Artefarita Inteligenteco (PCBA) estas alt-efikeca komputila platformo (PCBA) por realigi profundan lernadon kaj aliajn artefaritinteligentecajn algoritmojn. Ili kutime bezonas altan komputilan potencon, altrapidan datumtranssendokapaciton kaj altan stabilecon por atingi diversajn artefaritinteligentecajn aplikojn.
Jen kelkaj modeloj taŭgaj por artefarita inteligenteco PCBA:
- FPGA (Fleksebla Programebla Pordega Aro) PCBA:FPGAS estas alt-efikeca komputika platformo bazita sur programebla logika arkitekturo, kiu povas esti flekseble adaptita, provizante subtenon por la ultra-rapida komputado de profundlernadaj algoritmoj.
- GPU (Grafika Procesa Unuo) PCBA:GPU estas konata metodo por akceli AI-komputadon. Ili provizas tre rapidajn datumparaleligajn kapablojn kaj plibonigas rendimenton en profundaj lernado-aplikaĵoj.
- ASIC (Aplik-Specifa Integra Cirkvito) PCBA:ASIC estas dediĉita integra cirkvitplato, kiu kutime estas uzata por atingi specifajn algoritmojn kaj datumtraktadon, kiuj povas atingi tre altan komputilan rendimenton kaj energiefikecon.
- DSP (CIFERECA SIGNALA PROCESORO) PCBA:DSP PCBA estas kutime uzata por aplikoj kiel malalt-energia profunda lernado, voĉrekono kaj bildprilaborado. Ĝi estas aparte utila por aplikoj, kiuj postulas alt-personigitajn algoritmojn.
Resumante, PCBA, kiu taŭgas por aplikoj de artefaritinteligenteco, devas konsideri diversajn faktorojn kiel komputilan potencon, stabilecon, datumprilaboran rapidon kaj energiefikecon, kaj elekti la plej taŭgan modelon bazitan sur specifaj aplikaĵscenaroj.
