ロボット頭脳の新しいスタンダードを確立
AMD FPGA およびアダプティブ SoC は、数十年にわたりロボットの検知システム、安全システム、制御システムを実現してきました。現在、AMD Kria™ AI ソリューションは、これらの機能をロボットの頭脳に拡張しています。これを実現するために、リアルタイム CPU 制御と、エージェント型ロボティクスなどのフィジカル AI アプリケーションを駆動する高速な GPU および NPU による推論、さらに統合メモリを 1 つの本番環境対応モジュールに集約しています。
実世界のフィジカル AI ソリューションを大規模に導入
確定性パフォーマンス、統合された AI アクセラレーション、およびモジュール デザインにより、スケーラブルで低レイテンシの本番環境対応のフィジカル AI 導入を実現します。
ソリューションをカスタマイズ
業界標準のフレームワークと AMD ソフトウェアを使用して AI を安全に導入するためのカスタマイズ可能なオープン プラットフォームをご活用ください。
いち早く商品化
すぐに使用できる AI 開発、迅速なプロトタイプ作成、進化するモデルに対応した安全で将来性に優れたオープンソース プラットフォームが可能になるようにハードウェア プラットフォームがあらかじめ設計されているため、タイム トゥ マーケットを短縮できます。
Kria AI SOM
AMD Kria AI SOM は、AMD Ryzen™ AI Embedded X100 シリーズ デバイスを業界標準の COM-HPC フォーム ファクター ボードに搭載しています。SOM は、AMD のパートナー エコシステムを通じて利用可能であり、エージェントのオーケストレーションとリアルタイム制御のための CPU、AI の知覚と推論のための GPU、AI の消費電力とレイテンシを低く抑えるための NPU、そして統合メモリを備えています。
Kria AI SOM は、ロボットや自律型マシンなどの演算負荷の高いフィジカル AI アプリケーション向けに構築されており、同時実行エージェントを最大 234 まで拡張し1、1 秒間に最大 8,000 の決定を下すことができます。2
製品の特長
NVIDIA Jetson Thor との比較
Kria ™ AI Robotics Developer Platform
AMD Kria™ AI Robotics Developer Platform は、自律型ロボット向けの業界初のオープンな完全統合型プラットフォームです。このシステムは、工場ロボットや AMR からモバイル マニピュレータ、ヒューマノイドに至るまで、ロボティクスの全領域を網羅しています。このようにスケーラブルな開発プラットフォームになっているため、開発者はコンセプトからプロトタイプまでの設計を数日で完了できます。
これは、AMD Kria AI SOM と、FPGA、多数のセンサーおよび通信インターフェイスを搭載したキャリア カードを組み合わせたものです。このプラットフォームは、AMD ROCm™ ソフトウェアと業界標準の ROS2 フレームワークを基盤に構築された AMD ロボティクス ソフトウェア スイートによってサポートされています。Kria AI はシステムの頭脳を支えます。1 つのプラットフォームとして、リアルタイムの意思決定と自律的な行動を担います。
AMD Kria AI Robotics Developer Platform の競争上の優位性については、ブログをご覧ください。
オープンなフィジカル AI ソフトウェア スタックでロボティクス開発を加速
開発をスマートに。プロトタイプを迅速に。自信を持って導入できます。
AMD ロボティクス ソフトウェア スイートは、プロトタイプから生産までのロボティクス開発を加速する、オープンで移植性の高いソフトウェア スタックです。最適化された ROS 2 ライブラリ、AI SDK、シミュレーション ツール、およびリファレンス アプリケーションが採用されているため、開発を簡素化しながら、自律型ロボット、産業オートメーション、AI 駆動ロボティクスに対応できるよう AMD プラットフォームのパフォーマンスを最大限に高めることができます。
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脚注
免責条項: 本ドキュメントに記載されている情報は情報提供のみを目的としており、事前通知なしで変更される場合があります。この資料の作成時には確認を重ねているものの、技術的な誤りや欠落、誤記などが含まれる可能性があり、AMD は当該情報の更新または修正の義務を負いません。Advanced Micro Devices, Inc. は、この資料の内容の正確性または完全性に関していかなる表明または保証も行わず、ここに記載される AMD ハードウェア、ソフトウェア、その他の製品の操作または使用に関して、非侵害、商品性、特定の目的への適合性の黙示的な保証を含め、いかなる種類の責任も一切負わないものとします。この資料は、黙示的あるいは禁反言で生じるものを含め、いかなる知的所有権へのライセンス付与を行うものではありません。AMD 製品の購入または使用に適用される条件および制限は、当事者間で締結された契約または AMD 標準売買条件に規定されているとおりです。GD-18u。
- 本内容は、AMD の委託により mimik 社が 2026 年 7 月 23 日に発行したホワイトペーパー「Architectural Fit for Production-Scale Agentic AI on Heterogeneous SoCs (ヘテロジニアス SoC における本番スケール エージェント型 AI のアーキテクチャ適合性)」に基づいており、2 つのデバイス クラス (X100、NVIDIA Jetson T5000) における 455 件の実行可能なエージェント型 AI ワークフローのモデル網羅的調査を通じて、CPU、GPU、メモリの余剰リソースを検証したものです。詳細については、https://www.mimik.com/agentix-compute-benchmarking (REX-019) を参照してください。
