الذكاء الاصطناعي (PCBA) هو منصة حوسبة عالية الأداء (PCBA) تُستخدم لتحقيق التعلم العميق وخوارزميات الذكاء الاصطناعي الأخرى. وتتطلب هذه الخوارزميات عادةً قوة حوسبة عالية، وقدرة عالية على نقل البيانات، واستقرارًا عاليًا لتحقيق تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتنوعة.
فيما يلي بعض النماذج المناسبة لـ PCBA للذكاء الاصطناعي:
- لوحة دوائر مطبوعة من نوع FPGA (مجموعة البوابات المرنة القابلة للبرمجة):FPGAS عبارة عن منصة حوسبة عالية الأداء تعتمد على بنية منطقية قابلة للبرمجة، والتي يمكن تخصيصها بمرونة، مما يوفر الدعم للحوسبة فائقة السرعة لخوارزميات التعلم العميق.
- لوحة الدوائر المطبوعة لوحدة معالجة الرسومات (GPU):وحدة معالجة الرسومات (GPU) هي وسيلة معروفة لتسريع حوسبة الذكاء الاصطناعي. فهي توفر قدرات فائقة لتوازي البيانات، وتُحسّن الأداء في تطبيقات التعلم العميق.
- ASIC (الدائرة المتكاملة المخصصة للتطبيق) PCBA:ASIC عبارة عن لوحة دوائر متكاملة مخصصة تُستخدم عادةً لتحقيق خوارزميات محددة ومعالجة البيانات، مما يمكنها تحقيق أداء حوسبة وكفاءة عالية جدًا في استخدام الطاقة.
- لوحة دوائر مطبوعة لمعالج الإشارة الرقمية (DSP):تُستخدم لوحة الدوائر المطبوعة الرقمية (DSP PCBA) عادةً في تطبيقات مثل التعلم العميق منخفض الطاقة، والتعرف على الصوت، ومعالجة الصور. وهي مفيدة بشكل خاص للتطبيقات التي تتطلب خوارزميات عالية التخصيص.
باختصار، يحتاج PCBA، المناسب لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، إلى مراعاة عوامل مختلفة مثل قوة الحوسبة والاستقرار وسرعة معالجة البيانات وكفاءة الطاقة، واختيار النموذج الأكثر ملاءمة بناءً على سيناريوهات التطبيق المحددة.
