ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ (ಪಿಸಿಬಿಎ) ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳಲು ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ PCBA ಆಗಿದೆ.ವಿವಿಧ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅನ್ವಯಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಅವರಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ವೇಗದ ಡೇಟಾ ಪ್ರಸರಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸ್ಥಿರತೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ PCBA ಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಕೆಲವು ಮಾದರಿಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:
- FPGA (ಫ್ಲೆಕ್ಸಿಬಲ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮೆಬಲ್ ಗೇಟ್ ಅರೇ) PCBA:ಎಫ್‌ಪಿಜಿಎಎಸ್ ಪ್ರೊಗ್ರಾಮೆಬಲ್ ಲಾಜಿಕ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಆಧಾರಿತ ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಆಗಿದೆ, ಇದನ್ನು ಮೃದುವಾಗಿ ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಅಲ್ಟ್ರಾ-ಹೈ-ಸ್ಪೀಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್‌ಗೆ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
- GPU (ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಯುನಿಟ್) PCBA:ಜಿಪಿಯು ಎಐ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ತಿಳಿದಿರುವ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.ಅವರು ಅತ್ಯಂತ ವೇಗದ ಡೇಟಾ ಸಮಾನಾಂತರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತಾರೆ.
- ASIC (ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಇಂಟಿಗ್ರೇಟೆಡ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್) PCBA:ASIC ಒಂದು ಮೀಸಲಾದ ಇಂಟಿಗ್ರೇಟೆಡ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಬೋರ್ಡ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿಯ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು.
- DSP (ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರೊಸೆಸರ್) PCBA:DSP PCBA ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಶಕ್ತಿಯ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ, ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ನಂತಹ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ PCBA, ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿ, ಸ್ಥಿರತೆ, ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ವೇಗ ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿಯ ದಕ್ಷತೆಯಂತಹ ವಿವಿಧ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆರಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.