- AMD X100 シリーズ上で Bosch Rexroth のコントローラーを稼働させ、1 秒に 8,000 回の判断処理 (1 回あたり 125μs) を達成。ベンチマークで CPU のリアルタイム制御ループのレイテンシを測定。GPU 上での VLA 推論レイテンシを対象とした embedL による 100 ミリ秒未満でのロボット推論のベンチマーク (Pi0.5 VLA に基づく)
- AMD の委託により Open Navigation LLC が 2026 年 7 月 23 日に公開した「OpenNav Robotics Workload Benchmark」に基づきます。このベンチマークは、GMKtec EVO-X2 AI Mini PC (AMD Ryzen AI Max+ 395 搭載) を、Ryzen AI Embedded X199 の仕様 (5.1 GHz CPU、2.9 GHz GPU、120W TDP、LPDDR5X-7500) を反映するよう構成したシステムと、NVIDIA Jetson AGX Thor Developer Kit 上で測定されています (参照: https://opennav.org/news/opennav-robotics-workload-benchmark、REX-018)。
- AMD の委託により Open Navigation LLC が 2026 年 7 月 23 日に公開した「OpenNav Robotics Workload Benchmark」に基づきます。このベンチマークは、GMKtec EVO-X2 AI Mini PC (AMD Ryzen AI Max+ 395 搭載) を、Ryzen AI Embedded X199 の仕様 (5.1 GHz CPU、2.9 GHz GPU、120W TDP、LPDDR5X-7500) を反映するよう構成したシステムと、NVIDIA Jetson AGX Thor Developer Kit 上で測定されています (参照: https://opennav.org/news/opennav-robotics-workload-benchmark、REX-016)。
免責条項: 本ドキュメントに記載されている情報は情報提供のみを目的としており、事前通知なしで変更される場合があります。この資料の作成時には確認を重ねているものの、技術的な誤りや欠落、誤記などが含まれる可能性があり、AMD は当該情報の更新または修正の義務を負いません。Advanced Micro Devices, Inc. は、この資料の内容の正確性または完全性に関していかなる表明または保証も行わず、ここに記載される AMD ハードウェア、ソフトウェア、その他の製品の操作または使用に関して、非侵害、商品性、特定の目的への適合性の黙示的な保証を含め、いかなる種類の責任も一切負わないものとします。この資料は、黙示的あるいは禁反言で生じるものを含め、いかなる知的所有権へのライセンス付与を行うものではありません。AMD 製品の購入または使用に適用される条件および制限は、当事者間で締結された契約または AMD 標準売買条件に規定されているとおりです。GD-18u。
- 本内容は、AMD の委託により mimik 社が 2026 年 7 月 23 日に発行したホワイトペーパー「Architectural Fit for Production-Scale Agentic AI on Heterogeneous SoCs (ヘテロジニアス SoC における本番スケール エージェント型 AI のアーキテクチャ適合性)」に基づいており、2 つのデバイス クラス (X100、NVIDIA Jetson T5000) における 455 件の実行可能なエージェント型 AI ワークフローのモデル網羅的調査を通じて、CPU、GPU、メモリの余剰リソースを検証したものです。詳細については、https://www.mimik.com/agentix-compute-benchmarking (REX-019) を参照してください。
- AMD X100 シリーズ上で Bosch Rexroth のコントローラーを稼働させ、1 秒に 8,000 回の判断処理 (1 回あたり 125μs) を達成。ベンチマークで CPU のリアルタイム制御ループのレイテンシを測定。GPU 上での VLA 推論レイテンシを対象とした embedL による 100 ミリ秒未満でのロボット推論のベンチマーク (Pi0.5 VLA に基づく)
- AMD の委託により Open Navigation LLC が 2026 年 7 月 23 日に公開した「OpenNav Robotics Workload Benchmark」に基づきます。このベンチマークは、GMKtec EVO-X2 AI Mini PC (AMD Ryzen AI Max+ 395 搭載) を、Ryzen AI Embedded X199 の仕様 (5.1 GHz CPU、2.9 GHz GPU、120W TDP、LPDDR5X-7500) を反映するよう構成したシステムと、NVIDIA Jetson AGX Thor Developer Kit 上で測定されています (参照: https://opennav.org/news/opennav-robotics-workload-benchmark、REX-018)。
- AMD の委託により Open Navigation LLC が 2026 年 7 月 23 日に公開した「OpenNav Robotics Workload Benchmark」に基づきます。このベンチマークは、GMKtec EVO-X2 AI Mini PC (AMD Ryzen AI Max+ 395 搭載) を、Ryzen AI Embedded X199 の仕様 (5.1 GHz CPU、2.9 GHz GPU、120W TDP、LPDDR5X-7500) を反映するよう構成したシステムと、NVIDIA Jetson AGX Thor Developer Kit 上で測定されています (参照: https://opennav.org/news/opennav-robotics-workload-benchmark、REX-016)。