आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (PCBA) गहिरो सिकाइ र अन्य आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स एल्गोरिदमहरू साकार पार्नको लागि उच्च-प्रदर्शन कम्प्युटिङ प्लेटफर्म PCBA हो। विभिन्न आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स अनुप्रयोगहरू प्राप्त गर्न तिनीहरूलाई सामान्यतया उच्च कम्प्युटिङ पावर, उच्च-गति डाटा ट्रान्समिशन क्षमता र उच्च स्थिरता चाहिन्छ।
यहाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता PCBA को लागि उपयुक्त केही मोडेलहरू छन्:
- FPGA (लचिलो प्रोग्रामेबल गेट एरे) PCBA:FPGAS प्रोग्रामेबल लॉजिक आर्किटेक्चरमा आधारित उच्च-प्रदर्शन कम्प्युटिङ प्लेटफर्म हो, जुन लचिलो रूपमा अनुकूलित गर्न सकिन्छ, जसले गहिरो सिकाइ एल्गोरिदमहरूको अल्ट्रा-हाई-स्पीड कम्प्युटिङको लागि समर्थन प्रदान गर्दछ।
- GPU (ग्राफिक्स प्रशोधन एकाइ) PCBA:GPU एआई कम्प्युटिङलाई गति दिने एक ज्ञात विधि हो। तिनीहरूले धेरै छिटो डेटा समानान्तर क्षमताहरू प्रदान गर्छन् र गहिरो सिकाइ अनुप्रयोगहरूमा प्रदर्शन सुधार गर्छन्।
- ASIC (एप्लिकेशन-स्पेसिफिक इन्टिग्रेटेड सर्किट) PCBA:ASIC एक समर्पित एकीकृत सर्किट बोर्ड हो जुन सामान्यतया विशिष्ट एल्गोरिदम र डेटा प्रशोधन प्राप्त गर्न प्रयोग गरिन्छ, जसले धेरै उच्च कम्प्युटिङ प्रदर्शन र ऊर्जा दक्षता प्राप्त गर्न सक्छ।
- DSP (डिजिटल सिग्नल प्रोसेसर) PCBA:DSP PCBA सामान्यतया कम ऊर्जा गहिरो सिकाइ, आवाज पहिचान, र छवि प्रशोधन जस्ता अनुप्रयोगहरूको लागि प्रयोग गरिन्छ। यो विशेष गरी उच्च अनुकूलित एल्गोरिदमहरू आवश्यक पर्ने अनुप्रयोगहरूको लागि उपयोगी छ।
संक्षेपमा, कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोगहरूको लागि उपयुक्त PCBA ले कम्प्युटिङ पावर, स्थिरता, डेटा प्रशोधन गति र ऊर्जा दक्षता जस्ता विभिन्न कारकहरूलाई विचार गर्न आवश्यक छ, र विशिष्ट अनुप्रयोग परिदृश्यहरूमा आधारित सबैभन्दा उपयुक्त मोडेल चयन गर्न आवश्यक छ।
