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芯片巨头超微半导体（AMD）于客岁11月参展第五届进博会（开首：钛媒体App裁剪拍摄）

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钛媒体App获悉，北京时辰9月19日晚，芯片巨头AMD公司（NASDAQ: AMD）推出全新高能效 Kria K24 自妥当臆想打算模块（SOM）和KD240驱动器初学套件的硬件家具，以优化其家具的角落臆想打算材干。

具体来说，K24 SOM领受ARM A53四核可扩张架构，主要面向资本敏锐型工业和营业角落应用，如机器东谈主重要逼迫、逆变器等，功耗比用于视觉 AI 与机器东谈主边界的K26 SOM降一半，封装器件更小，可支柱 AI 推理深度神经齐集本事，大大擢升电机收尾。

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售价上，K24 SOM系列提供C级和I级两种版块，价钱分离为250好意思元、350好意思元，比K26 SOM的325/450好意思元售价减少约22%。

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发布前夜，AMD工业、视觉、医疗与科学高档总监Chetan Khona对钛媒体App等示意，新的K24 SOM和KD240驱动器使开发愈加便捷容易。K24 SOM是K26 SOM的可扩张版，并更新遐想尺寸、功耗、资本等，而K24 SOM是更为梦想的选用，约略更好的匹配不同的客户需求。

“咱们深信，它约略在通盘的家具组合产生一个重塑效应。”Chetan示意，AMD通过对赛灵想的整合，概述自妥当臆想打算、x86高性能臆想打算以及GPU三种本事元素，但愿把不同本事的上风叠合起来酿成协同效应。而目下AMD还处于探索阶段。

AMD Kria K24系统模块（ SOM ）

据悉，2022年2月，AMD晓喻完成收购自妥当SoC和FPGA（现场可编程逻辑门阵列）芯片公司赛灵想Xilinx，交游总价约498亿好意思元（约合东谈主民币3165亿元）。

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随后，AMD启动加快向市集推出新款角落臆想打算家具系列。于本年1月晓喻推出 Kria SOM ODM 息争伙伴生态系统，旨在提供基于 Kria SOM 的量产级、全功能惩处决策。借助具备软件与硬件可重编程材干的自妥当臆想打算，用户不错把柄每项任务的需求通过无线快速添加功能并优化系统性能，提供生动决策。

本年8月1日，AMD公布的2023财年第二季度财报清楚，镶嵌式臆想打算业务（Embedded）营收达15亿好意思元，同比增长16%，渔利7.57亿好意思元，是公司独一的营收正增长业务，亦然AMD第二大收入开首，主要由工业视觉、医疗保健、汽车等场景推动。

这次发布的K24 SOM硬件模块，主打400好意思元以下的性价比市集，以小尺寸提供稚童耗，基底层能耗约2.5瓦，并将镶嵌式处理系统的中枢组件装配在单块量产就绪型板卡上，支柱AMD Vitis电机逼迫库、Python等谈话，而配套的KD240是基于FPGA 的电机逼迫套件。两款为机器东谈主、逼迫、视觉 AI等边界应用提供惩处决策，知足工业环境。不仅约略支柱AMD的机器东谈主策略，还能裁汰寰球工业能耗。

“今天推出的KD240驱动器初学套件，它就像是机器东谈主的肌肉相同，不错来逼迫机器东谈主的看成和传动。”Chetan示意，跟着KD240初学套件的发布，AMD现率先提供预构建的电机逼迫应用，以及支柱可选的电机配件包。此外，公司瞻望到2023年底有越过25款应用在其角落应用商店中推出。

Chetan在与钛媒体App的交谈中提到，尽管目下生成式 AI 模子还未在工业镶嵌式臆想打算中得回平凡应用，但跟着时辰的鼓励，过去很可能会终了。而Kria SOM在 AI 本事材干很强，卓越是约略支柱 AI 推理的深度学习本事应用，这意味着K24 SOM不错在电路板上完成繁多 AI 关联的任务。关联词，目下它主要如故用于处理其他的镶嵌式应用，而非AI。

