Artificial Intelligence (PCBA) ເປັນແພລະຕະຟອມຄອມພິວເຕີ້ທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ PCBA ສໍາລັບການຮັບຮູ້ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງ ແລະລະບົບປັນຍາປະດິດອື່ນໆ. ປົກກະຕິແລ້ວພວກເຂົາຕ້ອງການພະລັງງານຄອມພິວເຕີສູງ, ຄວາມສາມາດໃນການສົ່ງຂໍ້ມູນຄວາມໄວສູງແລະຄວາມຫມັ້ນຄົງສູງເພື່ອບັນລຸຄໍາຮ້ອງສະຫມັກປັນຍາປະດິດຕ່າງໆ.
ນີ້ແມ່ນບາງຕົວແບບທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບປັນຍາປະດິດ PCBA:
- FPGA (Flexible Programmable Gate Array) PCBA:FPGAS ເປັນແພລະຕະຟອມຄອມພິວເຕີ້ທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງໂດຍອີງໃສ່ສະຖາປັດຕະຍະກໍາທີ່ສາມາດກໍານົດໄດ້, ເຊິ່ງສາມາດປັບແຕ່ງໄດ້ຢ່າງຍືດຫຍຸ່ນ, ສະຫນອງການສະຫນັບສະຫນູນສໍາລັບຄອມພິວເຕີ້ຄວາມໄວສູງຂອງສູດການຄິດໄລ່ການຮຽນຮູ້ເລິກ.
- GPU (ຫນ່ວຍປະມວນຜົນກາຟິກ) PCBA:GPU ແມ່ນວິທີການທີ່ຮູ້ຈັກໃນການເລັ່ງຄອມພິວເຕີ້ AI. ພວກເຂົາເຈົ້າສະຫນອງຄວາມສາມາດຂະຫນານຂໍ້ມູນໄວຫຼາຍແລະປັບປຸງປະສິດທິພາບໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການຮຽນຮູ້ເລິກ.
- ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) PCBA:ASIC ເປັນກະດານວົງຈອນລວມທີ່ອຸທິດຕົນທີ່ປົກກະຕິແລ້ວຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອບັນລຸສູດການຄິດໄລ່ສະເພາະແລະການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ, ເຊິ່ງສາມາດບັນລຸປະສິດທິພາບຄອມພິວເຕີສູງຫຼາຍແລະປະສິດທິພາບພະລັງງານ.
- DSP (ເຄື່ອງປະມວນຜົນສັນຍານດິຈິຕອນ) PCBA:ປົກກະຕິແລ້ວ DSP PCBA ຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກເຊັ່ນ: ການຮຽນຮູ້ເລິກພະລັງງານຕ່ໍາ, ການຮັບຮູ້ສຽງ, ແລະການປະມວນຜົນຮູບພາບ. ມັນເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ຕ້ອງການ algorithms ທີ່ກໍາຫນົດເອງສູງ.
ສະຫຼຸບແລ້ວ, PCBA, ທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກປັນຍາປະດິດ, ຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ພິຈາລະນາປັດໄຈຕ່າງໆເຊັ່ນ: ພະລັງງານຄອມພິວເຕີ, ຄວາມຫມັ້ນຄົງ, ຄວາມໄວການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນແລະປະສິດທິພາບພະລັງງານ, ແລະເລືອກຮູບແບບທີ່ເຫມາະສົມທີ່ສຸດໂດຍອີງໃສ່ສະຖານະການຄໍາຮ້ອງສະຫມັກສະເພາະ.
