Kënschtlech Intelligenz (PCBA) ass eng héichperformant Rechenplattform (PCBA) fir Deep Learning an aner Algorithmen vun der kënschtlecher Intelligenz ze realiséieren. Si brauchen normalerweis héich Rechenleistung, héichgeschwindeg Dateniwwerdroungskapazitéit an héich Stabilitéit fir verschidden Uwendungen vun der kënschtlecher Intelligenz z'erreechen.
Hei sinn e puer Modeller déi fir kënschtlech Intelligenz PCBA gëeegent sinn:
- FPGA (Flexibel Programméierbar Gate Array) PCBA:FPGAS ass eng Plattform fir héich performant Rechenzäit baséiert op enger programméierbarer Logikarchitektur, déi flexibel personaliséiert ka ginn a sou d'ultra-héichgeschwindegkeetsberechentung vun Deep-Learning-Algorithmen ënnerstëtzt.
- GPU (Grafikveraarbechtungseenheet) PCBA:GPU ass eng bekannt Method fir d'Beschleunegung vun der KI-Computing. Si bidden ganz séier Datenparalleliséierungsméiglechkeeten a verbesseren d'Performance an Deep-Learning-Applikatiounen.
- ASIC (Applikatiounsspezifesch integréiert Schaltung) PCBA:En ASIC ass eng speziell integréiert Leiterplatine, déi normalerweis benotzt gëtt fir spezifesch Algorithmen an Datenveraarbechtung z'erreechen, wat eng ganz héich Rechenleistung an Energieeffizienz erreeche kann.
- DSP (DIGITALEN SIGNALVERARBECHTER) PCBA:DSP PCBA gëtt normalerweis fir Uwendungen ewéi Low-Energy Deep Learning, Stëmmerkennung a Bildveraarbechtung benotzt. Et ass besonnesch nëtzlech fir Uwendungen, déi héich personaliséiert Algorithmen erfuerderen.
Zesummegefaasst muss PCBA, déi fir Uwendungen vun der kënschtlecher Intelligenz gëeegent ass, verschidde Faktoren wéi Rechenleistung, Stabilitéit, Datenveraarbechtungsgeschwindegkeet an Energieeffizienz berécksiichtegen, an dat gëeegentst Modell op Basis vun de spezifeschen Uwendungsszenarien auswielen.
