কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (PCBA) গভীর শিক্ষা এবং অন্যান্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অ্যালগরিদম উপলব্ধি করার জন্য একটি উচ্চ-পারফরম্যান্স কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্ম PCBA।বিভিন্ন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রয়োগের জন্য তাদের সাধারণত উচ্চ কম্পিউটিং শক্তি, উচ্চ গতির ডেটা ট্রান্সমিশন ক্ষমতা এবং উচ্চ স্থিতিশীলতার প্রয়োজন হয়।
এখানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা PCBA এর জন্য উপযুক্ত কিছু মডেল রয়েছে:
- FPGA (নমনীয় প্রোগ্রামেবল গেট অ্যারে) PCBA:এফপিজিএএস হল প্রোগ্রামেবল লজিক আর্কিটেকচারের উপর ভিত্তি করে একটি উচ্চ-পারফরম্যান্স কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্ম, যা নমনীয়ভাবে কাস্টমাইজ করা যায়, যা গভীর শিক্ষার অ্যালগরিদমের অতি-উচ্চ গতির কম্পিউটিংকে সমর্থন প্রদান করে।
- GPU (গ্রাফিক্স প্রসেসিং ইউনিট) PCBA:GPU হল AI কম্পিউটিংকে ত্বরান্বিত করার একটি পরিচিত পদ্ধতি।তারা খুব দ্রুত ডেটা সমান্তরাল ক্ষমতা প্রদান করে এবং গভীর শিক্ষার অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে কর্মক্ষমতা উন্নত করে।
- ASIC (অ্যাপ্লিকেশন-স্পেসিফিক ইন্টিগ্রেটেড সার্কিট) PCBA:ASIC একটি ডেডিকেটেড ইন্টিগ্রেটেড সার্কিট বোর্ড যা সাধারণত নির্দিষ্ট অ্যালগরিদম এবং ডেটা প্রসেসিং অর্জন করতে ব্যবহৃত হয়, যা খুব উচ্চ কম্পিউটিং কর্মক্ষমতা এবং শক্তি দক্ষতা অর্জন করতে পারে।
- ডিএসপি (ডিজিটাল সিগন্যাল প্রসেসর) পিসিবিএ:DSP PCBA সাধারণত লো এনার্জি ডিপ লার্নিং, ভয়েস রিকগনিশন এবং ইমেজ প্রসেসিং এর মতো অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ব্যবহৃত হয়।এটি বিশেষভাবে এমন অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য দরকারী যেগুলির জন্য উচ্চ কাস্টমাইজড অ্যালগরিদম প্রয়োজন৷
সংক্ষেপে, PCBA, যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অ্যাপ্লিকেশনের জন্য উপযোগী, বিভিন্ন কারণগুলি যেমন কম্পিউটিং শক্তি, স্থিতিশীলতা, ডেটা প্রক্রিয়াকরণের গতি এবং শক্তি দক্ষতা বিবেচনা করতে হবে এবং নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশন পরিস্থিতির উপর ভিত্তি করে সবচেয়ে উপযুক্ত মডেল নির্বাচন করতে হবে।