A mesterséges intelligencia (PCBA) egy nagy teljesítményű PCBA számítási platform a mélytanulás és más mesterséges intelligencia algoritmusok megvalósításához. Általában nagy számítási teljesítményre, nagy sebességű adatátviteli kapacitásra és nagy stabilitásra van szükségük a különféle mesterséges intelligencia alkalmazások eléréséhez.
Íme néhány modell, amely alkalmas a mesterséges intelligencia PCBA-hoz:
- FPGA (Flexible Programmable Gate Array) PCBA:Az FPGAS egy programozható logikai architektúrán alapuló nagy teljesítményű számítási platform, amely rugalmasan testreszabható, és támogatja a mélytanulási algoritmusok ultra-nagy sebességű számítását.
- GPU (Graphics Processing Unit) PCBA:A GPU egy ismert módszer az AI számítástechnika felgyorsítására. Nagyon gyors adatpárhuzamosítási lehetőségeket biztosítanak, és javítják a teljesítményt a mély tanulási alkalmazásokban.
- ASIC (alkalmazás-specifikus integrált áramkör) PCBA:Az ASIC egy dedikált integrált áramköri kártya, amelyet általában meghatározott algoritmusok és adatfeldolgozás megvalósítására használnak, amelyek nagyon magas számítási teljesítményt és energiahatékonyságot érhetnek el.
- DSP (DIGITAL SIGNAL Processor) PCBA:A DSP PCBA-t általában olyan alkalmazásokhoz használják, mint az alacsony energiaigényű mélytanulás, hangfelismerés és képfeldolgozás. Különösen hasznos azoknál az alkalmazásoknál, amelyek magasan testreszabott algoritmusokat igényelnek.
Összefoglalva, a mesterséges intelligencia alkalmazásokhoz alkalmas PCBA-nak számos olyan tényezőt kell figyelembe vennie, mint a számítási teljesítmény, a stabilitás, az adatfeldolgozási sebesség és az energiahatékonyság, és az adott alkalmazási forgatókönyvek alapján kell kiválasztani a legmegfelelőbb modellt.
