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面向自适应平台的加速应用

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应用打包在 Linux 部署框架中，可轻松通过开源机制无线安装

免费评估

通过技术支持文档、入门流程以及其他工具和资源进行免费评估 - 无需专业硬件知识

开发和部署

以更高起点着手推进开发，并轻松部署至入门套件或量产 SOM

易于升级

动态升级至最新版本的加速应用，无论是入门套件还是已部署的量产 SOM，都可轻松升级

如何探索

1.选择应用
选择应用并探索功能、规格和文档

2.下载应用
免费下载应用，并基于 KV260、KR260 或 KD240 入门套件进行评估

3.按说明操作
使用入门指南在 1 小时内启动运行

4.购买应用
用于 K24 或 K26 量产 SOM 的量产部署（所有 AMD 应用均免费提供）

Kria 加速应用

 开发者即使在没有 FPGA 编程经验的情况下也可以通过软件层面对其设计进行编程和创新。

Kria K26 视觉和机器人应用

所有应用
cargo ship

LED 主动式标记点跟踪

此 LED 主动式标记点跟踪应用即插即用，展示了 PROPHESEE 基于事件的 Metavision 传感器技术。该应用能够出色完成 LED 光脉冲高速检测和跟踪、完整背景移除以及实时 3D 姿态信息捕捉等任务，助力实现各种全新超高速跟踪应用。
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LogicTronix object detection

基于事件视觉传感器的对象检测和跟踪

与基于帧的传感器相比，基于事件视觉的 (EVB) 传感器能够更快感知到对象，在难以预测的光照条件下更加高效地运行，且具有更低的通信需求。1 此应用展示了与 AMD Kria™ KV260 视觉 AI 入门套件相集成的基于 MIPI 的 EVB 传感器，可用于执行对象检测和跟踪，实现全面优化的端到端流水线式加速。

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Machine Vision
Smart Camera Accelerated Application

智能相机

这款 UltraHD 智能相机可通过网络和显示功能实现人脸检测。它具有内置的机器学习功能，可用于行人检测、面部检测以及通过本地显示和 RTSP 流进行计数的应用。
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10GigE Vision Camera Accelerated Application

10GigE Vision 相机

该应用可使用索尼 IMX SLVS-EC 传感器和广泛使用的 GigE Vision 协议实现工业摄像头设计。GigE Vision 不仅可帮助用户通过网络配置摄像头，而且还可帮助他们传输视频数据，在该应用中，速率高达 10Gb/s。流媒体完全在硬件中处理，可获得超高的数据速率并可释放所有多余图像处理任务的处理单元。
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Machine Vision
pedestrian detection

支持 ReID 的 AI Box

支持 ReID 的 AI Box 加速应用可执行可扩展的分布式多流跟踪与重新识别。该应用不仅可利用机器学习来跟踪行人并解码多个摄像头数据流，而且还可通过摄像头信号实现行人检测与跟踪。常见的应用包括智慧城市、零售分析和视频分析等。
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Machine Vision
produce defect detection

缺陷检测

缺陷检测加速应用是一种机器视觉应用，可使用 Vitis 视觉库功能自动检测缺陷（例如水果、PCB）以及在高速工厂流水线中进行分类。
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Machine Vision
Phoenix HDR ISP Accelerated Application

Phoenix HDR ISP

Phoenix 是针对 Kria™ KV260 视觉 AI 入门套件优化的 HDR 图像信号处理器 (ISP)。结合 Xfuse 图像传感器模块，用户可以利用此功能齐全的 ISP 来定制开发视觉和深度学习应用，并在高达 120dB 的动态范围的高对比度环境中实现实时性能。此成像模块和系统专为 Kria SOM 的即插即用性能而设计，可在人工智能、监控、机器人或消费者应用中遇到的具有挑战性的环境中快速部署。
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Machine Vision
Aupera Face Recognition for Kria SOM Accelerated Application

Aupera 人脸识别

Aupera 面部识别解决方案是一种商业化、可部署的端到端解决方案，可在现实世界中实现面部识别。该解决方案由 Aupera 专有的最佳训练 AI 模型提供支持，由 Tier 1 客户实际部署。它为人脸检测、人脸识别、面具检测、蒙面人脸识别、RTSP/RTMP 流媒体和 ONVIF 接口等应用整合了机器学习。
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Machine Vision
ROS 2 multi node

通过 TSN 实现的 ROS 2 多节点通信

同步实时时钟是实现复杂过程自动化并为具有多个传感器、执行器和控制器的系统实现确定性行为的重要因素。AMD 时间敏感性网络 (TSN) 子系统不仅可提供时间同步，而且还支持低抖动时间感知传输以太网帧。有两个外部接口，因此无需外部 TSN 交换机，便可用于更大的网络。
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Robotics
robot arm

ROS 2 感知节点

ROS 2 感知节点加速应用实现了 image_pipeline 子集。 这是 ROS 2 生态系统中最受欢迎的封装之一，也是 ROS 感知堆栈的重要组成部分。创建一个简单的计算图，包括两个硬件加速节点、Resize & Rectify，然后使用 KRS 框架来实现跟踪和基准测试。
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Robotics

