בינה מלאכותית (PCBA) היא פלטפורמת מחשוב בעלת ביצועים גבוהים למימוש למידה עמוקה ואלגוריתמים אחרים של בינה מלאכותית. הם בדרך כלל זקוקים לכוח מחשוב גבוה, קיבולת העברת נתונים במהירות גבוהה ויציבות גבוהה כדי להשיג מגוון יישומי בינה מלאכותית.
הנה כמה דגמים המתאימים ל-PCBA של בינה מלאכותית:
- FPGA (מערך שערים גמיש לתכנות) PCBA:FPGAS היא פלטפורמת מחשוב בעלת ביצועים גבוהים המבוססת על ארכיטקטורת לוגיקה ניתנת לתכנות, הניתנת להתאמה אישית גמישה, ומספקת תמיכה לחישוב במהירות גבוהה במיוחד של אלגוריתמי למידה עמוקה.
- יחידת עיבוד גרפית (PCB):GPU היא שיטה ידועה להאצת מחשוב בינה מלאכותית. הם מספקים יכולות מקבילות נתונים מהירות מאוד ומשפרים ביצועים ביישומי למידה עמוקה.
- ASIC (מעגל משולב ספציפי ליישום) PCBA:ASIC הוא מעגל משולב ייעודי המשמש בדרך כלל להשגת אלגוריתמים ועיבוד נתונים ספציפיים, שיכולים להשיג ביצועי מחשוב ויעילות אנרגטית גבוהים מאוד.
- מעבד אותות דיגיטלי (DSP):PCBA DSP משמש בדרך כלל עבור יישומים כגון למידה עמוקה באנרגיה נמוכה, זיהוי קולי ועיבוד תמונה. הוא שימושי במיוחד עבור יישומים הדורשים אלגוריתמים מותאמים אישית.
לסיכום, PCBA, המתאים ליישומי בינה מלאכותית, צריך לקחת בחשבון גורמים שונים כגון כוח מחשוב, יציבות, מהירות עיבוד נתונים ויעילות אנרגטית, ולבחור את המודל המתאים ביותר בהתבסס על תרחישי יישום ספציפיים.
