Kunstig intelligens (PCBA) er en højtydende computerplatform (PCBA) til realisering af deep learning og andre kunstig intelligens-algoritmer. De kræver normalt høj computerkraft, høj dataoverførselskapacitet og høj stabilitet for at opnå forskellige kunstig intelligens-applikationer.
Her er nogle modeller, der er egnede til kunstig intelligens PCBA:
- FPGA (Fleksibel Programmerbar Gate Array) PCBA:FPGAS er en højtydende computerplatform baseret på programmerbar logikarkitektur, som kan tilpasses fleksibelt og understøtter ultrahurtig databehandling af deep learning-algoritmer.
- GPU (grafikprocessor) PCBA:GPU er en kendt metode til at accelerere AI-databehandling. De giver meget hurtige dataparalleliseringsfunktioner og forbedrer ydeevnen i deep learning-applikationer.
- ASIC (applikationsspecifik integreret kredsløb) PCBA:ASIC er et dedikeret integreret kredsløbskort, der normalt bruges til at opnå specifikke algoritmer og databehandling, hvilket kan opnå meget høj computerydelse og energieffektivitet.
- DSP (DIGITAL SIGNAL-processor) PCBA:DSP PCBA bruges normalt til applikationer som lavenergi-dyb læring, stemmegenkendelse og billedbehandling. Det er især nyttigt til applikationer, der kræver meget brugerdefinerede algoritmer.
Kort sagt skal PCBA, som er egnet til applikationer med kunstig intelligens, tage højde for forskellige faktorer såsom computerkraft, stabilitet, databehandlingshastighed og energieffektivitet og vælge den mest passende model baseret på specifikke applikationsscenarier.
