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AMD收購賽靈思兩周年之際,全新Embedded+進一步彰顯協(xié)同效應

花茶晶晶 ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:黃晶晶 ? 2024-02-07 20:20 ? 次閱讀
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AMD宣布推出 AMD Embedded+,這一全新的架構解決方案將 AMD Ryzen?(銳龍)嵌入式處理器和 AMD Versal? 自適應 SoC 結合到單塊集成板卡上,使得行業(yè)PC在傳感器融合、AI推理方面進行卓越的升級,應用于工業(yè)、醫(yī)療、智慧城市以及汽車等領域。

AMD工業(yè)、視覺、醫(yī)療與科學高級總監(jiān)Chetan Khona接受媒體采訪時說道,再過兩周將會是AMD收購賽靈思兩周年的紀念日,Embedded+是兩家公司在合并之后產(chǎn)生很好協(xié)同效應的又一個例證。

Embedded+架構三大特點

ABI Research于2023年第1季度發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示,利用嵌入式邊緣AI芯片組總出貨量當中機器視覺和傳感器數(shù)據(jù)占據(jù)最大出貨比重。



Chetan Khona表示,數(shù)據(jù)量固然越來越大,如何用好才是關鍵,只有幫助用戶決策才能讓它發(fā)揮最大的價值。很多決策又往往在非常短的時間內(nèi)做出,尤其是工業(yè)和醫(yī)療級的應用通常都是以毫秒級來計算。為了能夠及時處理數(shù)據(jù),需要在靠近數(shù)據(jù)產(chǎn)生的傳感器設備來進行。

如果沒有像USB一樣的消費類接口,那么工業(yè)和醫(yī)療類應用將傳感器導入PC,會采用一些定制或非消費類接口,這時候就需要一臺優(yōu)化的工業(yè)或醫(yī)療級PC。

Embedded+ 架構率先將領先的 AMD x86 計算與集成顯卡和可編程硬件相結合,用于關鍵的 AI 推理和傳感器應用。低時延處理和高每瓦性能推理的結合可為關鍵任務實現(xiàn)高性能,包括將自適應計算與靈活的 I/O、用于 AI 推理的 AI 引擎以及 AMD Radeon 顯卡實時集成到單個解決方案中,發(fā)揮每項技術的最大優(yōu)勢。讓傳感器數(shù)據(jù)處理、AI應用、工業(yè)互聯(lián)、控制與可視化更簡單。



具體來說,AMD Ryzen?(銳龍)嵌入式處理器和 AMD Versal? 自適應 SoC 結合有三大特性。

首先是傳感器友好型,能夠使用Versal自適應SoC可編程I/O去適配各類傳感器和網(wǎng)絡。



Embedded+架構連接的傳感器,就像人的感官系統(tǒng)一樣全面,同時傳感器組合實現(xiàn)傳感器融合,能夠提高實時系統(tǒng)的情境感知能力。



Versal自適應SoC可以提供可編程的I/O極其廣泛,多達84種,用于交互各種傳感器和網(wǎng)絡,支持從低速連接到32Gb/s的連接,以及不同的電壓范圍。例如,GTYP是一個高速收發(fā)器;XPIO是單一的可以去做插分對的布線模式的I/O;HDIO是1.8-3.3V PL連接的I/O。

舉例來說,集成了機器視覺圖像采集卡的工業(yè)PC、IPC,可以通過GigE vision和CoaXpress連接功能去連接標準的攝像頭,實現(xiàn)高帶寬、低時延的通信。我們可以在無需緩沖的情況下,以最快的速度對圖像做預處理,甚至可以將多臺相機去接入同步。還有客戶由于PC體積小、功耗低,可以集成到相機攝像頭里,從而節(jié)省大量布線成本。



Embedded+架構用于工業(yè)互聯(lián),將確定性通信下放到Versal自適應SoC去做處理,它可以去運行時間敏感型網(wǎng)絡(EtherCAT)或者任何的工業(yè)互聯(lián)的協(xié)議,這也是FPGA一貫以來的優(yōu)勢,它有足夠的處理能力來完成比簡單的MAC更多的功能。



在Versal設備里可以完成所有的轉換、隊列、優(yōu)先級排序、數(shù)據(jù)交換、網(wǎng)絡安全等一些操作,而且可以確保實時響應,這些都不需要把處理的任務交給X86處理器。

通常情況下機器人系統(tǒng)有三個要件,一個是視覺系統(tǒng),第二是關節(jié)執(zhí)行器或者運動控制,第三是中央控制器或者叫機器人控制器,在機器人控制器中可以看到Embedded+ 架構發(fā)揮的價值。



Embedded+架構可實現(xiàn)混合關鍵傳感器融合,可在AI引擎上加速AI模型推理等。并且因小尺寸和低功耗非常適合用于電池供電的AMR自主移動機器人或者AGV自動導引車。

