مصنوعی ذہانت (PCBA) گہری سیکھنے اور دیگر مصنوعی ذہانت کے الگورتھم کو سمجھنے کے لیے ایک اعلیٰ کارکردگی والا کمپیوٹنگ پلیٹ فارم PCBA ہے۔ انہیں عام طور پر مختلف مصنوعی ذہانت کی ایپلی کیشنز حاصل کرنے کے لیے ہائی کمپیوٹنگ پاور، تیز رفتار ڈیٹا ٹرانسمیشن کی صلاحیت اور اعلی استحکام کی ضرورت ہوتی ہے۔
یہاں کچھ ماڈلز ہیں جو مصنوعی ذہانت PCBA کے لیے موزوں ہیں:
- FPGA (Flexible Programmable Gate Array) PCBA:ایف پی جی اے ایس ایک اعلی کارکردگی والا کمپیوٹنگ پلیٹ فارم ہے جو قابل پروگرام منطقی فن تعمیر پر مبنی ہے، جسے لچکدار طریقے سے اپنی مرضی کے مطابق بنایا جا سکتا ہے، جو گہری سیکھنے کے الگورتھم کی انتہائی تیز رفتار کمپیوٹنگ کے لیے معاونت فراہم کرتا ہے۔
- GPU (گرافکس پروسیسنگ یونٹ) PCBA:GPU AI کمپیوٹنگ کو تیز کرنے کا ایک معروف طریقہ ہے۔ وہ بہت تیز ڈیٹا کو متوازی صلاحیتیں فراہم کرتے ہیں اور گہری سیکھنے کی ایپلی کیشنز میں کارکردگی کو بہتر بناتے ہیں۔
- ASIC (ایپلی کیشن مخصوص انٹیگریٹڈ سرکٹ) PCBA:ASIC ایک وقف شدہ انٹیگریٹڈ سرکٹ بورڈ ہے جو عام طور پر مخصوص الگورتھم اور ڈیٹا پروسیسنگ کو حاصل کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے، جو بہت زیادہ کمپیوٹنگ کارکردگی اور توانائی کی کارکردگی کو حاصل کر سکتا ہے۔
- ڈی ایس پی (ڈیجیٹل سگنل پروسیسر) پی سی بی اے:ڈی ایس پی پی سی بی اے عام طور پر ایپلی کیشنز کے لیے استعمال ہوتا ہے جیسے کم توانائی کی گہری سیکھنے، آواز کی شناخت، اور امیج پروسیسنگ۔ یہ خاص طور پر ان ایپلی کیشنز کے لیے مفید ہے جن کے لیے اعلی حسب ضرورت الگورتھم کی ضرورت ہوتی ہے۔
خلاصہ یہ کہ پی سی بی اے، جو مصنوعی ذہانت کی ایپلی کیشنز کے لیے موزوں ہے، کو کمپیوٹنگ پاور، استحکام، ڈیٹا پروسیسنگ کی رفتار اور توانائی کی کارکردگی جیسے مختلف عوامل پر غور کرنے کی ضرورت ہے، اور مخصوص ایپلیکیشن کے منظرناموں کی بنیاد پر موزوں ترین ماڈل کا انتخاب کرنا چاہیے۔
