Mae Deallusrwydd Artiffisial (PCBA) yn blatfform cyfrifiadura perfformiad uchel PCBA ar gyfer gwireddu dysgu dwfn ac algorithmau deallusrwydd artiffisial eraill. Fel arfer mae angen pŵer cyfrifiadurol uchel arnynt, gallu trosglwyddo data cyflym a sefydlogrwydd uchel i gyflawni amrywiol gymwysiadau deallusrwydd artiffisial.
Dyma rai modelau sy'n addas ar gyfer deallusrwydd artiffisial PCBA:
- FPGA (Arae Gât Rhaglenadwy Hyblyg) PCBA:Mae FPGAS yn blatfform cyfrifiadura perfformiad uchel sy'n seiliedig ar bensaernïaeth rhesymeg rhaglenadwy, y gellir ei addasu'n hyblyg, gan ddarparu cefnogaeth ar gyfer cyfrifiadura cyflym iawn algorithmau dysgu dwfn.
- GPU (Uned Prosesu Graffeg) PCBA:Mae GPU yn ddull hysbys o gyflymu cyfrifiadura AI. Maent yn darparu galluoedd paraleleiddio data cyflym iawn ac yn gwella perfformiad mewn cymwysiadau dysgu dwfn.
- ASIC (Cylchdaith Integredig sy'n Benodol i Gais) PCBA:Mae ASIC yn fwrdd cylched integredig pwrpasol a ddefnyddir fel arfer i gyflawni algorithmau penodol a phrosesu data, a all gyflawni perfformiad cyfrifiadurol uchel iawn ac effeithlonrwydd ynni.
- DSP (Prosesydd SIGNAL DIGIDOL) PCBA:Defnyddir DSP PCBA fel arfer ar gyfer cymwysiadau megis dysgu dwfn ynni isel, adnabod llais, a phrosesu delweddau. Mae'n arbennig o ddefnyddiol ar gyfer cymwysiadau sydd angen algorithmau addas iawn.
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 cais penodol.
