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[导读]有何新闻?AMD 今日在 Advancing AI 2026 大会上宣布推出 AMD Kria AI 解决方案,旨在助力开发者和客户构建原型、开发并快速部署下一代自主机器人和物理 AI 系统。产品组合包括由 AMD Ryzen(锐龙)AI 嵌入式 X100 系列处理器提供支持的 AMD Kria AI 系统模块( SOM )和机器人载板,以及 AMD Kria AI 机器人开发者平台( AMD Kria AI Robotics Developer Platform )——首个面向自主机器人的开放式交钥匙集成平台,融合了 CPU、GPU、NPU 与 FPGA 的异构计算能力。该平台将 AMD 在机器人领域的能力从机器人身体扩展至机器人大脑,在一个针对严苛功耗、散热和时延要求进行优化的单一平台上整合 AI 感知、推理与智能体决策及控制能力。

AMD Kria AI 解决方案将机器人能力从“身体”扩展至“大脑”,并结合 Kria AI 系统模块、机器人开发者平台及开放软件生态系统,加速物理 AI 发展。

图1:分解视图展示了 AMD Kria AI 机器人开发者平台,这是首个面向自主机器人的开放式交钥匙集成平台 。

有何新闻?AMD 今日在 Advancing AI 2026 大会上宣布推出 AMD Kria AI 解决方案,旨在助力开发者和客户构建原型、开发并快速部署下一代自主机器人和物理 AI 系统。产品组合包括由 AMD Ryzen(锐龙)AI 嵌入式 X100 系列处理器提供支持的 AMD Kria AI 系统模块( SOM )和机器人载板,以及 AMD Kria AI 机器人开发者平台( AMD Kria AI Robotics Developer Platform )——首个面向自主机器人的开放式交钥匙集成平台,融合了 CPU、GPU、NPU 与 FPGA 的异构计算能力。该平台将 AMD 在机器人领域的能力从机器人身体扩展至机器人大脑,在一个针对严苛功耗、散热和时延要求进行优化的单一平台上整合 AI 感知、推理与智能体决策及控制能力。

为何重要?机器人行业正从确定性自动化向智能自主系统演进,而这些系统则要求 AI 感知、推理、实时决策和控制能力。开发者需要完全集成的平台,能够简化系统设计并加速日益复杂的物理 AI 系统部署。AMD Kria AI SOM 采用 AMD 锐龙 AI 嵌入式 X100 系列处理器,最多配备 16 颗“Zen 5”CPU 核心用于实时控制,还配备 AMD RDNA 3.5 集成iGPU 用于沉浸式图形处理,以及高能效 NPU,可在模块化量产平台上提供低时延和确定性性能。该平台由开放的软件生态系统支持,使开发人员能够构建和部署物理 AI 系统,并提供更加灵活的选择。

AMD 扮演怎样的角色?

“数十年来,AMD 自适应计算技术始终为工业与手术机器人的核心——传感、安全和实时控制系统提供支持。如今,我们正通过 AMD Kria AI SOM 和机器人开发者平台,将这一领先优势从机器人身体扩展至机器人大脑,助力客户能够构建更加智能的物理 AI 系统,在首个面向自主机器人的开放式交钥匙集成平台上整合 AI 感知、推理、智能体决策与控制能力。该平台基于开放标准和开放软件生态系统构建,使客户能够灵活选择最符合其应用需求的模型、框架和技术,同时降低从开发到量产过程中的复杂性。”

— Salil Raje,AMD 嵌入式业务高级副总裁兼总经理 —

Kria AI 解决方案提供了哪些能力?AMD Kria AI 机器人开发者平台旨在提供从开发到部署的可扩展路径。这款面向智能体机器人的完全集成平台包括 Kria AI SOM 和机器人载板、评估套件、机器人软件套件以及业经验证的参考设计。

