L'accélération en toute simplicité

Applications accélérées pour plateformes adaptatives

Installation facile

Les applications sont regroupées dans des environnements de déploiement Linux pour une installation facile par liaison radio via des mécanismes Open Source

Évaluation gratuite

Évaluation gratuite avec documentation d'aide, flux de mise en route et outils et ressources supplémentaires, sans aucune expertise matérielle requise

Développement et déploiement

Commencez le développement à un point de départ avancé et déployez vos applications sur le kit de démarrage ou le SOM

Mises à jour faciles

Effectuez une mise à niveau dynamique vers la dernière version de l'application accélérée, soit vers le kit de démarrage ou le système sur module de production déployé

Découverte

1. Sélection de l'application
Choisissez une application et découvrez ses fonctionnalités, ses spécifications et sa documentation

2. Téléchargement de l'application
Téléchargez l'application gratuitement et évaluez-la avec le kit de démarrage KV260, KR260 ou KD240

3. Instructions étape par étape
Utilisez notre Guide de démarrage et soyez opérationnel en moins d'une heure

4. Achat de l'application
Pour le déploiement en production d'un système sur module de production K24 ou K26 (toutes les applications AMD sont gratuites)

Applications accélérées Kria

 Elles permettent aux développeurs de programmer et de différentier leurs conceptions au niveau logiciel, sans avoir besoin d'une expérience quelconque en programmation FPGA.

Applications de vision et de robotique pour Kria K26

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cargo ship

LED Active Markers Tracking

Cette application plug-and-play LED Active Markers Tracking présente les technologies Metavision basées sur les événements de PROPHESEE. Elle excelle dans la détection et le suivi ultra-rapides des impulsions lumineuses LED, la suppression complète de l'arrière-plan et les informations de position 3D en temps réel, favorisant ainsi de nouvelles applications de suivi ultra-rapides.
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LogicTronix object detection

Détection et suivi d'objets avec des capteurs basés sur la vision des événements

La détection basée sur la vision des événements (EVB) permet de bénéficier de vitesses de détection accélérées, d'un fonctionnement amélioré dans des conditions d'éclairage imprévisibles et d'une réduction des demandes de communication par rapport aux capteurs basés sur les images1. Cette application présente un capteur EVB intégré via MIPI au kit de démarrage Vision AI KV260 AMD Kria™, qui exécute la détection et le suivi d'objets pour une accélération rationalisée de bout en bout par pipeline.

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Machine Vision
Smart Camera Accelerated Application

Caméra intelligente

Cette caméra intelligente ultra HD intègre la détection faciale avec des fonctionnalités de réseau et d'affichage. Celle-ci est dotée d'une fonctionnalité d'apprentissage automatique intégrée, pour des applications telles que la détection des piétons, la détection faciale et le décompte de personnes avec affichage local et streaming RTSP.
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10GigE Vision Camera Accelerated Application

Caméra 10GigE Vision

Cette application met en œuvre un design de caméra industrielle utilisant un capteur Sony IMX SLVS-EC et le populaire protocole GigE Vision. GigE Vision permet à l'utilisateur de configurer la caméra sur le réseau et de streamer des données vidéo, mesurées actuellement jusqu'à 10 Go/s. Le streaming est entièrement géré au niveau du matériel, afin d'obtenir un débit de données maximal et de libérer l'unité de traitement de toute tâche supplémentaire de traitement d'image.
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Machine Vision
pedestrian detection

Boîtier IA avec ReID

L'application accélérée de boîtier IA avec ReID réalise un suivi et une réidentification distribués et évolutifs sur plusieurs flux. L'application tire parti de l'apprentissage automatique pour le suivi des piétons et le décodage de plusieurs flux de caméras ; elle peut donc détecter et suivre les piétons sur l'ensemble des flux de caméras. Elle est souvent utilisée dans les villes intelligentes, pour l'analyse de la vente au détail et pour l'analyse vidéo.
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Machine Vision
produce defect detection

Détection des défauts

L'application accélérée de détection des défauts est une application de vision industrielle qui automatise la détection des défauts (par exemple, pour les fruits ou les PCB) et le tri dans les pipelines d'usine à grande vitesse à l'aide des fonctions de la bibliothèque de Vitis Vision.
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Machine Vision
Aupera Face Recognition for Kria SOM Accelerated Application

