කෘත්‍රිම බුද්ධිය (PCBA) යනු ගැඹුරු ඉගෙනීම සහ අනෙකුත් කෘත්‍රිම බුද්ධි ඇල්ගොරිතම සාක්ෂාත් කර ගැනීම සඳහා ඉහළ කාර්ය සාධනයක් සහිත පරිගණක වේදිකාවක් වන PCBA වේ.ඔවුන්ට සාමාන්‍යයෙන් විවිධ කෘත්‍රිම බුද්ධි යෙදුම් සාක්ෂාත් කර ගැනීම සඳහා ඉහළ පරිගණක බලයක්, අධිවේගී දත්ත සම්ප්‍රේෂණ ධාරිතාවක් සහ ඉහළ ස්ථාවරත්වයක් අවශ්‍ය වේ.
කෘතිම බුද්ධිය PCBA සඳහා සුදුසු මාදිලි කිහිපයක් මෙන්න:
- FPGA (Flexible Programmable Gate Array) PCBA:FPGAS යනු ක්‍රමලේඛගත කළ හැකි තාර්කික ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය මත පදනම් වූ ඉහළ කාර්ය සාධනයක් සහිත පරිගණක වේදිකාවක් වන අතර, එය නම්‍යශීලී ලෙස අභිරුචිකරණය කළ හැකි අතර, ගැඹුරු ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතමවල අති-ඉහළ-වේග පරිගණකකරණය සඳහා සහය සපයයි.
- GPU (ග්‍රැෆික් සැකසුම් ඒකකය) PCBA:GPU යනු AI පරිගණනය වේගවත් කිරීමේ දන්නා ක්‍රමයකි.ඔවුන් ඉතා වේගවත් දත්ත සමාන්තරකරණ හැකියාවන් සපයන අතර ගැඹුරු ඉගෙනුම් යෙදුම්වල කාර්ය සාධනය වැඩි දියුණු කරයි.
- ASIC (යෙදුම්-විශේෂිත ඒකාබද්ධ පරිපථය) PCBA:ASIC යනු ඉතා ඉහළ පරිගණක කාර්ය සාධනයක් සහ බලශක්ති කාර්යක්ෂමතාවයක් ලබා ගත හැකි විශේෂිත ඇල්ගොරිතම සහ දත්ත සැකසුම් සාක්ෂාත් කර ගැනීම සඳහා සාමාන්‍යයෙන් භාවිතා කරන කැපවූ ඒකාබද්ධ පරිපථ පුවරුවකි.
- DSP (ඩිජිටල් සිග්නල් ප්‍රොසෙසරය) PCBA:DSP PCBA සාමාන්‍යයෙන් අඩු ශක්ති ගැඹුරු ඉගෙනීම, හඬ හඳුනාගැනීම සහ රූප සැකසීම වැනි යෙදුම් සඳහා භාවිතා වේ.ඉහළ අභිරුචි ඇල්ගොරිතම අවශ්‍ය යෙදුම් සඳහා එය විශේෂයෙන් ප්‍රයෝජනවත් වේ.
සාරාංශයක් ලෙස, කෘතිම බුද්ධි යෙදුම් සඳහා සුදුසු PCBA, පරිගණක බලය, ස්ථාවරත්වය, දත්ත සැකසුම් වේගය සහ බලශක්ති කාර්යක්ෂමතාව වැනි විවිධ සාධක සලකා බැලිය යුතු අතර, විශේෂිත යෙදුම් අවස්ථා මත පදනම්ව වඩාත් සුදුසු ආකෘතිය තෝරාගත යුතුය.