Artificial Intelligence (PCBA) သည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုနှင့် အခြားသော ဉာဏ်ရည်တုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို နားလည်စေရန်အတွက် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် ကွန်ပျူတာပလပ်ဖောင်း PCBA ဖြစ်သည်။၎င်းတို့သည် ဉာဏ်ရည်တုဆိုင်ရာ အသုံးချပရိုဂရမ်အမျိုးမျိုးကို ရရှိရန်အတွက် မြင့်မားသော ကွန်ပြူတာစွမ်းအား၊ မြန်နှုန်းမြင့်ဒေတာ ထုတ်လွှင့်နိုင်စွမ်းနှင့် တည်ငြိမ်မှုမြင့်မားရန် လိုအပ်ပါသည်။
ဤသည်မှာ ဉာဏ်ရည်တု PCBA အတွက် သင့်လျော်သော မော်ဒယ်အချို့ဖြစ်သည်။
- FPGA (Flexible Programmable Gate Array) PCBA-FPGAS သည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ အလွန်မြန်ဆန်သော တွက်ချက်ခြင်းအတွက် ပံ့ပိုးပေးသည့် ပရိုဂရမ်မီနိုင်သော လော့ဂျစ်ဗိသုကာကို အခြေခံ၍ စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားသော ကွန်ပျူတာပလပ်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
- GPU (ဂရပ်ဖစ်လုပ်ဆောင်မှုယူနစ်) PCBA-GPU သည် AI computing ကို အရှိန်မြှင့်ရန် လူသိများသော နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။၎င်းတို့သည် အလွန်လျင်မြန်သော ဒေတာအပြိုင် စွမ်းရည်များကို ပေးစွမ်းပြီး နက်ရှိုင်းသော လေ့လာသင်ယူမှုအက်ပ်များတွင် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
- ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) PCBA-ASIC သည် အလွန်မြင့်မားသော ကွန်ပြူတာစွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စွမ်းအင်ထိရောက်မှုတို့ကို ရရှိနိုင်သည့် တိကျသော algorithms နှင့် data processing ကိုရရှိရန် သီးသန့်ပေါင်းစပ်ထားသော circuit board တစ်ခုဖြစ်သည်။
- DSP (Digital SIGNAL ပရိုဆက်ဆာ) PCBA-DSP PCBA ကို စွမ်းအင်နည်းသော နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှု၊ အသံ အသိအမှတ်ပြုမှုနှင့် ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်းစသည့် အက်ပ်များအတွက် များသောအားဖြင့် အသုံးပြုသည်။မြင့်မားသော စိတ်ကြိုက် အယ်လဂိုရီသမ်များ လိုအပ်သည့် အပလီကေးရှင်းများအတွက် အထူးအသုံးဝင်သည်။
အချုပ်အားဖြင့်၊ ဉာဏ်ရည်တုအပလီကေးရှင်းများအတွက် သင့်လျော်သည့် PCBA သည် ကွန်ပျူတာပါဝါ၊ တည်ငြိမ်မှု၊ ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းအမြန်နှုန်းနှင့် စွမ်းအင်ထိရောက်မှုစသည့် အကြောင်းရင်းအမျိုးမျိုးကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်ပြီး တိကျသောအက်ပ်လီကေးရှင်းအခြေအနေများအပေါ် အခြေခံ၍ အသင့်တော်ဆုံးပုံစံကို ရွေးချယ်ပါ။