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AMD自适应和嵌入式产品技术日北京站亮点抢先看

Xilinx赛灵思官微 来源: Xilinx赛灵思官微 2024-11-13 09:28 次阅读
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亲爱的研发工程师朋友们:

距离 2024 年 AMD 自适应和嵌入式产品技术日-北京站只剩下一周的时间了,小编在此提醒各位朋友注意报名截止时间哦。

正如之前微信预告所说,本次活动的现场演示将与我们的主题分享(点击这里查看详细日程)进行紧密关联,让观众在聆听演讲的同时能够亲身体验技术应用的实际效果,感受到创新产品的性能表现。那么接下来就来看看我们现场演示的亮点剧透吧。

汽车

我们将展示AMD Ryzen V2000 车载数字座舱平台,该平台通过强大的计算性能和图形渲染能力,支持沉浸式 3A 游戏和全场景 3D 人机交互。您不仅可以在上午的全体大会聆听由亿咖通带来的“打破体验同质化,沉浸式电竞座舱方案的量产与落地”主题分享,更可以在现场体验搭载 AMD Ryzen 处理器的新豪华智享 C 级轿车——领克 Z10 的沉浸式智能座舱。

网络通信

基于AMD Versal Premium 的800G 以太网解决方案,这是一种面向未来网络发展的高带宽、低延迟的互连方案,适合长距离数据传输、数据中心互连及交换机的应用。该演示不仅适合关注网络基础设施的工程师和开发人员,更面向项目管理人员和决策者展示了成熟的高性能通信技术如何提升现有网络的传输效率和响应速度。此外,展示的时间敏感网络( TSN )解决方案将为工业自动化和智能制造提供稳定的网络保障,使得以太网在可靠性和实时性方面达到全新水平,满足工业实时通信和自动化的需求。

人工智能

研讨会将通过展示多模态对话式 AI及大语言模型的应用,展现 AI 技术如何在知识检索、实时交互中实现高效与准确。通过与 AMD Ryzen AI CPU/iGPU 结合的 ROCm 软件栈,这些AI模型可以实现多模态理解和语音对话功能,为智能交互领域提供了新思路。机器视觉+大模型可实时解析视频影像,并完成异常提醒与操作指导,为产线提供更智能化、更安全的解决方案。

除此之外

我们还将带来更多技术方案的现场演示,涵盖专业视频处理和传输、宽带通信、嵌入式 IoT、低轨卫星通信和原型设计服务等方案,以帮助项目管理人员和决策者更好地理解技术如何支持业务发展、提升产品竞争力。希望您能抓住此次机会,与我们的专家团队交流合作,共同探索技术创新的未来。立即报名,开启前沿科技体验之旅!

现场演示列表

基于 Versal AI Edge 的

视觉 Transformer 网络演示

该演示展示了基于 AMD VEK280 的 Vision Transformer 神经网络,以每秒 352 帧的速度处理 244x244x3 的 RGB 图像。8600 万个参数高效管理于 DDR 并传递至 AIE 阵列。利用 AIE-ML 架构,通过 DDR、URAM、AIE memory tile 和 AIE memory bank 的分级缓存,实现了高效处理和低延迟。采用 Bfloat16 数据格式,预测误差与浮点模型相比控制在万分之一以内。

Versal AI 多相信道化

Channelizer Rx 可以将宽带信号分离成多通道窄带信号,每个窄带信号可被并行地独立进行处理。例如输入数据率 Fs = 8.75GSPS,16 通道,P/Q = 8/7,每个通道输出 625 MSPS。本Demo展示了基于 AMD Versal 器件,Channelizer 在 AIE 和 PL 中的执行情况。可实现超宽带,高数据率,低延迟的优势。Channelizer 广泛用于卫星通信,5G/6G,雷达,频谱监测,量子计算等领域。

AMD 视频畸变处理

本方案基于 AMD ZCU102 开发套件,支持实时的 4k60 图像任意扭曲变形处理,支持梯形、桶形、枕形失真校正,支持图像旋转。可广泛应用在投影校正,镜头校正,HUD 任意曲面投影,图像异形拼接等领域。

DisplayPort 2.1 8K 传输方案

本方案基于 AMD VCU118 开发套件和DP2.1 FMC 子卡,演示了AMD DisplayPort 2.1 的 8K@60 视频的接入和显示能力,更高的分辨率和更丰富的细节带来更加沉浸式的视觉体验。

下一代工业网络 TSN 方案

时间敏感网络TSN(Time Sensitive Networking )定义了以太网数据传输的时间敏感机制,为标准以太网增加了确定性和可靠性。TSN 发源于音视频行业,目前已经在工业实时网络通信、汽车自动驾驶以及智能制造等领域展示了广阔的应用前景。