Reconnaissance faciale Aupera

La solution de reconnaissance faciale d'Aupera est une solution de bout en bout déployable à des fins commerciales pour la reconnaissance faciale sur le terrain. Équipée du meilleur modèle d'IA entraîné de sa catégorie, la solution a été déployée sur le terrain par des clients de premier rang. Elle est dotée d'une fonctionnalité d'apprentissage automatique intégrée pour des applications telles que la détection faciale, la reconnaissance faciale, la détection des masques, la reconnaissance faciale avec masque, le streaming RTSP/RTMP et l'interfaçage ONVIF.
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Machine Vision
ROS 2 multi node

Communication multi-nœuds ROS 2 via TSN

Les horloges en temps réel synchronisées sont un facteur clé pour l'automatisation de processus complexes et le comportement déterministe d'un système doté de plusieurs capteurs, actionneurs et contrôleurs. Le sous-système TSN (Time-Sensitive Networking) d'AMD offre une synchronisation et une transmission temporelles de trames Ethernet avec une faible distorsion. Grâce à ses deux interfaces externes, il peut être utilisé pour des réseaux étendus sans nécessiter de commutateur TSN externe.
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Robotics
robot arm

Nœud de perception ROS 2

L'application accélérée de nœud de perception ROS 2 met en œuvre un sous-ensemble d'image_pipeline, qui est l'un des paquets les plus populaires de l'écosystème ROS 2 et une pièce maîtresse de la pile de perception ROS. Elle crée un graphique de calcul simple composé de deux nœuds accélérés au niveau matériel (redimensionner et rectifier) et exploite la structure KRS pour le traçage et le benchmarking.
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Robotics

Applications de démonstration

Les applications de démonstration sont semblables aux applications accélérées, mais sont uniquement destinées à des fins d'évaluation. Évaluez les fonctionnalités avec un kit de démarrage et renseignez-vous sur les prochaines étapes auprès du fournisseur d'applications accélérées.

Minerva Systems screen image

Minerva Systems Architect

Minerva Systems Architect helps identify and solve memory-related interference problems during the integration phases of complex, mixed-criticality workloads. The Architect tool provides a framework designed to profile, visualize, and analyze memory accesses performed by user applications.
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Machine Vision
AMD Kria DFX

Accélérateurs DFX

DFX (Dynamic Function eXchange) utilise la flexibilité des dispositifs de logique programmable, permettant ainsi de modifier un design matériel d'exploitation en cours d'exécution. Un design partitionné permet de reconfigurer une partie de la logique de programmation pendant qu'une autre partie du système continue à fonctionner. L'application accélérée DFX illustre le principe qui sous-tend DFX en tirant parti de la capacité à multiplexer dynamiquement le matériel dans le temps sur Kria™.
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Machine Vision
Robotics
Avnet SMS diagram

Smart Model Select

L'application Smart Model Select est un exemple de tutoriel sur la création d'une application personnalisée pour le SOM Kria™. L'application Smart Model Select comprend l'un des exemples de Vitis™ Video Analytics SDK (VVAS), qui a été porté vers le kit de démarrage KV260 Vision AI de Kria.
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Machine Vision
speech recognition

NLP-SmartVision

L'application de traitement du langage naturel - SmartVision détecte en permanence les mots-clés prononcés par l'utilisateur et fournit la commutation dynamique basée sur les mots-clés entre plusieurs tâches de vision et/ou modifie les propriétés d'affichage.
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Machine Vision
covid prediction

Plateforme low-code Smart Healthcare

Cette présentation de la plateforme low-code Smart Healthcare de Spline.ai est une démonstration réalisée à partir d'applications de deep learning sur la pneumonie et la COVID-19. Le modèle est compilé et optimisé à l'aide de la plateforme logicielle Vitis™ AI pour exécuter l'inférence sur le kit de démarrage Kria™ KV260 avec le système d'exploitation Ubuntu 22.04. Cette structure low-code est conçue pour développer des applications soit de manière autonome, soit avec une grande flotte d'appareils de périphérie basés sur le SOM K26 de Kria, sur une plateforme AWS IoT Greengrass v2.
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Machine Vision
GL Studio High Fidelity HMI Quad Demonstration Application

