Définition d'une nouvelle norme pour le cerveau du robot
Depuis des décennies, les FPGA et les SoC adaptatifs d'AMD équipent les systèmes de détection, de sécurité et de contrôle des robots. Désormais, les solutions AMD Kria™ AI étendent ces capacités au « cerveau » des robots, en combinant le contrôle en temps réel par le CPU, l'inférence rapide par le GPU et le NPU pour alimenter la robotique agentique et d'autres applications d'IA physique, ainsi qu'une mémoire unifiée sur un seul module prêt pour la production.
Déployez à grande échelle des solutions d'IA physique dans le monde réel
Réalisez un déploiement d'IA physique évolutif, à faible temps de latence et prêt pour la production, avec des performances déterministes, une accélération IA intégrée et une conception modulaire.
Personnalisez votre solution
Tirez parti d'une plateforme ouverte et personnalisable pour déployer en toute sécurité l'IA avec des structures standard et le software AMD.
Commercialisez plus vite
Accélérez les délais de mise sur le marché avec une plateforme hardware préconçue offrant un développement d'IA prêt à l'emploi, un prototypage rapide et une plateforme open source sécurisée et évolutive pour des modèles en constante évolution.
SOM Kria AI
Le SOM AMD Kria AI intègre le processeur AMD Ryzen™ AI Embedded Série X100 sur une carte au format COM-HPC conforme aux normes du secteur. Ce SOM, disponible via l'écosystème de partenaires d'AMD, intègre un CPU pour l'orchestration des agents et le contrôle en temps réel, un GPU pour la perception et le raisonnement IA, un NPU pour une IA à faible consommation et à faible temps de latence, ainsi qu'une mémoire unifiée.
Le SOM Kria AI est conçu pour les applications d'IA physique à forte intensité de calcul, telles que la robotique et les machines autonomes. Il peut prendre en charge jusqu'à 234 agents simultanés1 et prendre jusqu'à 8 000 décisions par seconde.2
Points forts du produit
par rapport à NVIDIA Jetson Thor
Plateforme Kria™ AI Robotics Developer Platform
La plateforme AMD Kria™ AI Robotics Developer Platform est la première plateforme ouverte et entièrement intégrée de l'industrie pour la robotique autonome. Elle couvre l'ensemble de la chaîne de production robotique, des robots d'usine et des AMR aux manipulateurs mobiles et aux humanoïdes. Cette plateforme de développement évolutive aide les développeurs à passer des conceptions du concept au prototype en quelques jours.
Elle combine un SOM AMD Kria AI à une carte de support d'évaluation équipée d'un FPGA et d'une multitude d'interfaces de capteurs et de communication. La plateforme est prise en charge par la suite software de robotique AMD basée sur le software AMD ROCm™ et la structure ROS2 standard. Kria AI alimente le cerveau d'un système, offrant une plateforme unique pour les décisions en temps réel et les actions autonomes.
Lisez le blog pour découvrir les avantages concurrentiels d'AMD Kria AI Robotics Developer Platform.
Accélérez le développement robotique grâce à une pile software d'IA physique ouverte
Concevez plus intelligemment. Réalisez des prototypes plus rapidement. Déployez en toute confiance.
L'AMD Robotics Software Suite est une pile software ouverte et portable qui accélère le développement robotique, du prototype à la production. Avec des bibliothèques ROS 2 optimisées, des SDK d'IA, des outils de simulation et des applications de référence, elle simplifie le développement tout en optimisant les performances de la plateforme AMD pour les robots autonomes, l'automatisation industrielle et la robotique basée sur l'IA.
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Notes de bas de page
CLAUSE DE NON-RESPONSABILITÉ : Les informations contenues dans ce document ne sont fournies qu'à titre indicatif et sont sujettes à modification sans préavis. Bien que toutes les précautions aient été prises dans la préparation de ce document, il pourrait cependant contenir des inexactitudes techniques, des omissions et des erreurs typographiques. AMD n'a aucune obligation de mettre à jour ou de corriger ces informations. Advanced Micro Devices, Inc. n'émet aucune déclaration ni garantie concernant l'exactitude ou le caractère complet du contenu de ce document, et n'assume aucune responsabilité que ce soit, notamment de garantie implicite de non-violation, de qualité marchande ou d'adaptation à des usages particuliers lors de l'utilisation ou du fonctionnement de composants matériels, logiciels ou autres produits AMD présentés ici. Aucune licence, notamment implicite ou découlant d'une question déjà tranchée, n'est accordée par le présent document pour quelque droit de propriété intellectuelle que ce soit. Les conditions et limitations applicables à l'achat ou à l'utilisation de produits AMD sont définies dans un accord signé entre les parties, ou dans les conditions générales de vente d'AMD. GD-18u.
