Sztuczna inteligencja (PCBA) to platforma obliczeniowa o wysokiej wydajności, służąca do realizacji algorytmów głębokiego uczenia i innych algorytmów sztucznej inteligencji. Zazwyczaj wymagają one dużej mocy obliczeniowej, szybkiej transmisji danych i wysokiej stabilności, aby realizować różnorodne zastosowania sztucznej inteligencji.
Oto kilka modeli nadających się do PCBA ze sztuczną inteligencją:
- FPGA (elastyczna programowalna tablica bramek) PCBA:FPGAS to wydajna platforma obliczeniowa oparta na programowalnej architekturze logicznej, którą można elastycznie dostosowywać, zapewniając obsługę ultraszybkich obliczeń algorytmów głębokiego uczenia.
- PCBA GPU (jednostki przetwarzania graficznego):Procesory graficzne (GPU) to znana metoda przyspieszania obliczeń AI. Zapewniają one bardzo szybkie możliwości paralelizacji danych i poprawiają wydajność w aplikacjach głębokiego uczenia (Deep Learning).
- Układ scalony ASIC (specyficzny układ scalony) PCBA:ASIC to wyspecjalizowana płytka układu scalonego, która zwykle służy do realizacji określonych algorytmów i przetwarzania danych, dzięki czemu możliwe jest osiągnięcie bardzo wysokiej wydajności obliczeniowej i energooszczędności.
- PCBA DSP (procesora sygnału cyfrowego):Procesor DSP PCBA jest zazwyczaj używany w aplikacjach takich jak głębokie uczenie niskoenergetyczne, rozpoznawanie mowy i przetwarzanie obrazu. Jest szczególnie przydatny w aplikacjach wymagających wysoce niestandardowych algorytmów.
Podsumowując, PCBA, które nadaje się do zastosowań w sztucznej inteligencji, wymaga uwzględnienia różnych czynników, takich jak moc obliczeniowa, stabilność, szybkość przetwarzania danych i efektywność energetyczna, a następnie wybrania najodpowiedniejszego modelu w oparciu o konkretne scenariusze zastosowań.
