هوش مصنوعی (PCBA) یک پلت فرم محاسباتی PCBA با کارایی بالا برای تحقق یادگیری عمیق و سایر الگوریتم های هوش مصنوعی است. آنها معمولاً برای دستیابی به کاربردهای مختلف هوش مصنوعی به قدرت محاسباتی بالا، ظرفیت انتقال داده با سرعت بالا و پایداری بالا نیاز دارند.
در اینجا چند مدل مناسب برای PCBA هوش مصنوعی آورده شده است:
- FPGA (آرایه گیت قابل برنامه ریزی انعطاف پذیر) PCBA:FPGAS یک پلت فرم محاسباتی با کارایی بالا مبتنی بر معماری منطقی قابل برنامه ریزی است که می تواند به طور انعطاف پذیر سفارشی شود و از محاسبات با سرعت فوق العاده بالا الگوریتم های یادگیری عمیق پشتیبانی می کند.
- GPU (واحد پردازش گرافیکی) PCBA:GPU یک روش شناخته شده برای تسریع محاسبات هوش مصنوعی است. آنها قابلیت موازی سازی بسیار سریع داده ها را ارائه می دهند و عملکرد را در برنامه های یادگیری عمیق بهبود می بخشند.
- PCBA ASIC (مدار مجتمع ویژه برنامه):ASIC یک برد مدار مجتمع اختصاصی است که معمولاً برای دستیابی به الگوریتم‌های خاص و پردازش داده‌ها استفاده می‌شود که می‌تواند به عملکرد محاسباتی بسیار بالا و بازده انرژی دست یابد.
- DSP (پردازنده سیگنال دیجیتال) PCBA:DSP PCBA معمولاً برای برنامه هایی مانند یادگیری عمیق کم انرژی، تشخیص صدا و پردازش تصویر استفاده می شود. این به ویژه برای برنامه هایی که نیاز به الگوریتم های سفارشی بالا دارند مفید است.
به طور خلاصه، PCBA که برای کاربردهای هوش مصنوعی مناسب است، باید فاکتورهای مختلفی مانند قدرت محاسباتی، پایداری، سرعت پردازش داده ها و بهره وری انرژی را در نظر بگیرد و بر اساس سناریوهای کاربردی خاص، مناسب ترین مدل را انتخاب کند.
