간편한 가속화

적응형 플랫폼을 위한 가속화 애플리케이션

손쉬운 설치

오픈 소스 메커니즘을 통해 무선으로 쉽게 설치할 수 있도록 Linux 배포 프레임워크에 앱이 패키징됨

무료 평가판

하드웨어 전문 지식 없어도 지원되는 문서, 흐름 시작, 추가 도구, 리소스가 포함된 무료 평가 가능

개발 및 배포

높은 수준의 시작 지점에서 개발을 시작하고 스타터 킷 또는 프로덕션 SOM에 배포

간편한 업데이트

스타터 키트 또는 배포된 프로덕션 SOM에 대한 가속화 앱의 최신 버전으로 동적인 업그레이드

탐색 방법

1. 앱 선택
앱을 선택하고 기능, 사양, 문서를 탐색합니다.

2. 앱 다운로드
앱을 무료로 다운로드하여 KV260, KR260 또는 KD240 스타터 키트에서 평가해 보세요.

3. 단계별 수행
시작하기 가이드를 사용하여 1시간 이내에 가동할 수 있습니다.

4. 앱 구매
K24 또는 K26 프로덕션 SOM의 프로덕션 배포용(모든 AMD 앱 무료)

Kria 가속화 앱

 이 앱을 통해 개발자가 FPGA 프로그래밍 경험이 없어도 소프트웨어 레벨에서 프로그래밍하고 자신의 설계를 차별화할 수 있습니다.

Kria K26용 비전 및 로보틱스 앱

모든 애플리케이션
LogicTronix object detection

이벤트 비전 기반 센서를 통한 물체 감지 및 추적

이벤트 비전 기반(EVB) 감지 기능은 가속 감지 속도, 예측할 수 없는 조명 상태에서 작동 개선, 프레임 기반 센서에 비해 통신 수요 감소를 제공합니다.1 이 애플리케이션은 AMD Kria™ KV260 Vision AI 스타터 키트에 통합된 MIPI를 통한 EVB 센서를 선보이며, 간소화된 엔드 투 엔드 파이프라인 가속을 위한 물체 감지 및 추적을 실행합니다.

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Machine Vision
Smart Camera Accelerated Application

Smart Camera

이 울트라 HD 스마트 카메라는 네트워크 및 디스플레이 기능으로 얼굴 감지를 구현합니다. 로컬 디스플레이 및 RTSP 스트리밍을 통한 보행자 감지, 얼굴 감지, 인원 계수와 같은 애플리케이션용 빌트인 머신러닝이 함께 제공됩니다.
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pedestrian detection

AI Box with ReID

AI Box with ReID 가속 애플리케이션은 분산된 확장형 멀티스트림 추적 및 재식별을 수행합니다. 이 앱은 보행자 추적 및 복수 카메라 스트림 디코딩에 머신러닝을 활용하며, 카메라 피드 전체에서 보행자 감지 및 추적을 수행합니다. 일반적인 응용 분야로는 스마트 시티, 소매 분석, 비디오 분석 등이 있습니다.
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Machine Vision
produce defect detection

Defect Detection

Defect Detection 가속 애플리케이션은 Vitis Vision 라이브러리 함수를 사용하여 고속 공장 파이프라인에서 결함(예: 과일, PCB) 감지 및 분류를 자동화하는 머신 비전 앱입니다.
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Machine Vision
Phoenix HDR ISP Accelerated Application

Phoenix HDR ISP

Phoenix는 Kria™ KV260 비전 AI 스타터 킷에 최적화된 HDR 이미지 신호 프로세서(ISP)입니다. 사용자는 Xfuse 이미지 센서 모듈과 결합되어 이 완벽한 기능을 갖춘 ISP를 활용하여 최대 120dB의 다이나믹 레인지에 이르는 고대비 환경에서 실시간 성능으로 비전 및 딥러닝 애플리케이션을 맞춤 개발할 수 있습니다. Kria SOM을 통한 플러그 앤 플레이 성능을 위해 설계된 이미징 모듈 및 시스템은 AI, 보안, 로보틱스 또는 소비자 애플리케이션에서 직면하는 까다로운 환경에서 신속하게 배포할 준비가 되어 있습니다.
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Machine Vision
Aupera Face Recognition for Kria SOM Accelerated Application