据悉，AMD的Kria K24 SOM和Kria KD240驱动器初学套件也曾启动接受量产订单，K24营业版当天启动供货，工业版瞻望于第四季度供货。瞻望扫数家具将在2023年底前发货给客户。

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AMD工业、视觉、医疗与科学高档总监Chetan Khona

以下是Chetan Khona与钛媒体等的部分疏导问答：

大会由中国高等教育学会主办，青岛市教育局、山东大学、国药励展展览有限责任公司共同承办。大会以“融合·共进·创新·赋能”为主题，聚焦城市与高校协同创新高质量发展的新思路、新理念、新机制，着力促进人才链、教育链、产业链、创新链有机衔接，推动城市与高校在落实教育、科技、人才三位一体战略部署中实现同频共振、深度融合、共建共赢。大会分为主论坛和分论坛。

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钛媒体：关于资本敏锐型工业及营业应用场景来说，自妥当臆想打算若何将资本上风最大化？

Chetan：如果是一个单轴的电机，不错用十分简单的本事惩处关联的问题。然而问题是目下咱们在工业互联网时间，常常有多项任务需要同期进行，况且电机逼迫系统也需要处理许多的轴。那么关于Kria家具来说，它在这个方面就有很大的上风，主若是约略把许多的轴进行一个集成，通过这么的式样来逼迫资本。

钛媒体：在工业或营业的 AI 应用方面，AMD不雅察到哪些需求变化？

Chetan：目下生成 AI 模子还莫得在工业场景下讹诈于镶嵌式的应用，跟着时辰的推移今后可能会有。那么Kria SOM自身对AI的处理也很强，然而目下它有更多其它的任务需要用镶嵌式的应用来处理，而不是AI。

如果咱们目下在镶嵌式家具的场景当中看，Zynq UltraScale+架构在镶嵌式架构当中的性能黑白常出奇的，因为它约略处理许多复杂的任务，但比拟简单的本事是莫得目的惩处的。

钛媒体：关于中国许多重型制造企业而言，替换开发资本很腾贵，K24 SOM是否约略匡助工业客户终了低资本的“提效降耗”升级？

Chetan：最初，K24 SOM如实约略提高遐想，然而如果在电机逼迫的情形下需要终了投资讲述的最大化，那么其中可能触及多个变量齐需要作念出擢升。比如说在电子电力器件方面，如果约略将材料换成碳化硅或氮化镓，它就约略擢升切换的速率，尤其是关于这些DSP材干条目十分高的场景，在这种情况下使用K24 SOM它约略更好擢升能效的发达。

补充小数，在中国，AMD也有十分强的生态系统，许多中国企业它在坐褥系统模块，可能领受AMD的一些最新本事，比如说AI角落器件。

钛媒体：从工业汽车到医疗边界中有许多十分典型的应用场景，AMD目下领有通用臆想打算平台，还有自妥当平台，使用者应该若何具体选用妥贴的平台来知足不同的应用？

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Chetan：每个应用齐有可能从自妥当臆想打算、x86的高性能臆想打算以及AMD的GPU，这三种不同的本事当中来受益。AMD通过对赛灵想的整合约略概述这三种本事元素，使得任何一个应用齐约略从中获益。目下咱们如故处于一个探索阶段，但愿约略把不同本事的上风叠合起来酿成协同效应。

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钛媒体：若何通过逼迫算法和历程优化省俭电机功耗？

Chetan：最初，如果要终了最好的功效，单单是去逼迫电机的算法是不够的，尤其是关于当代的这些电机，更多的可能如故需要去擢升它的电子电力器件材料，比如说领受碳化硅，还有氮化镓等等，这是第一步。

其次，要来改善比如说它的功耗，电子电力器件的颗粒度逼迫和速率亦然至关伏击，通过这么的式样约略擢升比如说电源的反馈，还有动力滥用的情况。AMD通过K24 SOM这么的本事，也约略惩处这方面的问题。

终末，AMD在电机逼迫方面这有算法的专科学问。这里有两个惩处决策：1、咱们正在开发我方的电机履行室，2、咱们和行业的伙伴一齐开发生态系统，通过这么的式样咱们约略提供一些电机逼迫的素材同期让生态系统愈加竣工。

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（本文首发钛媒体App，作家｜林志佳）