La intel·ligència artificial (PCBA) és una plataforma informàtica d'alt rendiment PCBA per realitzar aprenentatge profund i altres algorismes d'intel·ligència artificial. Normalment necessiten una gran potència de càlcul, una capacitat de transmissió de dades d'alta velocitat i una gran estabilitat per aconseguir diverses aplicacions d'intel·ligència artificial.
Aquests són alguns models adequats per a PCBA d'intel·ligència artificial:
- PCBA FPGA (Matriu de portes programables flexibles):FPGAS és una plataforma informàtica d'alt rendiment basada en una arquitectura lògica programable, que es pot personalitzar de manera flexible, proporcionant suport per a la computació d'alta velocitat dels algorismes d'aprenentatge profund.
- GPU (Unitat de processament gràfic) PCBA:La GPU és un mètode conegut per accelerar la informàtica AI. Proporcionen capacitats de paral·lelització de dades molt ràpides i milloren el rendiment en aplicacions d'aprenentatge profund.
- PCBA ASIC (Circuit integrat específic per a l'aplicació):ASIC és una placa de circuit integrat dedicada que normalment s'utilitza per aconseguir algorismes i processament de dades específics, que poden aconseguir un rendiment informàtic i una eficiència energètica molt alts.
- PCBA DSP (processador de senyal digital):DSP PCBA s'utilitza normalment per a aplicacions com ara l'aprenentatge profund de baix consum, el reconeixement de veu i el processament d'imatges. És especialment útil per a aplicacions que requereixen algorismes alts personalitzats.
En resum, PCBA, que és adequat per a aplicacions d'intel·ligència artificial, ha de tenir en compte diversos factors com ara la potència de càlcul, l'estabilitat, la velocitat de processament de dades i l'eficiència energètica, i seleccionar el model més adequat en funció d'escenaris d'aplicació específics.
