কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (PCBA) হল গভীর শিক্ষা এবং অন্যান্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অ্যালগরিদম বাস্তবায়নের জন্য একটি উচ্চ-কার্যক্ষমতাসম্পন্ন কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্ম PCBA। বিভিন্ন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অ্যাপ্লিকেশন অর্জনের জন্য সাধারণত উচ্চ কম্পিউটিং শক্তি, উচ্চ-গতির ডেটা ট্রান্সমিশন ক্ষমতা এবং উচ্চ স্থিতিশীলতার প্রয়োজন হয়।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা PCBA-এর জন্য উপযুক্ত কিছু মডেল এখানে দেওয়া হল:
- FPGA (নমনীয় প্রোগ্রামেবল গেট অ্যারে) PCBA:FPGAS হল প্রোগ্রামেবল লজিক আর্কিটেকচারের উপর ভিত্তি করে একটি উচ্চ-কার্যক্ষমতাসম্পন্ন কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্ম, যা নমনীয়ভাবে কাস্টমাইজ করা যেতে পারে, যা গভীর শিক্ষার অ্যালগরিদমের অতি-উচ্চ-গতির কম্পিউটিংয়ের জন্য সহায়তা প্রদান করে।
- জিপিইউ (গ্রাফিক্স প্রসেসিং ইউনিট) পিসিবিএ:GPU হলো AI কম্পিউটিং ত্বরান্বিত করার একটি পরিচিত পদ্ধতি। এটি খুব দ্রুত ডেটা সমান্তরালকরণ ক্ষমতা প্রদান করে এবং গভীর শিক্ষার অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে কর্মক্ষমতা উন্নত করে।
- ASIC (অ্যাপ্লিকেশন-নির্দিষ্ট ইন্টিগ্রেটেড সার্কিট) PCBA:ASIC হল একটি ডেডিকেটেড ইন্টিগ্রেটেড সার্কিট বোর্ড যা সাধারণত নির্দিষ্ট অ্যালগরিদম এবং ডেটা প্রক্রিয়াকরণ অর্জনের জন্য ব্যবহৃত হয়, যা খুব উচ্চ কম্পিউটিং কর্মক্ষমতা এবং শক্তি দক্ষতা অর্জন করতে পারে।
- ডিএসপি (ডিজিটাল সিগন্যাল প্রসেসর) পিসিবিএ:ডিএসপি পিসিবিএ সাধারণত কম শক্তির গভীর শিক্ষা, ভয়েস স্বীকৃতি এবং চিত্র প্রক্রিয়াকরণের মতো অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি বিশেষ করে এমন অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য কার্যকর যেখানে উচ্চ কাস্টমাইজড অ্যালগরিদম প্রয়োজন।
সংক্ষেপে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রয়োগের জন্য উপযুক্ত PCBA-কে কম্পিউটিং শক্তি, স্থিতিশীলতা, ডেটা প্রক্রিয়াকরণের গতি এবং শক্তি দক্ষতার মতো বিভিন্ন বিষয় বিবেচনা করতে হবে এবং নির্দিষ্ট প্রয়োগের পরিস্থিতির উপর ভিত্তি করে সবচেয়ে উপযুক্ত মডেল নির্বাচন করতে হবে।
