කෘත්‍රිම බුද්ධිය (PCBA) යනු ගැඹුරු ඉගෙනීම සහ අනෙකුත් කෘත්‍රිම බුද්ධි ඇල්ගොරිතම සාක්ෂාත් කර ගැනීම සඳහා ඉහළ කාර්යසාධනයක් සහිත පරිගණක වේදිකාවක් වන PCBA වේ. විවිධ කෘත්‍රිම බුද්ධි යෙදුම් සාක්ෂාත් කර ගැනීම සඳහා ඔවුන්ට සාමාන්‍යයෙන් ඉහළ පරිගණක බලය, අධිවේගී දත්ත සම්ප්‍රේෂණ ධාරිතාව සහ ඉහළ ස්ථාවරත්වයක් අවශ්‍ය වේ.
කෘත්‍රිම බුද්ධිය PCBA සඳහා සුදුසු ආකෘති කිහිපයක් මෙන්න:
- FPGA (නම්‍යශීලී වැඩසටහන්ගත කළ හැකි ගේට් අරාව) PCBA:FPGAS යනු වැඩසටහන්ගත කළ හැකි තාර්කික ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය මත පදනම් වූ ඉහළ කාර්යසාධනයක් සහිත පරිගණක වේදිකාවක් වන අතර එය නම්‍යශීලීව අභිරුචිකරණය කළ හැකි අතර ගැඹුරු ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතමවල අතිශය අධිවේගී පරිගණකකරණය සඳහා සහාය ලබා දෙයි.
- GPU (ග්‍රැෆික් සැකසුම් ඒකකය) PCBA:GPU යනු AI පරිගණකකරණය වේගවත් කිරීම සඳහා ප්‍රසිද්ධ ක්‍රමයකි. ඒවා ඉතා වේගවත් දත්ත සමාන්තරකරණ හැකියාවන් සපයන අතර ගැඹුරු ඉගෙනුම් යෙදුම්වල කාර්ය සාධනය වැඩි දියුණු කරයි.
- ASIC (යෙදුම්-විශේෂිත ඒකාබද්ධ පරිපථය) PCBA:ASIC යනු විශේෂිත ඇල්ගොරිතම සහ දත්ත සැකසුම් සාක්ෂාත් කර ගැනීම සඳහා සාමාන්‍යයෙන් භාවිතා කරන කැපවූ ඒකාබද්ධ පරිපථ පුවරුවකි, එමඟින් ඉතා ඉහළ පරිගණක කාර්ය සාධනයක් සහ බලශක්ති කාර්යක්ෂමතාවයක් ලබා ගත හැකිය.
- DSP (ඩිජිටල් සංඥා සකසනය) PCBA:DSP PCBA සාමාන්‍යයෙන් අඩු ශක්ති ගැඹුරු ඉගෙනීම, හඬ හඳුනාගැනීම සහ රූප සැකසීම වැනි යෙදුම් සඳහා භාවිතා වේ. ඉහළ අභිරුචිකරණය කළ ඇල්ගොරිතම අවශ්‍ය යෙදුම් සඳහා එය විශේෂයෙන් ප්‍රයෝජනවත් වේ.
සාරාංශයක් ලෙස, කෘත්‍රිම බුද්ධි යෙදුම් සඳහා සුදුසු PCBA, පරිගණක බලය, ස්ථාවරත්වය, දත්ත සැකසුම් වේගය සහ බලශක්ති කාර්යක්ෂමතාව වැනි විවිධ සාධක සලකා බලා, නිශ්චිත යෙදුම් අවස්ථා මත පදනම්ව වඩාත් සුදුසු ආකෘතිය තෝරා ගත යුතුය.