AMD 大语言模型检索

增强生成( LLM RAG )演示

本 Demo 基于 ROCm 软件栈,结合/Streamlit/LlamaIndex/Ollama/Chromadb/ 等多个开源项目,在 Ryzen AI CPU/iGPU 实现了 RAG 应用。借助于 LLM+RAG 技术,用户可以构建本地支持库并进行更加准确的知识文档和查询。借助于 ROCm 及 AMD GPU 统一架构,该应用可以零代码迁移部署在 AMD Radeon GPU 及 AMD Instinct Accelerators 上,并获得更快的推理速度。

AMD 多模态实时对话 AI 演示

本 Demo 基于 ROCm 软件栈,在 AMD Ryzen AI CPU/iGPU 上部署多模态对话式AI模型 Mini-Omni2,可以完成实时的多模态理解和语音对话功能。

AMD Ryzen V2000

车载数字座舱平台

亿咖通科技率先在中国采用 AMD 锐龙 嵌入式 V2000 处理器和 AMD Radeon RX6000 系列 GPU 的方案,为其亿咖通·马卡鲁计算平台提供强大算力支持,能提供 394 KDMIPS 的计算性能和 10.1 TFLOPS 的图形渲染能力, 32GB 的独立内存和开创性的 8GB 独立显存可以实现座舱内沉浸式 3A 游戏大作、全场景 3D HMI等全新的座舱体验。

Embedded Ryzen QT over XDMA

该演示通过 PCIe 接口,将 AMD GPU 的数据处理能力和 FPGA 的显示接口能力有机结合,基于 Linux 标准的 DRM 框架,提供了 GPU 数据处理和 FPGA 数据呈现的整体方案。

AMD 嵌入式软件调试 PS TRACE

本演示像您实例展示 AMD Vitis / Vitis-Embedded 软件提供针对 PS 软件的 Trace debug 功能。可基于 GUI 界面展示反汇编指令及代码流程;基于 Breakpoit 设置 trace 结点;基于点到点的保存代码执行流程及状态等。

智慧生产解决方案

合一智芯基于 AMD Radeon Pro 平台打造的机器视觉 + 大模型解决方案,可实时解析视频影像,并完成异常提醒与操作指导,致力于为企业安全、园区智能、产线监控等多种行业场景提供智能化解决方案。

AMD Versal Premium

800G 以太网演示

本方案基于 AMD Versal Premium 器件,针对 IEEE 和以太网技术联盟( ETC )标准演示了 800G 以太网互连方案,适用于长距传输交换机和路由器、DCI 互连以及机架顶部交换机等应用方向。可以利用两个硬化的( DCMAC )400G FEC 和 PCS IP,通过纯软件解决方案节省超过 50 万的 LUT。

基于 AMD 大容量器件的

原型开发服务

针对面向大容量器件的开发痛点,科通基于 16nm 工艺的Virtex UltraScale+ / RFSoC 及下一代 7nm Versal 全系列全可编程器件,提供包含软硬件一体的原型开发服务,助力客户完成复杂系统设计,以及高复杂度算法开发与部署。

AMD V3000 Type7 COMe 卡

基于 AMD Ryzen V3000 系列 V3C18 处理器的高性能开发套件,低功耗与高性能的经典体现。支持多组 PCIe 通道以实现存储、网络与边缘计算系统的性能要求。COMe 模块凭借显著的灵活性与高集成度在工控、医疗领域已经存在较深层次的运用。

AMD Embedded+

打造全新 EIoT 应用平台

本 Demo 由安富利向您展示基于 AMD R2000 嵌入式 CPU+AMD Versal AI Edge 自适应 SOC 打造全新边缘 IOT 应用。采用 X86+ 自适应 SOC 计算平台,提供 CPU+FPGA 协同工作能力。可广泛应用于传感器融合,边缘计算,工业网络,机器视觉,机器人控制,医疗等领域。

Tango-Logic Giant 19A10

Tango-Logic Giant19A10 是一款基于10颗 AMD Virtex UltraScale+ XCVU19P FPGA 组成的业界领先的、高密集、高容量的原型验证系统,可快速为客户提供私有/公有云定制服务,同时搭载的汤谷自研 EDA 软件为用户提供了一个全面的解决方案,使其能够在设计的任何阶段、不受地理位置约束地对任何容量的设计进行多层次验证。

卫星互联网基站与终端

方案演示了北京威视锐科技有限公司面向 5G 卫星互联网的应用提供的高性能可编程的基站与终端解决方案。方案采用 AMD Zynq UltraScale+ RFSoC 和 Ryzen 系列处理器,实现了 5G NTN 终端和基站,支持 3GPP 标准协议,也支持客户自定义的私有协议,满足 5G 和 6G 星地通信原型系统的验证与测试仪表需求。

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原文标题:北京技术日亮点剧透——解锁技术创新的无限潜力

文章出处:【微信号:赛灵思,微信公众号:Xilinx赛灵思官微】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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