ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (PCBA) ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳಲು ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ವೇದಿಕೆ PCBA ಆಗಿದೆ. ವಿವಿಧ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಅವುಗಳಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ವೇಗದ ಡೇಟಾ ಪ್ರಸರಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸ್ಥಿರತೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ PCBA ಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಕೆಲವು ಮಾದರಿಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:
- FPGA (ಫ್ಲೆಕ್ಸಿಬಲ್ ಪ್ರೊಗ್ರಾಮೆಬಲ್ ಗೇಟ್ ಅರೇ) PCBA:FPGAS ಎನ್ನುವುದು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮೆಬಲ್ ಲಾಜಿಕ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ವೇದಿಕೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಅಲ್ಟ್ರಾ-ಹೈ-ಸ್ಪೀಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್‌ಗೆ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
- GPU (ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಘಟಕ) PCBA:GPU ಎನ್ನುವುದು AI ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುವ ಒಂದು ಪ್ರಸಿದ್ಧ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಅವು ಅತ್ಯಂತ ವೇಗದ ಡೇಟಾ ಸಮಾನಾಂತರೀಕರಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತವೆ.
- ASIC (ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಇಂಟಿಗ್ರೇಟೆಡ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್) PCBA:ASIC ಎನ್ನುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುವ ಮೀಸಲಾದ ಇಂಟಿಗ್ರೇಟೆಡ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಬೋರ್ಡ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು ಅತಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಇಂಧನ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು.
- ಡಿಎಸ್‌ಪಿ (ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರೊಸೆಸರ್) ಪಿಸಿಬಿಎ:DSP PCBA ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಶಕ್ತಿಯ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ, ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಂತಹ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ PCBA, ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿ, ಸ್ಥಿರತೆ, ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ವೇಗ ಮತ್ತು ಇಂಧನ ದಕ್ಷತೆಯಂತಹ ವಿವಿಧ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅನ್ವಯಿಕ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
