ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (PCBA) అనేది లోతైన అభ్యాసం మరియు ఇతర కృత్రిమ మేధస్సు అల్గారిథమ్‌లను గ్రహించడం కోసం అధిక-పనితీరు గల కంప్యూటింగ్ ప్లాట్‌ఫారమ్ PCBA.వివిధ కృత్రిమ మేధస్సు అనువర్తనాలను సాధించడానికి వారికి సాధారణంగా అధిక కంప్యూటింగ్ శక్తి, హై-స్పీడ్ డేటా ట్రాన్స్‌మిషన్ సామర్థ్యం మరియు అధిక స్థిరత్వం అవసరం.
ఇక్కడ కృత్రిమ మేధస్సు PCBA కోసం సరిపోయే కొన్ని నమూనాలు ఉన్నాయి:
- FPGA (ఫ్లెక్సిబుల్ ప్రోగ్రామబుల్ గేట్ అర్రే) PCBA:FPGAS అనేది ప్రోగ్రామబుల్ లాజిక్ ఆర్కిటెక్చర్‌పై ఆధారపడిన అధిక-పనితీరు గల కంప్యూటింగ్ ప్లాట్‌ఫారమ్, ఇది డీప్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌ల యొక్క అల్ట్రా-హై-స్పీడ్ కంప్యూటింగ్‌కు మద్దతును అందిస్తూ సరళంగా అనుకూలీకరించవచ్చు.
- GPU (గ్రాఫిక్స్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్) PCBA:GPU అనేది AI కంప్యూటింగ్‌ని వేగవంతం చేయడానికి తెలిసిన పద్ధతి.అవి చాలా వేగంగా డేటా సమాంతరీకరణ సామర్థ్యాలను అందిస్తాయి మరియు లోతైన అభ్యాస అనువర్తనాల్లో పనితీరును మెరుగుపరుస్తాయి.
- ASIC (అప్లికేషన్-స్పెసిఫిక్ ఇంటిగ్రేటెడ్ సర్క్యూట్) PCBA:ASIC అనేది ఒక ప్రత్యేకమైన ఇంటిగ్రేటెడ్ సర్క్యూట్ బోర్డ్, ఇది సాధారణంగా నిర్దిష్ట అల్గారిథమ్‌లు మరియు డేటా ప్రాసెసింగ్‌ను సాధించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది, ఇది చాలా ఎక్కువ కంప్యూటింగ్ పనితీరు మరియు శక్తి సామర్థ్యాన్ని సాధించగలదు.
- DSP (డిజిటల్ సిగ్నల్ ప్రాసెసర్) PCBA:DSP PCBA సాధారణంగా తక్కువ ఎనర్జీ డీప్ లెర్నింగ్, వాయిస్ రికగ్నిషన్ మరియు ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ వంటి అప్లికేషన్‌ల కోసం ఉపయోగించబడుతుంది.అధిక అనుకూలీకరించిన అల్గారిథమ్‌లు అవసరమయ్యే అప్లికేషన్‌లకు ఇది ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది.
సారాంశంలో, కృత్రిమ మేధస్సు అనువర్తనాలకు అనుకూలమైన PCBA, కంప్యూటింగ్ శక్తి, స్థిరత్వం, డేటా ప్రాసెసింగ్ వేగం మరియు శక్తి సామర్థ్యం వంటి వివిధ అంశాలను పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి మరియు నిర్దిష్ట అప్లికేషన్ దృశ్యాల ఆధారంగా అత్యంత అనుకూలమైన మోడల్‌ను ఎంచుకోవాలి.