醫(yī)療尤其是Embedded+ 架構較典型的應用。醫(yī)用設備帶有專用的傳感器接口,例如B超或者內(nèi)窺鏡探頭,它可以連接到Embedded+ 系統(tǒng)的可編程I/O,在Versal里以超低時延完成高分辨率的波速成形,圖像信號的處理和圖像重建,和其他復雜算法的運行,再通過Radeon顯卡做渲染和可視化的呈現(xiàn)。目前我們支持Ubuntu的Linux系統(tǒng),根據(jù)產(chǎn)品路線圖,未來還會支持Windows。

Embedded+ 還能用于智慧城市、安防和零售應用的AI盒子。嵌入式AI盒子可以從多個數(shù)據(jù)來源采集數(shù)據(jù),進行視頻編解碼器,再結合Versal的AI推理功能等。

第二,它能為處理任務減負,即卸載處理。

X86處理器是架構的核心,但是在X86處理器四周還環(huán)繞有一些減負的元器件,可以用于確定性低延遲的通信和處理可編程邏輯,用于高每瓦性能推理的AI引擎,以及可以用于比較精湛的可視化的Video集顯,以及專用的視頻編解碼器等。

那么,如果需要低時延、確定性網(wǎng)絡和傳感器接口,Embedded+ 可以提供擴展連接器、可編程I/O和FPGA的互聯(lián)架構。如果需要實時控制,可以提供Arm的子系統(tǒng)和FPGA的互聯(lián)架構。需要AI推理時會有Versal?AI Edge系列產(chǎn)品。需要視頻解碼、渲染和顯示,Embedded+ 架構能夠提供H.264/265的視頻編解碼器和Radeon顯卡。

第三,它能夠縮短上市的時間,因為這個架構針對傳感器融合,AI推理、工業(yè)互聯(lián)、控制和可視化都做了專門的優(yōu)化,跨 X86及Arm處理器、AI引擎以及FPGA架構的通用軟件基礎架構,適用于不同工作負載。

軟件技術架構方面,開發(fā)人員可以選擇兩種通信流,半定制或者全定制,通過PCIe接口連接的銳龍?zhí)幚砥骱蚔ersal自適應SoC,然后由Vitis XRT支持芯片之間的通信,還將支持Visit AI和VVAS。

半定制流程提供一個預構件的技術架構,用戶可以非常輕松的從銳龍Embedded處理器里頭調用Versal設備中的定制內(nèi)核。半定制相關的一些工具在首發(fā)時間點就可以使用,全定制模式會在今年下半年推出。

未來還會在2024年年底之前推出一系列的示范設計,包括支持AI推理功能的傳感器融合,通過擴展連接器,或者解編碼器去實現(xiàn)視頻AI推理,還有用于AMR自主移動機器人的8個GMSL、激光雷達+GPS+IMU+WIFI連接的接口,以及時間敏感型網(wǎng)絡和其他工業(yè)以太網(wǎng)標準和超過10GE的機器視覺圖像采集卡。

首款基于 Embedded+ 架構的 ODM 解決方案為 Sapphire Edge+ VPR-4616-MB,這是一款來自 Sapphire Technology 的低功耗 Mini-ITX 主板。它采用銳龍嵌入式 R2314 處理器和 Versal AI Edge VE2302 自適應 SoC,以低至 30W 的功耗提供了全套功能。此外,VPR-4616 還適用于全系統(tǒng),包括內(nèi)存、存儲、電源和機箱。


Embedded+代表的混合式系統(tǒng)將成為主流


相比大家此前熟知的K24、K26等嵌入式SOM產(chǎn)品,此次Embedded+架構的發(fā)布又有哪些不同呢?

Chetan Khona表示,K24、K26等更適用于傳統(tǒng)意義上的嵌入式應用,Embedded+架構更加傾向于PC類應用,也就是搭配鍵盤、鼠標、顯示、Linux或Windows系統(tǒng)的PC運行環(huán)境。更確切地一點是,它基于X86架構的豐富應用庫從而擁有更多的選擇與支持。

而Embedded+架構可跨產(chǎn)品組合擴展,不僅是上述說到的銳龍嵌入式 R2314 處理器和 Versal AI Edge VE2302 自適應 SoC這樣的組合,還可提供多種銳龍嵌入式處理器與Versal AI 邊緣自適應 SoC的可定制選項。以此為廣闊的嵌入式PC類應用提供更多可能。



Chetan Khona進一步認為,談到嵌入式并不是在X86與Arm之間做取舍,就像Embedded+ 架構就充分考慮了X86與Arm的混合,并且未來這些混合式系統(tǒng)會成更加重要,更主流化。特別是現(xiàn)在,在傳感器數(shù)據(jù)、邊緣AI處理等越來越重要的時候,Embedded+ 架構很好地進行了架構集成與創(chuàng)新。目前,Embedded+ 架構在一塊板卡上集成兩顆芯片,未來架構將如何演進將視市場和客戶的需求來推進。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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