Kecerdasan Buatan (PCBA) ialah platform pengkomputeran berprestasi tinggi PCBA untuk merealisasikan pembelajaran mendalam dan algoritma kecerdasan buatan yang lain. Mereka biasanya memerlukan kuasa pengkomputeran tinggi, kapasiti penghantaran data berkelajuan tinggi dan kestabilan tinggi untuk mencapai pelbagai aplikasi kecerdasan buatan.
Berikut ialah beberapa model yang sesuai untuk kecerdasan buatan PCBA:
- FPGA (Susunan Gerbang Boleh Aturcara Fleksibel) PCBA:FPGAS ialah platform pengkomputeran berprestasi tinggi berdasarkan seni bina logik boleh atur cara, yang boleh disesuaikan secara fleksibel, memberikan sokongan untuk pengkomputeran kelajuan ultra tinggi bagi algoritma pembelajaran mendalam.
- GPU (Unit Pemprosesan Grafik) PCBA:GPU ialah kaedah yang diketahui untuk mempercepatkan pengkomputeran AI. Mereka menyediakan keupayaan selari data yang sangat pantas dan meningkatkan prestasi dalam aplikasi pembelajaran mendalam.
- ASIC (Litar Bersepadu Khusus Aplikasi) PCBA:ASIC ialah papan litar bersepadu khusus yang biasanya digunakan untuk mencapai algoritma dan pemprosesan data tertentu, yang boleh mencapai prestasi pengkomputeran yang sangat tinggi dan kecekapan tenaga.
- DSP (Pemproses Isyarat DIGITAL) PCBA:DSP PCBA biasanya digunakan untuk aplikasi seperti pembelajaran mendalam tenaga rendah, pengecaman suara dan pemprosesan imej. Ia amat berguna untuk aplikasi yang memerlukan algoritma tersuai tinggi.
Secara ringkasnya, PCBA, yang sesuai untuk aplikasi kecerdasan buatan, perlu mempertimbangkan pelbagai faktor seperti kuasa pengkomputeran, kestabilan, kelajuan pemprosesan data dan kecekapan tenaga, dan memilih model yang paling sesuai berdasarkan senario aplikasi tertentu.
