Umetna inteligenca (PCBA) je visoko zmogljiva računalniška platforma PCBA za realizacijo globokega učenja in drugih algoritmov umetne inteligence. Običajno potrebujejo visoko računalniško moč, visoko hitrost prenosa podatkov in visoko stabilnost za doseganje različnih aplikacij umetne inteligence.
Tukaj je nekaj modelov, primernih za PCBA z umetno inteligenco:
- FPGA (Flexible Programmable Gate Array) PCBA:FPGAS je visoko zmogljiva računalniška platforma, ki temelji na programabilni logični arhitekturi, ki jo je mogoče prilagodljivo prilagoditi in zagotavlja podporo za ultra-hitro računalništvo algoritmov globokega učenja.
- GPU (grafična procesna enota) PCBA:GPU je znana metoda pospeševanja računalništva z umetno inteligenco. Zagotavljajo zelo hitre zmožnosti paralelizacije podatkov in izboljšajo zmogljivost v aplikacijah za globoko učenje.
- ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) PCBA:ASIC je namensko integrirano vezje, ki se običajno uporablja za doseganje posebnih algoritmov in obdelave podatkov, s katerimi je mogoče doseči zelo visoko računalniško zmogljivost in energetsko učinkovitost.
- DSP (procesor digitalnega signala) PCBA:DSP PCBA se običajno uporablja za aplikacije, kot so nizkoenergijsko globoko učenje, prepoznavanje glasu in obdelava slik. Še posebej je uporaben za aplikacije, ki zahtevajo zelo prilagojene algoritme.
Če povzamemo, PCBA, ki je primeren za aplikacije umetne inteligence, mora upoštevati različne dejavnike, kot so računalniška moč, stabilnost, hitrost obdelave podatkov in energetska učinkovitost, ter izbrati najprimernejši model na podlagi specifičnih aplikacijskih scenarijev.
