આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (PCBA) એ ડીપ લર્નિંગ અને અન્ય આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ અલ્ગોરિધમ્સને સાકાર કરવા માટે એક ઉચ્ચ-પ્રદર્શન કમ્પ્યુટિંગ પ્લેટફોર્મ PCBA છે. વિવિધ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ એપ્લિકેશનો પ્રાપ્ત કરવા માટે તેમને સામાન્ય રીતે ઉચ્ચ કમ્પ્યુટિંગ પાવર, હાઇ-સ્પીડ ડેટા ટ્રાન્સમિશન ક્ષમતા અને ઉચ્ચ સ્થિરતાની જરૂર હોય છે.
આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ PCBA માટે યોગ્ય કેટલાક મોડેલ અહીં છે:
- FPGA (ફ્લેક્સિબલ પ્રોગ્રામેબલ ગેટ એરે) PCBA:FPGAS એ પ્રોગ્રામેબલ લોજિક આર્કિટેક્ચર પર આધારિત ઉચ્ચ-પ્રદર્શન કમ્પ્યુટિંગ પ્લેટફોર્મ છે, જેને લવચીક રીતે કસ્ટમાઇઝ કરી શકાય છે, જે ડીપ લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સના અલ્ટ્રા-હાઇ-સ્પીડ કમ્પ્યુટિંગ માટે સપોર્ટ પૂરો પાડે છે.
- GPU (ગ્રાફિક્સ પ્રોસેસિંગ યુનિટ) PCBA:GPU એ AI કમ્પ્યુટિંગને વેગ આપવાની જાણીતી પદ્ધતિ છે. તે ખૂબ જ ઝડપી ડેટા સમાંતર ક્ષમતાઓ પ્રદાન કરે છે અને ડીપ લર્નિંગ એપ્લિકેશન્સમાં પ્રદર્શનમાં સુધારો કરે છે.
- ASIC (એપ્લિકેશન-સ્પેસિફિક ઇન્ટિગ્રેટેડ સર્કિટ) PCBA:ASIC એક સમર્પિત સંકલિત સર્કિટ બોર્ડ છે જેનો ઉપયોગ સામાન્ય રીતે ચોક્કસ અલ્ગોરિધમ્સ અને ડેટા પ્રોસેસિંગ પ્રાપ્ત કરવા માટે થાય છે, જે ખૂબ જ ઉચ્ચ કમ્પ્યુટિંગ કામગીરી અને ઊર્જા કાર્યક્ષમતા પ્રાપ્ત કરી શકે છે.
- ડીએસપી (ડિજિટલ સિગ્નલ પ્રોસેસર) પીસીબીએ:DSP PCBA નો ઉપયોગ સામાન્ય રીતે ઓછી ઉર્જાવાળા ડીપ લર્નિંગ, વોઇસ રેકગ્નિશન અને ઇમેજ પ્રોસેસિંગ જેવા કાર્યક્રમો માટે થાય છે. તે ખાસ કરીને ઉચ્ચ કસ્ટમાઇઝ્ડ અલ્ગોરિધમ્સની જરૂર હોય તેવા કાર્યક્રમો માટે ઉપયોગી છે.
સારાંશમાં, PCBA, જે કૃત્રિમ બુદ્ધિ એપ્લિકેશનો માટે યોગ્ય છે, તેને કમ્પ્યુટિંગ પાવર, સ્થિરતા, ડેટા પ્રોસેસિંગ ઝડપ અને ઊર્જા કાર્યક્ષમતા જેવા વિવિધ પરિબળોને ધ્યાનમાં લેવાની જરૂર છે, અને ચોક્કસ એપ્લિકેશન દૃશ્યોના આધારે સૌથી યોગ્ય મોડેલ પસંદ કરવાની જરૂર છે.
