هوش مصنوعی (PCBA) یک پلتفرم محاسباتی با کارایی بالا برای تحقق یادگیری عمیق و سایر الگوریتم‌های هوش مصنوعی است. آنها معمولاً برای دستیابی به کاربردهای مختلف هوش مصنوعی به قدرت محاسباتی بالا، ظرفیت انتقال داده پرسرعت و پایداری بالا نیاز دارند.
در اینجا چند مدل مناسب برای PCBA هوش مصنوعی آورده شده است:
- FPGA (آرایه گیت قابل برنامه‌ریزی انعطاف‌پذیر) PCBA:FPGAS یک پلتفرم محاسباتی با کارایی بالا مبتنی بر معماری منطقی قابل برنامه‌ریزی است که می‌تواند به صورت انعطاف‌پذیری سفارشی شود و از محاسبات فوق سریع الگوریتم‌های یادگیری عمیق پشتیبانی کند.
- GPU (واحد پردازش گرافیکی) PCBA:پردازنده‌های گرافیکی (GPU) یک روش شناخته‌شده برای تسریع محاسبات هوش مصنوعی هستند. آنها قابلیت‌های موازی‌سازی بسیار سریع داده‌ها را ارائه می‌دهند و عملکرد را در برنامه‌های یادگیری عمیق بهبود می‌بخشند.
- مدار مجتمع با کاربرد خاص (ASIC)ASIC یک برد مدار مجتمع اختصاصی است که معمولاً برای دستیابی به الگوریتم‌ها و پردازش داده‌های خاص استفاده می‌شود، که می‌تواند به عملکرد محاسباتی بسیار بالا و بهره‌وری انرژی دست یابد.
- پردازنده سیگنال دیجیتال (DSP) PCBA:برد مدار چاپی DSP معمولاً برای کاربردهایی مانند یادگیری عمیق کم‌مصرف، تشخیص صدا و پردازش تصویر استفاده می‌شود. این برد به ویژه برای کاربردهایی که به الگوریتم‌های سفارشی‌سازی‌شده‌ی بالا نیاز دارند، مفید است.
به طور خلاصه، PCBA که برای کاربردهای هوش مصنوعی مناسب است، باید عوامل مختلفی مانند قدرت محاسباتی، پایداری، سرعت پردازش داده‌ها و بهره‌وری انرژی را در نظر بگیرد و مناسب‌ترین مدل را بر اساس سناریوهای کاربردی خاص انتخاب کند.
