L'intelligence artificielle (PCBA) est une plateforme de calcul haute performance permettant de mettre en œuvre des algorithmes d'apprentissage profond et d'autres algorithmes d'intelligence artificielle. Elle requiert généralement une puissance de calcul élevée, une capacité de transmission de données à haut débit et une stabilité élevée pour réaliser diverses applications d'intelligence artificielle.
Voici quelques modèles adaptés aux PCBA d'intelligence artificielle :
- Circuit imprimé FPGA (réseau de portes programmable flexible) :FPGAS est une plate-forme de calcul haute performance basée sur une architecture logique programmable, qui peut être personnalisée de manière flexible, offrant un support pour le calcul ultra-rapide des algorithmes d'apprentissage en profondeur.
- Carte PCB GPU (unité de traitement graphique) :Les GPU sont une méthode reconnue pour accélérer le calcul de l'IA. Ils offrent des capacités de parallélisation des données très rapides et améliorent les performances des applications d'apprentissage profond.
- Circuit intégré ASIC (circuit intégré spécifique à une application) PCBA :L'ASIC est une carte de circuit intégré dédiée qui est généralement utilisée pour réaliser des algorithmes et un traitement de données spécifiques, ce qui permet d'atteindre des performances de calcul et une efficacité énergétique très élevées.
- PCBA DSP (processeur de signal numérique) :Le PCBA DSP est généralement utilisé pour des applications telles que l'apprentissage profond à faible consommation d'énergie, la reconnaissance vocale et le traitement d'images. Il est particulièrement utile pour les applications nécessitant des algorithmes hautement personnalisés.
En résumé, le PCBA, qui convient aux applications d'intelligence artificielle, doit prendre en compte divers facteurs tels que la puissance de calcul, la stabilité, la vitesse de traitement des données et l'efficacité énergétique, et sélectionner le modèle le plus adapté en fonction de scénarios d'application spécifiques.
