Mae Deallusrwydd Artiffisial (PCBA) yn blatfform cyfrifiadura perfformiad uchel ar gyfer gwireddu dysgu dwfn ac algorithmau deallusrwydd artiffisial eraill. Fel arfer mae angen pŵer cyfrifiadurol uchel, gallu trosglwyddo data cyflym a sefydlogrwydd uchel arnynt i gyflawni amrywiol gymwysiadau deallusrwydd artiffisial.
Dyma rai modelau sy'n addas ar gyfer PCBA deallusrwydd artiffisial:
- PCBA FPGA (Arae Giât Rhaglenadwy Hyblyg):Mae FPGAS yn blatfform cyfrifiadura perfformiad uchel sy'n seiliedig ar bensaernïaeth rhesymeg raglenadwy, y gellir ei haddasu'n hyblyg, gan ddarparu cefnogaeth ar gyfer cyfrifiadura uwch-gyflym algorithmau dysgu dwfn.
- GPU (Uned Brosesu Graffeg) PCBA:Mae GPU yn ddull adnabyddus o gyflymu cyfrifiadura AI. Maent yn darparu galluoedd paraleleiddio data cyflym iawn ac yn gwella perfformiad mewn cymwysiadau dysgu dwfn.
- PCBA ASIC (Cylchdaith Integredig Penodol i Gymwysiadau):Mae ASIC yn fwrdd cylched integredig pwrpasol a ddefnyddir fel arfer i gyflawni algorithmau a phrosesu data penodol, a all gyflawni perfformiad cyfrifiadurol ac effeithlonrwydd ynni uchel iawn.
- DSP (Prosesydd SIGNAL DIGIDOL) PCBA:Defnyddir DSP PCBA fel arfer ar gyfer cymwysiadau fel dysgu dwfn ynni isel, adnabod llais, a phrosesu delweddau. Mae'n arbennig o ddefnyddiol ar gyfer cymwysiadau sydd angen algorithmau wedi'u haddasu'n fanwl.
I grynhoi, mae angen i PCBA, sy'n addas ar gyfer cymwysiadau deallusrwydd artiffisial, ystyried amrywiol ffactorau megis pŵer cyfrifiadurol, sefydlogrwydd, cyflymder prosesu data ac effeithlonrwydd ynni, a dewis y model mwyaf addas yn seiliedig ar senarios cymhwysiad penodol.
