Artificial Intelligence (PCBA) er en højtydende computerplatform PCBA til realisering af deep learning og andre kunstige intelligensalgoritmer. De har normalt brug for høj computerkraft, højhastigheds datatransmissionskapacitet og høj stabilitet for at opnå forskellige kunstig intelligens-applikationer.
Her er nogle modeller, der egner sig til kunstig intelligens PCBA:
- FPGA (Flexible Programmable Gate Array) PCBA:FPGAS er en højtydende computerplatform baseret på programmerbar logikarkitektur, som kan tilpasses fleksibelt, hvilket giver understøttelse af ultrahøjhastigheds-beregning af deep learning-algoritmer.
- GPU (Graphics Processing Unit) PCBA:GPU er en kendt metode til at accelerere AI computing. De giver meget hurtige dataparalleliseringsfunktioner og forbedrer ydeevnen i deep learning-applikationer.
- ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) PCBA:ASIC er et dedikeret integreret kredsløbskort, der normalt bruges til at opnå specifikke algoritmer og databehandling, som kan opnå meget høj computerydelse og energieffektivitet.
- DSP (DIGITAL SIGNAL Processor) PCBA:DSP PCBA bruges normalt til applikationer som lavenergi-deep learning, stemmegenkendelse og billedbehandling. Det er især nyttigt til applikationer, der kræver høje tilpassede algoritmer.
Sammenfattende skal PCBA, som er velegnet til kunstig intelligens-applikationer, tage hensyn til forskellige faktorer såsom computerkraft, stabilitet, databehandlingshastighed og energieffektivitet og vælge den bedst egnede model baseret på specifikke applikationsscenarier.