Quad High Fidelity HMI

La démonstration du Quad GL Studio HMI offre la flexibilité et la puissance de GL Studio en mettant en évidence quatre des possibilités infinies de HMI qui peuvent être créées à l'aide de l'outil. Chaque démonstration full HD tourne à 60 Hz et contient des widgets interactifs pilotés par des données simulées. Vous pouvez prévisualiser les démonstrations une par une en zoomant ou visualiser les quatre démonstrations en même temps. Les domaines médical, industriel et automobile sont proposés. Grâce à la puissance du logiciel GL Studio et du matériel AMD, votre projet passe du stade du prototype à celui de la production en un temps record, avec des performances d'exécution de pointe.
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Machine Vision

Applications d'entraînement pour Kria K24

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ROS 2 multi node

Communication multi-nœuds ROS 2 via l'application accélérée TSN pour KD240

Les horloges en temps réel synchronisées sont un facteur clé pour l'automatisation de processus complexes et le comportement déterministe d'un système doté de plusieurs capteurs, actionneurs et contrôleurs. Le sous-système TSN (Time-Sensitive Networking) d'AMD offre une synchronisation et une transmission temporelles de trames Ethernet avec une faible distorsion. Grâce à ses deux interfaces externes, il peut être utilisé pour des réseaux étendus sans nécessiter de commutateur TSN externe.
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Vision AI DPU-PYNQ diagram

Vision AI DPU-PYNQ

PYNQ est une structure de productivité open source élaborée avec Python, Jupyter et un vaste écosystème de bibliothèques associées. Ce cadre augmente la productivité des ingénieurs logiciels et matériels en utilisant la famille d'appareils Zynq™ pour construire des systèmes plus performants et plus intelligents. L'application accélérée DPU-PYNQ comprend une unité de traitement de deep learning (DPU) Vitis™ AI avec des carnets d'inférence d'IA prêts à l'emploi.
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field oriented motor

Commande adaptable à flux orienté

Cette application haute performance pour les entraînements électriques apporte le niveau d'intégration et de densité nécessaire pour obtenir des performances en temps réel tangibles dans les applications critiques de commande de moteur. Grâce à la décharge des tâches du CPU pour la modulation vectorielle spatiale indépendante, l'acquisition analogique et d'autres tâches d'E/S moteur connexes, cette implémentation d'un algorithme évolué de commande à flux orienté (FOC, Field-Oriented Control) et de commande vectorielle à flux statorique orienté (SFOC, Sensorless Field Oriented Control) en mode glissant en HDL propose une plateforme extrêmement polyvalente pour l'apprentissage et le design.
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control arm

Commande à flux orienté

La commande basée sur des capteurs est un élément clé de nombreuses implémentations de systèmes de moteurs. Pour les moteurs CC sans balais, la commande à flux orienté (FOC) représente une méthodologie de commande importante. L'application accélérée de commande à flux orienté avec capteur de position d'AMD utilise la bibliothèque de moteur de contrôle Vitis™ pour proposer une commande déterministe et à faible temps de latence des moteurs synchrones. Le système intègre l'encodeur en quadrature, la tension continue et les relevés de courant pour assurer un contrôle précis de la vitesse et du couple sur les moteurs cibles.
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Vous souhaitez devenir partenaire technologique ?

L'App Store Kria offre une plateforme puissante pour commercialiser vos applications de périphérie, algorithmes et cœurs IP uniques à l'aide d'une infrastructure standard : les conteneurs Docker hébergés sur Docker Hub. Le format d'applications accélérées pour la distribution de designs est le moyen le plus simple pour les clients AMD d'évaluer votre solution. Il est également rationalisé pour les développeurs de solutions axées sur les applications par rapport au processus de développement de produits IP traditionnel.

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Systèmes sur modules (SOM) Kria

Conçus pour le déploiement en périphérie du kit de démarrage à la production, les systèmes sur modules Kria simplifient le développement des systèmes et vous permettent de commercialiser votre produit plus rapidement.

Découvrir les systèmes sur modules Kria
Systèmes sur modules Kria
Notes de bas de page
  1. Toutes les déclarations des avantages en matière de performances et/ou de réduction des coûts sont fournies par PROPHESEE et/ou LogicTronix Technologies n'ont pas été testées ou vérifiées de manière indépendante par AMD. Les avantages en matière de performances et de réduction des coûts sont affectés par diverses variables. Les résultats décrits ici concernent spécifiquement PROPHESEE et/ou LogicTronix Technologies et ne sont pas forcément représentatifs. GD-181