Adimen Artifiziala (PCBA) ikaskuntza sakona eta beste adimen artifizialeko algoritmoak gauzatzeko PCBA konputazio-plataforma bat da. Normalean, konputazio-potentzia handia, abiadura handiko datuak transmititzeko gaitasuna eta egonkortasun handia behar dituzte adimen artifizialeko hainbat aplikazio lortzeko.
Hona hemen adimen artifizialeko PCBArako egokiak diren modelo batzuk:
- FPGA (Ate Malgu Programagarrien Matrizea) PCBA:FPGAS logika programagarriko arkitekturan oinarritutako errendimendu handiko konputazio plataforma bat da, malgutasunez pertsonaliza daitekeena, ikaskuntza sakoneko algoritmoen abiadura ultra-handiko konputaziorako euskarria eskaintzen duena.
- GPU (Grafikoen Prozesatzeko Unitatea) PCBA:GPUa IA konputazioa bizkortzeko metodo ezaguna da. Datuen paralelizazio gaitasun oso azkarrak eskaintzen dituzte eta ikaskuntza sakoneko aplikazioetan errendimendua hobetzen dute.
- ASIC (Aplikazio Espezifikorako Zirkuitu Integratua) PCBA:ASIC zirkuitu integratu dedikatu bat da, normalean algoritmo espezifikoak eta datuak prozesatzeko erabiltzen dena, eta horrek konputazio-errendimendu eta energia-eraginkortasun oso altua lor dezake.
- DSP (SEINALE DIGITALAREN PROZESATZAILEA) PCBA:DSP PCBA normalean energia gutxiko ikaskuntza sakona, ahots-ezagutza eta irudien prozesamendua bezalako aplikazioetarako erabiltzen da. Bereziki erabilgarria da algoritmo pertsonalizatuak behar dituzten aplikazioetarako.
Laburbilduz, adimen artifizialeko aplikazioetarako egokia den PCBA batek hainbat faktore hartu behar ditu kontuan, hala nola konputazio-potentzia, egonkortasuna, datuak prozesatzeko abiadura eta energia-eraginkortasuna, eta aplikazio-eszenatoki espezifikoen arabera eredu egokiena aukeratu.
