AMD迎来史上首款机器人自适应SOM套件，加速迈进智慧工厂时代

作为AMD Kria自适应系统模块(SOM)和开发者套件产品组合的最新成员，Kria KR260机器人入门套件日前亮相2022年嵌入式视觉峰会。

面向机器视觉的Kria KR260机器人入门套件

6月28日上午10点，AMD（Xilinx）将于电子工程专辑网站举办专题研讨会：KR260 机器人套件详解（立即报名）

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SOM的准确定义是“位于系统核心的小尺寸嵌入式PCB(包括处理器、DDR、外设)”，属于板卡级而非芯片级设计，直接插入最终产品即可进行生产部署。这与AMD面向数据中心推出Alveo解决方案的思路一致，都是希望能够加快部署速度，并通过前期对软件工具的大量投入，让没有FPGA开发背景的软件开发人员同样可以在设计环境里对赛灵思的Alveo/SOM做后续的开发。

这种可量产化的小尺寸嵌入式板卡具备完整的软件堆栈与预构建的加速应用。AMD工业、视觉、医疗和科学市场高级总监Chetan Khona对《电子工程专辑》表示，与芯片缩减设计(chip-down design)相比，Kria SOM允许开发者从设计周期中更为成熟的节点入手，进而将部署时间缩短多达9个月。

Kria SOM产品组合中的首款产品，是2021年4月专门针对智慧城市和智能工厂中的视觉AI应用打造的Kria K26以及与之配套的Kria KV260视觉AI入门套件。当然，在赛灵思规划的路线图上，我们还看到了面向尺寸和成本受限型应用的成本优化型SOM，以及能够为开发者提供每瓦更高实时计算能力的高性能模块。

AMD大中华区核心市场销售副总裁唐晓蕾认为：“在当前中国市场，发展智能制造对于推动数字化转型、加快打造现代产业体系具有重要意义，这其中包括多方面实力的提升，例如互联互通、企业生产效率、能源利用率、人机协作能力、智能感知能力等。”    

因此，作为最新推出的机器人入门套件，支持视觉、实时互联、5G等关键接口和传感器的Kria KR260，能够为高性能工业系统确保低时延和确定性。更重要的是，它还是一款开箱即用、可扩展的自适应SOM。这些强大的特性加上自身出色的性能，使得Kria KR260有望在“工业4.0”和“5G+智慧工厂”的时代为中国的广大制造企业带来巨大助力。

开箱即用的机器人解决方案

第二款SOM产品之所以选择机器人领域入手，Chetan Khona解释说，一是因为工业机器人和新兴领域中专业用途服务机器人的安装数量正在不断增加，是AMD眼中的“下一个风口”。来自Omdia的数据显示，2019年至2025年间，机器人组件市场将以20.4%的年复合增长率(CAGR)增长，到2025年，全球市场整体收入将增至约1,260亿美元；二是因为尽管不同行业中使用的不同类型机器人，其目标和任务不同，但它们对低延时、确定性、计算效率、尺寸功耗、功能安全、信息安全等关键特性却有着共同的要求，考虑到控制算法、通信标准、人工智能、传感器日新月异的变化，“一个由软件定义的机器人”正成为机器人行业的刚需。

作为一款面向机器人的可扩展、开箱即用型开发平台，KR260硬件平台为机器人和工业解决方案提供了预构建接口，协同现有的Kria K26自适应SOM，再结合AMD赛灵思应用商店提供的丰富的加速应用，可实现轻松评估与无缝部署路径。 

KR260设计体验的核心是Kria机器人堆栈(KRS)，它使机器人社区能更普遍地从自适应计算获益。KRS是一组集成的机器人库和实用工具，运用硬件来加速针对Kria SOM的工业级机器人解决方案的开发、维护和商业化。Kria SOM的低时延特性和自适应计算架构结合KRS和ROS 2，能够提供较之基于GPU的解决方案更高的单位功耗性能和更低的延时。  

Kria机器人堆栈

除此之外，KR260还支持被广泛采用的Ubuntu嵌入式操作系统，兼容Canonical提供的Ubuntu Linux Desktop(22.04)最新长期支持(LTS)版本和ROS 2(Humble Hawksbill)系统。

支持原生的ROS 2系统是Chetan Khona强调的重点。众所周知，机器人是“系统中的系统”，大量异构计算集群在此协同工作，而机器人操作系统(ROS)则是一种专为机器人架构开发的开源中间件/框架。ROS 2的出现，解决了将ROS用于下一代实时机器人时面临的局限，因为它允许通过库、C++、Python等实现控制、消息传递等常见功能。