演示应用

演示应用类似于加速应用，只是它们仅用于评估。您可评估入门套件的功能，并向加速应用提供商咨询更多信息。

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 加速器

Dynamic Function eXchange (DFX) 利用可编程逻辑 (PL) 器件的灵活性，允许对运行中的硬件设计进行运行时修改。分区设计允许重构一部分 PL，而该系统的另一部分则可继续运行。DFX 加速应用可通过利用在 Kria™ 上为多路复用硬件动态定时的功能，说明 DFX 背后的前提。
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Machine Vision
Robotics
Avnet SMS diagram

Smart Model Select

Smart Model Select 应用是一个关于如何为 Kria™ SOM 创建自定义应用的教程示例。Smart Model Select 应用包含 Vitis™ 视频分析 SDK (VVAS) 示例之一，该示例已移植到 Kria KV260 视觉 AI 入门套件。
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Machine Vision
speech recognition

NLP-SmartVision

自然语言处理 (NLP) SmartVision 应用连续检测用户说出的关键字，并展示多个视觉任务之间基于关键字的动态切换和/或更改显示属性。
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Machine Vision
covid prediction

低代码智能医疗平台

此处所示的 Spline.ai 低代码智能医疗平台是利用肺炎和新冠肺炎深度学习应用建立的演示项目。该模型使用 Vitis AI 软件平台进行编译和优化，可在安装 Ubuntu 22.04 操作系统的 Kria KV260 入门套件上运行推理工作负载。该低代码框架可单独用于开发应用，或与 AWS IoT Greengrass v2 平台中基于 Kria K26 SOM 的边缘设备大规模机群搭配使用。
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Machine Vision
GL Studio High Fidelity HMI Quad Demonstration Application

High Fidelity HMI Quad

GL Studio HMI Quad 演示能通过突出演示可使用 GL Studio 创造的无限 HMI 可能中的四种，展示该工具的高度灵活性和强大功能。每一项完整的高清演示都以 60hz 的频率运行，其包含由仿真数据驱动的交互式小部件。预览可通过放大一次演示一种，也可一次查看所有四种。主要针对医疗、工业和汽车领域。让 GL Studio 软件和 AMD 硬件的强大功能以创纪录的速度，将您的项目从原型设计带入量产并获得业界最佳的运行时性能。
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Machine Vision

Kria K24 驱动应用

所有应用
ROS 2 multi node

通过 TSN 加速应用实现 ROS 2 多节点通信（用于 KD240）

同步实时时钟是实现复杂过程自动化并为具有多个传感器、执行器和控制器的系统实现确定性行为的重要因素。AMD 时间敏感性网络 (TSN) 子系统不仅可提供时间同步，而且还支持低抖动时间感知传输以太网帧。有两个外部接口，因此无需外部 TSN 交换机，便可用于更大的网络。
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Vision AI DPU-PYNQ diagram

Vision AI DPU-PYNQ

PYNQ 是一个使用 Python、Jupyter 以及广泛相关库生态系统构建的开源生产力框架。它使用 Zynq 系列器件来构建功能更强大、更智能的系统，从而可提高软硬件工程师的生产力。DPU-PYNQ 加速应用包含一个 Vitis™ AI 深度学习处理器单元 (DPU)，AI 推断笔记本准备就绪，开箱即用。
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field oriented motor

自适应磁场定向控制

这款高性能电气驱动应用可为实现任务关键型电机控制应用的高实时性能带来超高集成度和密度。通过卸载 CPU 任务来进行独立的空间矢量调制、模拟采集以及其它相关马达 I/O 任务，在 HDL 中执行丰富的磁场定向控制 (FOC) 和滑模 SFOC 算法，可为学习和设计提供一个极其通用的平台。
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control arm

磁场定向控制

基于传感器的控制是大量电机系统实施方案的重要组成部分。在无刷 DC 电机环境下，磁场定向控制 (FOC) 是一种重要的控制方法。带有 AMD 位置传感器加速应用的磁场定向控制利用 Vitis™ 电机控制库提供同步电机的确定性、低时延控制。该系统整合正交编码器、DC 电压和电流读取，可确保对目标电机的精确速度及转矩控制。
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Kria 应用商城这个强大的平台使用标准基础设施（托管在 Docker Hub 上的 Docker 容器）来推广您创新的边缘应用、算法和 IP 核。用于交付设计的加速应用是 AMD 客户快速评估解决方案的简易方式。与传统 IP 产品部署流程相比，开发以应用为中心的解决方案更为优化。

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Kria 系统级模块 (SOM)

Kria SOM 系列是专门针对边缘部署而精心设计的产品，从入门套件到量产 SOM 全覆盖，可简化系统开发，助力加速产品上市。

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Kria 系统级模块
附注
  1. 所有性能提升和/或时间节省数据均由 PROPHESEE 和/或 LogicTronix Technologies 提供，未经 AMD 独立检验或验证。性能提升和时间节省数据可能会受各种因素影响。此处的结果仅特定于 PROPHESEE 和/或 LogicTronix Technologies，不一定广泛适用。GD-181