Kria AI SOM 异构计算架构通过在单个平台上实现 AI 感知、推理、自主决策和行动来驱动机器人大脑,并由 AMD 机器人软件套件( AMD Robotics Software Suite )提供支持,这是一个基于 AMD ROCm 软件和 ROS 2 机器人框架构建的开放式、可移植软件栈,针对端到端开发进行了优化。它们与 AMD 自适应 SoC 和 FPGA 产品一起,为加速下一代机器人和物理 AI 系统从概念验证到量产的部署提供了完整且可扩展的基础。

Kria AI 有何不同?AMD Kria AI SOM 采用开放标准 COM-HPC 外形规格的 SOM 设计,搭载锐龙 AI 嵌入式 X100 系列处理器,在针对机器人和自主系统优化的模块化架构中融合了 CPU、集成 GPU 和 NPU 计算能力。统一的内存架构有助于减少跨计算域的显式数据迁移,而 CPU、图形和 AI 计算引擎则支持实时决策与控制、AI 推理和并发机器人工作负载。它能提供每秒超过 8,000 次控制决策的确定性实时控制能力,同时还能实现低于 100 毫秒的视觉-语言-动作( VLA )AI 推理1。针对机器人工作负载的领先性能包括:出色的实时可靠性,可实现准时控制;更多可用 CPU 核心,可提供额外计算容量;支持更多并发智能体运行,可用于智能体 AI。

还有哪些值得关注的信息?AMD Kria AI 解决方案支持 PyTorch、ONNX、ROS 2 和 MoveIt 等行业标准框架,并结合 AMD ROCm 软件和 AMD 机器人软件套件。根据 AMD 特定测试条件下的结果,AMD 开放软件栈支持从 CUDA 向 ROCm 迁移,开发者可保留最高达 75% 的现有 CUDA 代码2,从而借助 AMD 开放且垂直整合的机器人软件套件加速开发。基于开放标准构建的原始设计制造商( ODM )合作伙伴硬件平台,为从快速原型开发到量产部署提供了便捷路径。

Kria AI 解决方案何时上市?搭载 AMD 锐龙 AI 嵌入式 X100 系列处理器的 AMD Kria AI SOM 预计将于 2026 年第四季度开始通过 ODM 合作伙伴供货。AMD Kria AI 机器人开发者平台现正向早期客户提供样品,预计将于 2026 年第四季度正式供货。

更多信息:

· 2026 Advancing AI(新闻资料包)

· AAI 2026:AMD 为物理 AI 带来领先异构计算能力(新闻)

· AAI 2026:全新 AMD 开放机器人合作伙伴网络助力物理 AI 开发(新闻)

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尾注

1) 通过在 AMD X100 系列平台上运行 Bosch Rexroth 控制器,实现每秒 8,000 次控制决策(125 微秒)。该基准测试衡量 CPU 实时控制回路时延。机器人推理性能方面,embedL 针对 GPU 视觉-语言-动作(VLA)推理时延进行了测试,实现低于 100 毫秒的推理响应时间(基于 Pi0.5 VLA)。

2) 基于 AMD 截至 2026 年 4 月的内部测试。测试使用 AMD 锐龙 AI Max+ 395 处理器作为 AMD 锐龙 AI 嵌入式 X100 系列处理器的代理平台进行验证。测试将包含 15 个 CUDA 示例应用、总计 1,199 行代码的 CUDA-to-HIP 验证套件从 CUDA 迁移至 HIP。代码保留率按照 HIP 转换后保留的原始 CUDA 源代码比例计算。基础工作负载包括 saxpy、矩阵转置(matrix transpose)、直方图(histogram)、图像模糊(image blur)和前缀和(prefix sum);计算密集型工作负载包括 warp reduction、N-body、SpMV、多流(multi-stream)和 cuBLAS GEMM;AI/ML 工作负载包括 softmax、层归一化(layer normalization)、attention、卷积(convolution)和 radix sort。实际结果可能因应用复杂度、CUDA 库使用情况、特定架构优化、底层 CUDA 构造、转换后所需代码修改或其他因素而有所不同。(REX-020)

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