但ROS 2采用的分布式计算方式，让它在实施路径中遇到了一些限制。在传统的机器人系统中，数据的发送和接受是“一对一”的，但在ROS 2中却存在多个数据的“发布者”和“订阅者”。这意味着，数据的“订阅者”必须要拥有足够快速的频率来接收数据，才能确保机器人运转过程中的速度和安全。可遗憾的是，目前为止，绝大多数的系统和工程师对于这样的愿景是可望而不可求的。

但Kria机器人堆栈采用了与常见机器人流程一致的熟悉入门点，一组集成的库与实用工具专门围绕ROS 2开发，以实现由软件定义、硬件加速的平台，从而加快开发速度。从某种意义上来说，KRS的出现使ROS 2对开发者变得“透明”起来，这帮助那些对传统FPGA设计流程并不是特别熟悉的机器人专家，找到了快速使用自适应计算技术的一条捷径。

这样一来，AMD为不同用户开发不同工具流的理念就得到了进一步的夯实。此前，为了突破自适应计算编程难度大的瓶颈，AMD为RTL开发者提供了适合于底层硬件IP、加速库开发的Vivado设计流程；为习惯使用C、C++、Python高层次语言进行编程的嵌入式软件开发者提供了集成式开发环境和平台Vitis；Vitis AI则是专门针对AI推理的开发平台，支持AI开发者使用熟悉的框架，例如TensorFlow、PyTorch、Caffe来训练模型，再通过Vitis AI来进行部署，让AI模型能够高效在自适应计算硬件平台上实现。

2021年初，当时的赛灵思还率先推出了应用商店(Xilinx App Store)，开创了半导体厂商的先河。目前，商店提供10个面向Kria KV260视觉AI入门套件、5个面向Kria KR260机器人入门套件的应用，开发者可以在10分钟之内完成相关应用的快速试用流程。

硬件方面，KR260所依靠的Kria K26 SOM构建在Zynq UltraScale+ MPSoC架构之上，该架构具有四核ARM Cortex A53处理器、超过25 万个逻辑单元和H.264/265视频编解码器。SOM还具备4GB DDR4内存和245个IO，使其可以适应几乎任何传感器或接口。

与基于GPU的SOM相比，凭借1.4TOPS的AI算力，Kria K26 SOM使开发者可以创建能以更低时延和功耗提供3倍以上性能的视觉AI应用。对于安全、交通及城市摄像头、零售分析、机器视觉和视觉引导机器人在内的智能视觉应用而言，这一点至关重要。

总体而言，相比KV260，KR260在以下三方面更具亮点：

第一，使用索尼SLVS-EC接口取代了原来的接口。

第二，增加了以太网的能力。KV260目前配备4个以太网端口，2个用于工业以太网，2个标准以太网。

第三，I/O数量翻倍。相比KV260单个240针连接器，KR260现在拥有两个240针连接器，这就使得用户能够做更多的连接，包括Pmod、树莓派排针扩展、以及SFP+接口。此外，KR260是可以扩展的，能够支持Wi-Fi、5G等未来机器人开发过程中需要使用的功能。

目前，AMD正与Open Robotics展开合作，后者是ROS 2和其他机器人开放软件和硬件平台的创建者，双方携手致力于验证与确保面向机器人社区的ROS 2实现充分合规。

结语

“这场活动有着非凡的意义，因为现在我们可以自豪地宣布：我们是‘一家人’了！同时，这还是我们全新的自适应和嵌入式计算事业部在成立之后，首次正式与中国媒体见面。”AMD高级副总裁、大中华区总裁潘晓明表示，“AMD对赛灵思的收购将多样化的产品、客户和市场、以及差异化的IP和世界一流的人才汇集在一起。”

随着赛灵思的加入，AMD现在拥有了显著扩展的领先产品组合、卓越的技术能力与软件专长、以及更加庞大的规模，多方面实力的增强使AMD能更好地支持广泛的智能应用。与此同时，自适应和嵌入式计算事业部仍然专注于推动领先的FPGA、自适应SoC和软件路线图，助力AMD提供超强的高性能和自适应计算解决方案组合，为云计算、边缘计算和智能设备提供领先的计算平台。

未来，AMD在大中华区的客户和消费者，都将受益于广泛的产品系列、强大的技术实力、出色的产品性能、卓越的解决方案；另一方面，随着公司在大中华区研发实力的增强，本土客户的相关产品和解决方案都将得以强化。