Umetna inteligenca (PCBA) je visokozmogljiva računalniška platforma PCBA za realizacijo globokega učenja in drugih algoritmov umetne inteligence. Za doseganje različnih aplikacij umetne inteligence običajno potrebujejo visoko računalniško moč, visokohitrostni prenos podatkov in visoko stabilnost.
Tukaj je nekaj modelov, primernih za PCBA z umetno inteligenco:
- FPGA (fleksibilna programabilna vrata) tiskana vezja:FPGAS je visokozmogljiva računalniška platforma, ki temelji na programirljivi logični arhitekturi in jo je mogoče prilagodljivo prilagoditi ter zagotavlja podporo za ultra hitro računanje algoritmov globokega učenja.
- Plošča tiskanega vezja grafične procesne enote (GPU):Grafični procesorji (GPU) so znana metoda za pospeševanje računalništva z umetno inteligenco. Zagotavljajo zelo hitre zmogljivosti paralelizacije podatkov in izboljšujejo zmogljivost v aplikacijah za globoko učenje.
- ASIC (integrirano vezje za specifično uporabo) PCBA:ASIC je namensko integrirano vezje, ki se običajno uporablja za doseganje specifičnih algoritmov in obdelave podatkov, s čimer lahko doseže zelo visoko računalniško zmogljivost in energetsko učinkovitost.
- DSP (digitalni signalni procesor) tiskano vezje: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 visoko prilagojene algoritme.
Skratka, PCBA, ki je primerna za aplikacije umetne inteligence, mora upoštevati različne dejavnike, kot so računalniška moč, stabilnost, hitrost obdelave podatkov in energetska učinkovitost, ter izbrati najprimernejši model glede na specifične scenarije uporabe.
