Хиймэл оюун ухаан (PCBA) нь гүнзгий суралцах болон бусад хиймэл оюун ухааны алгоритмуудыг хэрэгжүүлэхэд зориулагдсан өндөр хүчин чадалтай PCBA тооцоолох платформ юм. Төрөл бүрийн хиймэл оюун ухааны хэрэглээнд хүрэхийн тулд тэд ихэвчлэн өндөр тооцоолох хүч, өндөр хурдны өгөгдөл дамжуулах хүчин чадал, өндөр тогтвортой байдал шаарддаг.
Хиймэл оюун ухааны PCBA-д тохирох зарим загварууд энд байна.
- FPGA (Flexible Programmable Gate Array) PCBA:FPGAS нь програмчлагдах логик архитектур дээр суурилсан өндөр хүчин чадалтай тооцоолох платформ бөгөөд уян хатан байдлаар тохируулж, гүнзгий суралцах алгоритмуудын хэт өндөр хурдны тооцоололд дэмжлэг үзүүлдэг.
- GPU (График боловсруулах нэгж) PCBA:GPU нь хиймэл оюун ухааны тооцоололыг хурдасгах алдартай арга юм. Эдгээр нь өгөгдлийг маш хурдан параллель болгох боломжийг олгодог бөгөөд гүнзгий суралцах програмуудын гүйцэтгэлийг сайжруулдаг.
- ASIC (хэрэглээнд зориулагдсан нэгдсэн хэлхээ) PCBA:ASIC нь тусгайлсан алгоритм болон өгөгдөл боловсруулахад зориулагдсан тусгай нэгдсэн хэлхээний самбар бөгөөд маш өндөр тооцооллын гүйцэтгэл, эрчим хүчний хэмнэлтийг бий болгодог.
- DSP (DIGITAL SIGNAL Processor) PCBA:DSP PCBA нь ихэвчлэн эрчим хүч багатай гүнзгий суралцах, дуу хоолой таних, дүрс боловсруулах зэрэг програмуудад ашиглагддаг. Энэ нь өндөр тохируулсан алгоритм шаарддаг програмуудад ялангуяа ашигтай байдаг.
Дүгнэж хэлэхэд, хиймэл оюун ухааны хэрэглээнд тохиромжтой PCBA нь тооцоолох хүчин чадал, тогтвортой байдал, өгөгдөл боловсруулах хурд, эрчим хүчний хэмнэлт зэрэг янз бүрийн хүчин зүйлийг харгалзан үзэж, хэрэглээний тодорхой хувилбар дээр үндэслэн хамгийн тохиромжтой загварыг сонгох хэрэгтэй.
