Kënschtlech Intelligenz (PCBA) ass eng héich performant Rechenplattform PCBA fir déif Léieren an aner kënschtlech Intelligenz Algorithmen ze realiséieren. Si brauchen normalerweis héich Rechenkraaft, Héichgeschwindegkeet Datenübertragungskapazitéit an héich Stabilitéit fir verschidde kënschtlech Intelligenz Uwendungen z'erreechen.
Hei sinn e puer Modeller gëeegent fir kënschtlech Intelligenz PCBA:
- FPGA (Flexible Programmable Gate Array) PCBA:FPGAS ass eng High-Performance Computing Plattform baséiert op programmierbarer Logik Architektur, déi flexibel personaliséiert ka ginn, déi Ënnerstëtzung fir den ultra-High-Speed Computing vun Deep Learning Algorithmen ubitt.
- GPU (Graphics Processing Unit) PCBA:GPU ass eng bekannt Method fir AI Computing ze beschleunegen. Si bidden ganz séier Dateparalleliséierungsfäegkeeten a verbesseren d'Performance an Deep Learning Uwendungen.
- ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) PCBA:ASIC ass en dedizéierten integréierte Circuit Board deen normalerweis benotzt gëtt fir spezifesch Algorithmen an Datenveraarbechtung z'erreechen, wat ganz héich Rechenleistung an Energieeffizienz erreechen kann.
- DSP (DIGITAL SIGNAL Prozessor) PCBA:DSP PCBA gëtt normalerweis fir Uwendungen wéi Low Energy Deep Learning, Stëmmerkennung a Bildveraarbechtung benotzt. Et ass besonnesch nëtzlech fir Uwendungen déi héich personaliséiert Algorithmen erfuerderen.
Zesummegefaasst, PCBA, déi fir kënschtlech Intelligenz Uwendungen gëeegent ass, muss verschidde Faktoren berücksichtegen wéi Rechenkraaft, Stabilitéit, Datenveraarbechtungsgeschwindegkeet an Energieeffizienz, a wielt de gëeegentste Modell baséiert op spezifesche Applikatiounsszenarien.
