مصنوعي ذهانت (PCBA) هڪ اعليٰ ڪارڪردگي وارو ڪمپيوٽنگ پليٽ فارم PCBA آهي جيڪو ڊيپ لرننگ ۽ ٻين مصنوعي ذهانت الگورتھم کي محسوس ڪرڻ لاءِ آهي. انهن کي عام طور تي مختلف مصنوعي ذهانت جي ايپليڪيشنن کي حاصل ڪرڻ لاءِ اعليٰ ڪمپيوٽنگ پاور، تيز رفتار ڊيٽا ٽرانسميشن گنجائش ۽ اعليٰ استحڪام جي ضرورت هوندي آهي.
هتي ڪجهه ماڊل آهن جيڪي مصنوعي ذهانت PCBA لاءِ موزون آهن:
- ايف پي جي اي (لچڪدار پروگراميبل گيٽ ايري) پي سي بي اي:FPGAS هڪ اعليٰ ڪارڪردگي وارو ڪمپيوٽنگ پليٽ فارم آهي جيڪو پروگراميبل لاجڪ آرڪيٽيڪچر تي ٻڌل آهي، جيڪو لچڪدار طريقي سان ترتيب ڏئي سگهجي ٿو، جيڪو ڊيپ لرننگ الگورتھم جي الٽرا هاءِ اسپيڊ ڪمپيوٽنگ لاءِ مدد فراهم ڪري ٿو.
- جي پي يو (گرافڪس پروسيسنگ يونٽ) پي سي بي اي:GPU AI ڪمپيوٽنگ کي تيز ڪرڻ جو هڪ مشهور طريقو آهي. اهي تمام تيز ڊيٽا متوازي صلاحيتون مهيا ڪن ٿا ۽ ڊيپ لرننگ ايپليڪيشنن ۾ ڪارڪردگي کي بهتر بڻائين ٿا.
- ASIC (ايپليڪيشن-مخصوص انٽيگريٽيڊ سرڪٽ) PCBA:ASIC هڪ وقف ٿيل انٽيگريٽڊ سرڪٽ بورڊ آهي جيڪو عام طور تي مخصوص الگورتھم ۽ ڊيٽا پروسيسنگ حاصل ڪرڻ لاءِ استعمال ڪيو ويندو آهي، جيڪو تمام گهڻي ڪمپيوٽنگ ڪارڪردگي ۽ توانائي جي ڪارڪردگي حاصل ڪري سگهي ٿو.
- ڊي ايس پي (ڊجيٽل سگنل پروسيسر) پي سي بي اي:ڊي ايس پي پي سي بي اي عام طور تي گهٽ توانائي واري ڊيپ لرننگ، آواز جي سڃاڻپ، ۽ تصويري پروسيسنگ جهڙن ايپليڪيشنن لاءِ استعمال ٿيندو آهي. اهو خاص طور تي انهن ايپليڪيشنن لاءِ مفيد آهي جن کي اعليٰ ڪسٽمائيز الگورتھم جي ضرورت هوندي آهي.
مختصر ۾، PCBA، جيڪو مصنوعي ذهانت جي ايپليڪيشنن لاءِ موزون آهي، ان کي مختلف عنصرن تي غور ڪرڻ جي ضرورت آهي جهڙوڪ ڪمپيوٽنگ پاور، استحڪام، ڊيٽا پروسيسنگ جي رفتار ۽ توانائي جي ڪارڪردگي، ۽ مخصوص ايپليڪيشن منظرنامي جي بنياد تي سڀ کان وڌيڪ مناسب ماڊل چونڊڻ جي ضرورت آهي.