Aupera Face Recognition

Aupera Facial Recognition 솔루션은 현장에서 얼굴 인식을 위해 상업용으로 배포 가능한 엔드 투 엔드 솔루션입니다. Aupera 독점 동급 최상의 훈련된 AI 모델을 갖춘 이 솔루션은 Tier-1 고객에 의해 현장 배포되었습니다. 얼굴 감지, 얼굴 인식, 마스크 감지, 마스크가 있는 얼굴 인식, RTSP/RTMP 스트리밍, ONVIF 인터페이스와 같은 애플리케이션용 빌트인 머신러닝이 함께 제공됩니다.
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Machine Vision
ROS 2 multi node

ROS 2 Multi-Node Communication via TSN

동기화된 실시간 클럭은 복잡한 프로세스의 자동화와 여러 센서, 구동 장치 및 컨트롤러가 있는 시스템의 결정적 동작을 위한 핵심 요소입니다. AMD의 시간에 민감한 네트워킹(TSN) 서브시스템은 지터가 낮은 이더넷 프레임의 시간 동기화 및 시간 인식 전송을 제공합니다. 두 외부 인터페이스가 함께 제공되므로 외부 TSN 스위치 없이도 대규모 네트워크에 사용할 수 있습니다.
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Robotics
robot arm

ROS 2 Perception Node

ROS 2 Perception Node 가속 애플리케이션은 ROS 2 생태계에서 가장 인기 있는 패키지 중 하나이자 ROS 인식 스택의 핵심 요소인 image_pipeline의 하위 집합을 구현합니다. 이 애플리케이션은 두 개의 하드웨어 가속 노드, 크기 조정 및 수정으로 구성된 간단한 계산 그래프를 생성하고, 추적 및 벤치마킹에 KRS 프레임워크를 활용합니다.
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Robotics

데모 앱

데모 앱은 평가용으로만 사용된다는 점을 제외하면 가속화 앱과 유사합니다. 시작 키트의 기능을 평가하고 가속화 앱 제공업체에 다음 단계에 대해 문의합니다.

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

DFX Accelerators

DFX(Dynamic Function eXchange)는 PL(프로그래밍 가능 로직) 기기의 유연성을 활용하여 운영 하드웨어 설계의 런타임 수정을 허용합니다. 분할 설계 덕분에 PL의 한 부분을 재구성하는 동안 시스템의 다른 부분은 계속 실행될 수 있습니다. DFX 가속 앱은 Kria™에서 동적으로 하드웨어를 시간 다중화하는 기능을 활용하여 DFX의 기반 전제를 보여줍니다.
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Machine Vision
Robotics
Avnet SMS diagram

Smart Model Select

Smart Model Select 애플리케이션은 Kria™ SOM용 커스텀 애플리케이션을 만드는 방법에 대한 튜토리얼 예시입니다. Smart Model Select 애플리케이션은 Kria KV260 비전 AI 스타터 킷으로 포트된 Vitis™ Video Analytics SDK(VVAS) 예제 중 하나를 제공합니다.
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Machine Vision
speech recognition

NLP-SmartVision

자연어 처리(NLP) SmartVision 애플리케이션은 사용자가 발화한 키워드를 지속적으로 감지하고, 여러 비전 작업 간의 키워드 기반 동적 전환을 보여주거나 디스플레이 속성을 변경합니다.
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Machine Vision
covid prediction

Low-Code Smart Healthcare Platform

여기에 나와 있는 Spline.ai Low-Code Smart Healthcare Platform은 폐렴과 COVID-19 딥러닝 애플리케이션을 사용한 데모입니다. 이 모델은 Ubuntu 22.04 운영 체제를 사용하는 Kria™ KV260 스타터 킷에서 추론을 실행할 수 있도록 Vitis™ AI 소프트웨어 플랫폼을 사용하여 컴파일 및 최적화되었습니다. 이 로우 코드 프레임워크는 독립형으로 애플리케이션을 개발하거나, AWS IoT Greengrass v2 플랫폼에서 Kria K26 SOM 기반 에지 기기를 대량으로 사용해 개발하도록 설계되었습니다.
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Machine Vision
GL Studio High Fidelity HMI Quad Demonstration Application

High Fidelity HMI Quad

GL Studio HMI Quad Demonstration은 도구를 사용하여 만들 수 있는 무한한 HMI 가능성 중 네 가지를 조명하여 GL Studio의 유연성과 성능을 제시합니다. 각 풀 HD 데모는 60hz에서 실행되며 시뮬레이션된 데이터로 구동되는 대화형 위젯이 포함되어 있습니다. 확대하여 데모를 한 번에 하나씩 미리 보거나 네 가지 데모를 한 번에 볼 수 있으며 의료, 산업 및 자동차 분야가 소개되어 있습니다. GL Studio 소프트웨어와 AMD 하드웨어의 강력한 성능으로 프로토타입에서 프로덕션까지 프로젝트를 동급 최상의 런타임 성능으로 기록적인 시간 내에 수행할 수 있습니다.
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Machine Vision