- D'après le livre blanc de mimik intitulé « Architectural Fit for Production-Scale Agentic AI on Heterogeneous SoCs » commandé par AMD, publié par mimik le 23 juillet 2026, sur la base d'une analyse par simulation de 455 flux de travail d'IA agentique réalisables sur deux classes d'appareils (X100, NVIDIA Jetson T5000), en tenant compte des ressources disponibles en CPU, GPU et mémoire. Pour plus d'informations, voir : https://www.mimik.com/agentix-compute-benchmarking (REX-019)
- 8 000 décisions par seconde (125us) obtenues en exécutant le contrôleur Bosch Rexroth sur l'AMD Série X100. Le benchmark mesure la latence de la boucle de contrôle en temps réel du CPU. Benchmarking du raisonnement robotique en moins de 100 ms par embedL, ciblant le temps de latence de l'inférence VLA sur GPU (basée sur Pi0.5 VLA)
- D'après le benchmark OpenNav Robotics Workload commandé par AMD et publié par Open Navigation LLC le 23 juillet 2026, mesuré sur le mini-PC GMKtec EVO-X2 AI équipé d'un processeur AMD Ryzen AI Max+ 395 et configuré pour refléter les spécifications du Ryzen AI Embedded X199 (CPU à 5,1 GHz, GPU à 2,9 GHz, TDP de 120 W, LPDDR5X-7500), par rapport au kit de développement NVIDIA Jetson AGX Thor : https://opennav.org/news/opennav-robotics-workload-benchmark (REX-018)
- D'après le benchmark OpenNav Robotics Workload commandé par AMD et publié par Open Navigation LLC le 23 juillet 2026, mesuré sur le mini-PC GMKtec EVO-X2 AI équipé d'un processeur AMD Ryzen AI Max+ 395 et configuré pour refléter les spécifications du Ryzen AI Embedded X199 (CPU à 5,1 GHz, GPU à 2,9 GHz, TDP de 120 W, LPDDR5X-7500), par rapport au kit de développement NVIDIA Jetson AGX Thor : https://opennav.org/news/opennav-robotics-workload-benchmark (REX-016)
CLAUSE DE NON-RESPONSABILITÉ : Les informations contenues dans ce document ne sont fournies qu'à titre indicatif et sont sujettes à modification sans préavis. Bien que toutes les précautions aient été prises dans la préparation de ce document, il pourrait cependant contenir des inexactitudes techniques, des omissions et des erreurs typographiques. AMD n'a aucune obligation de mettre à jour ou de corriger ces informations. Advanced Micro Devices, Inc. n'émet aucune déclaration ni garantie concernant l'exactitude ou le caractère complet du contenu de ce document, et n'assume aucune responsabilité que ce soit, notamment de garantie implicite de non-violation, de qualité marchande ou d'adaptation à des usages particuliers lors de l'utilisation ou du fonctionnement de composants matériels, logiciels ou autres produits AMD présentés ici. Aucune licence, notamment implicite ou découlant d'une question déjà tranchée, n'est accordée par le présent document pour quelque droit de propriété intellectuelle que ce soit. Les conditions et limitations applicables à l'achat ou à l'utilisation de produits AMD sont définies dans un accord signé entre les parties, ou dans les conditions générales de vente d'AMD. GD-18u.
- D'après le livre blanc de mimik intitulé « Architectural Fit for Production-Scale Agentic AI on Heterogeneous SoCs » commandé par AMD, publié par mimik le 23 juillet 2026, sur la base d'une analyse par simulation de 455 flux de travail d'IA agentique réalisables sur deux classes d'appareils (X100, NVIDIA Jetson T5000), en tenant compte des ressources disponibles en CPU, GPU et mémoire. Pour plus d'informations, voir : https://www.mimik.com/agentix-compute-benchmarking (REX-019)
- 8 000 décisions par seconde (125us) obtenues en exécutant le contrôleur Bosch Rexroth sur l'AMD Série X100. Le benchmark mesure la latence de la boucle de contrôle en temps réel du CPU. Benchmarking du raisonnement robotique en moins de 100 ms par embedL, ciblant le temps de latence de l'inférence VLA sur GPU (basée sur Pi0.5 VLA)
- D'après le benchmark OpenNav Robotics Workload commandé par AMD et publié par Open Navigation LLC le 23 juillet 2026, mesuré sur le mini-PC GMKtec EVO-X2 AI équipé d'un processeur AMD Ryzen AI Max+ 395 et configuré pour refléter les spécifications du Ryzen AI Embedded X199 (CPU à 5,1 GHz, GPU à 2,9 GHz, TDP de 120 W, LPDDR5X-7500), par rapport au kit de développement NVIDIA Jetson AGX Thor : https://opennav.org/news/opennav-robotics-workload-benchmark (REX-018)
- D'après le benchmark OpenNav Robotics Workload commandé par AMD et publié par Open Navigation LLC le 23 juillet 2026, mesuré sur le mini-PC GMKtec EVO-X2 AI équipé d'un processeur AMD Ryzen AI Max+ 395 et configuré pour refléter les spécifications du Ryzen AI Embedded X199 (CPU à 5,1 GHz, GPU à 2,9 GHz, TDP de 120 W, LPDDR5X-7500), par rapport au kit de développement NVIDIA Jetson AGX Thor : https://opennav.org/news/opennav-robotics-workload-benchmark (REX-016)