Artefarita Inteligenteco (PCBA) estas alt-efikeca komputika platformo PCBA por realigi profundan lernadon kaj aliajn algoritmojn de artefarita inteligenteco. Ili kutime bezonas altan komputikan potencon, altrapidan transdonon de datumoj kaj altan stabilecon por atingi diversajn aplikaĵojn pri artefarita inteligenteco.
Jen kelkaj modeloj taŭgaj por artefarita inteligenteco PCBA:
- FPGA (Flexible Programable Gate Array) PCBA:FPGAS estas alt-efikeca komputika platformo bazita sur programebla logika arkitekturo, kiu povas esti flekseble personecigita, provizante subtenon por la ultra-rapida komputado de profunda lernado-algoritmoj.
- GPU (Grafika Pretiga Unuo) PCBA:GPU estas konata metodo por akceli AI-komputadon. Ili provizas tre rapidajn datumojn paraleligajn kapablojn kaj plibonigas rendimenton en profundaj lernaj aplikoj.
- ASIC (Apliko-Specifika Integra Cirkvito) PCBA:ASIC estas dediĉita integra cirkvito, kiu kutime estas uzata por atingi specifajn algoritmojn kaj datumtraktadon, kiuj povas atingi tre altan komputikan rendimenton kaj energiefikecon.
- DSP (DIGITALA SIGNALA Procesoro) PCBA:DSP PCBA estas kutime uzata por aplikoj kiel malaltenergia profunda lernado, voĉrekono kaj bildprilaborado. Ĝi estas precipe utila por aplikoj kiuj postulas altajn adaptitajn algoritmojn.
Resume, PCBA, kiu taŭgas por aplikaĵoj de artefarita inteligenteco, devas konsideri diversajn faktorojn kiel komputika potenco, stabileco, datumtraktadrapideco kaj energia efikeco, kaj elekti la plej taŭgan modelon surbaze de specifaj aplikaj scenaroj.