Kria K24용 드라이브 앱

모든 애플리케이션
ROS 2 multi node

KD240용 TSN 가속 애플리케이션을 통한 ROS 2 멀티노드 통신

동기화된 실시간 클럭은 복잡한 프로세스의 자동화와 여러 센서, 구동 장치 및 컨트롤러가 있는 시스템의 결정적 동작을 위한 핵심 요소입니다. AMD의 시간에 민감한 네트워킹(TSN) 서브시스템은 지터가 낮은 이더넷 프레임의 시간 동기화 및 시간 인식 전송을 제공합니다. 두 외부 인터페이스가 함께 제공되므로 외부 TSN 스위치 없이도 대규모 네트워크에 사용할 수 있습니다.
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Vision AI DPU-PYNQ diagram

Vision AI DPU-PYNQ

PYNQ는 Python, Jupyter 및 관련 라이브러리의 광범위한 생태계로 구축된 오픈소스 생산성 프레임워크입니다. 더 많은 기능을 갖춘 지능형 시스템을 구축할 수 있는 Zynq™ 기기 제품군을 사용하여 소프트웨어 및 하드웨어 엔지니어의 생산성을 높여줍니다. DPU-PYNQ 가속 애플리케이션에는 즉시 실행 가능한 AI 추론 노트북과 함께 Vitis™ AI DPU(딥러닝 프로세서 유닛)가 포함되어 있습니다.
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field oriented motor

Adaptable Field-Oriented Control

이 고성능 전기 드라이브 앱은 적절한 수준의 통합과 경성 실시간 성능을 달성하기 위한 밀도를 중요 모터 제어 애플리케이션에 구현해 줍니다. 독립적인 공간 벡터 변조, 아날로그 획득 및 기타 관련 모터 I/O 작업을 위해 CPU 작업을 오프로드함으로써 HDL에서 풍부한 자속 기준 제어(FOC) 및 슬라이딩 모드 SFOC 알고리듬을 구현하여 학습과 설계를 위한 매우 다양한 플랫폼을 제공합니다.
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control arm

Field-Oriented Control

센서 기반 제어는 많은 모터 시스템 구현의 핵심 구성 요소입니다. 브러시리스 DC 모터 환경에서 자속 기준 제어(FOC)는 중요한 제어 방법론으로 자리 잡고 있습니다. AMD의 위치 센서 포함 Field-Oriented Control 가속 애플리케이션은 Vitis™ 모터 제어 라이브러리를 활용하여 동기 모터의 확정적인 저지연율 제어를 제공합니다. 이 시스템은 구적 인코더, DC 전압 및 전류 판독값을 통합하여 대상 모터의 정밀한 속도 및 토크 제어를 보장합니다.
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대체 텍스트 추가

기술 파트너가 되는 것에 관심이 있으십니까?

Kria 앱 스토어는 Docker Hub에서 호스팅되는 Docker 컨테이너인 표준 인프라를 사용하여 고유한 에지 애플리케이션, 알고리즘, IP 코어를 마케팅할 수 있는 강력한 플랫폼을 제공합니다. 디자인을 제공하기 위한 가속화 애플리케이션 형식은 AMD 고객이 솔루션을 평가할 수 있는 가장 쉬운 방법이며, 애플리케이션 중심 솔루션 개발자에게는 기존의 IP 제품 개발 프로세스에 비해 간소화됩니다.

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대체 텍스트 추가

Kria SOM(System-On-Module)

스타터 키트에서 프로덕션에 이르는 에지 배포를 위해 설계된 Kria SOM 포트폴리오는 시스템 개발을 단순화하여 제품 출시를 앞당길 수 있도록 지원합니다.

Kria SOM 둘러보기
Kria SOM(System-On-Module)
각주
  1. 모든 성능 이점 및/또는 시간 절약에 관한 주장은 PROPHESEE 및/또는 LogicTronix Technologies가 제공한 것이며, AMD는 독립적으로 이를 테스트하거나 검증하지 않았습니다. 성능 이점과 시간 절약은 여러 변수의 영향을 받습니다. 여기에 제시된 결과는 PROPHESEE 및/또는 LogicTronix Technologies에 특정적이며, 일반적이지는 않을 수 있습니다. GD-181