Արհեստական ինտելեկտը (PCBA) բարձր արդյունավետությամբ հաշվողական հարթակ է PCBA խորը ուսուցման և այլ արհեստական ինտելեկտի ալգորիթմների իրականացման համար: Նրանց սովորաբար անհրաժեշտ է բարձր հաշվողական հզորություն, տվյալների փոխանցման բարձր արագություն և բարձր կայունություն՝ արհեստական ինտելեկտի տարբեր ծրագրերի հասնելու համար:
Ահա մի քանի մոդելներ, որոնք հարմար են արհեստական ինտելեկտի PCBA-ի համար.
- FPGA (Flexible Programmable Gate Array) PCBA:FPGAS-ը բարձր արդյունավետությամբ հաշվողական հարթակ է, որը հիմնված է ծրագրավորվող տրամաբանական ճարտարապետության վրա, որը կարող է ճկուն կերպով հարմարեցվել՝ ապահովելով խորը ուսուցման ալգորիթմների ծայրահեղ բարձր արագությամբ հաշվարկման աջակցություն:
- GPU (Գրաֆիկական մշակման միավոր) PCBA:GPU-ն AI հաշվարկների արագացման հայտնի մեթոդ է: Նրանք ապահովում են տվյալների շատ արագ զուգահեռացման հնարավորություններ և բարելավում են կատարողականությունը խորը ուսուցման ծրագրերում:
- ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) PCBA:ASIC-ը հատուկ ինտեգրված միացումների տախտակ է, որը սովորաբար օգտագործվում է որոշակի ալգորիթմների և տվյալների մշակման համար, ինչը կարող է հասնել շատ բարձր հաշվողական աշխատանքի և էներգաարդյունավետության:
- DSP (ԹՎԱՅԻՆ ՍԻԳՆԱԼ պրոցեսոր) PCBA:DSP PCBA-ն սովորաբար օգտագործվում է այնպիսի ծրագրերի համար, ինչպիսիք են ցածր էներգիայի խորը ուսուցումը, ձայնի ճանաչումը և պատկերի մշակումը: Այն հատկապես օգտակար է այն հավելվածների համար, որոնք պահանջում են բարձր հարմարեցված ալգորիթմներ:
Ամփոփելով, PCBA-ն, որը հարմար է արհեստական ինտելեկտի կիրառությունների համար, պետք է հաշվի առնի տարբեր գործոններ, ինչպիսիք են հաշվողական հզորությունը, կայունությունը, տվյալների մշակման արագությունը և էներգաարդյունավետությունը, և ընտրի ամենահարմար մոդելը՝ հիմնվելով հատուկ կիրառական սցենարների վրա:
