Yapay Zeka (PCBA), derin öğrenme ve diğer yapay zeka algoritmalarını gerçekleştirmek için kullanılan yüksek performanslı bir hesaplama platformudur. Çeşitli yapay zeka uygulamalarını gerçekleştirmek için genellikle yüksek işlem gücüne, yüksek hızlı veri aktarım kapasitesine ve yüksek kararlılığa ihtiyaç duyarlar.
Yapay zeka PCBA'ya uygun bazı modeller şunlardır:
- FPGA (Esnek Programlanabilir Kapı Dizisi) PCBA:FPGAS, esnek bir şekilde özelleştirilebilen, derin öğrenme algoritmalarının ultra yüksek hızlı hesaplanmasını destekleyen, programlanabilir mantık mimarisine dayalı yüksek performanslı bir hesaplama platformudur.
- GPU (Grafik İşlem Birimi) PCBA:GPU'lar, yapay zeka hesaplamalarını hızlandırmanın bilinen bir yöntemidir. Çok hızlı veri paralelleştirme yetenekleri sağlar ve derin öğrenme uygulamalarında performansı artırır.
- ASIC (Uygulamaya Özel Entegre Devre) PCBA:ASIC, genellikle belirli algoritmaları ve veri işlemeyi gerçekleştirmek için kullanılan, çok yüksek hesaplama performansı ve enerji verimliliği sağlayabilen özel bir entegre devre kartıdır.
- DSP (DİJİTAL SİNYAL İşlemcisi) PCBA:DSP PCBA genellikle düşük enerjili derin öğrenme, ses tanıma ve görüntü işleme gibi uygulamalarda kullanılır. Özellikle yüksek düzeyde özelleştirilmiş algoritmalar gerektiren uygulamalar için oldukça kullanışlıdır.
Özetle, yapay zekâ uygulamaları için uygun olan PCBA'nın; hesaplama gücü, kararlılık, veri işleme hızı ve enerji verimliliği gibi çeşitli faktörleri göz önünde bulundurması ve belirli uygulama senaryolarına göre en uygun modeli seçmesi gerekmektedir.
