輕鬆加速

適用於自適應平台的加速應用程式

輕鬆安裝

應用程式以 Linux 部署架構封裝，可透過開放原始碼機制輕鬆無線安裝

免費體驗

有受支援文件、開始使用流程和其他工具及資源，協助您進行免費評估 – 無需硬體專業知識

開發部署

從較高的起點著手開發，然後部署至入門套件或量產品 SOM

輕鬆更新

動態升級至最新版本的加速應用程式，不論是入門套件或已部署量產品 SOM 皆可

如何選購

1.選擇應用程式
選擇一個應用程式，然後探索功能、規格和文件

2.下載應用程式
免費下載應用程式並在 KV260、KR260 或 KD240 入門套件上進行評估

3.依照逐步說明操作
使用我們的入門指南，在一個小時以內啟動並執行

4.購買應用程式
用於 K24 或 K26 量產品 SOM 的正式上線部署（所有 AMD 應用程式均免費提供）

Kria 加速應用程式

 讓開發人員能夠在軟體層級針對其設計編寫程式和賦予差異化優勢，而且無需現場可程式化閘陣列 (Field Programmable Gate Array, FPGA) 程式設計經驗。

適用於 Kria K26 的視覺與機器人學應用程式

所有應用程式
LogicTronix object detection

事件視覺型感測器的物體偵測與追蹤

與畫格感測器相比，事件視覺型 (EVB) 感測功能可加快感測速度、改善不可預測照明環境下的運作狀況並降低通訊需求。1 此應用程式呈現了透過 MIPI 連接至 AMD Kria™ KV260 Vision AI 入門套件的整合式 EVB 感測器，如何執行物體偵測與追蹤，以簡化端對端管線加速。

檢視應用程式
Machine Vision
Smart Camera Accelerated Application

Smart Camera

這款 UltraHD 智慧型攝影機配備臉部偵測、網路及顯示器功能。其中內置機器學習功能，可用於行人偵測、臉部偵測及人數計算等應用，並且具備本機顯示器和 RTSP 串流功能。
檢視應用程式
pedestrian detection

AI Box with ReID

AI Box with ReID 加速應用程式可執行分散式、可擴充的多重串流追蹤與重新辨識。此應用程式利用機器學習追蹤行人並解碼多重攝影機串流，並可跨攝影機串流偵測及追蹤行人。常用的應用包括智慧城市、零售分析以及影片分析。
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Machine Vision
produce defect detection

Defect Detection

Defect Detection 加速應用程式是一款機器視覺應用程式，利用 Vitis Vision 程式庫功能自動偵測產品瑕疵（例如水果、PCB），以及在工廠高速管線中進行分揀。
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Machine Vision
Phoenix HDR ISP Accelerated Application

Phoenix HDR ISP

Phoenix 是針對 Kria™ KV260 Vision AI Starter Kit 最佳化的 HDR 影像訊號處理器 (ISP)。結合 Xfuse 感光元件模組，使用者即可利用這套功能完整的 ISP 來自訂開發視覺與深度學習應用程式，在高對比度環境中獲得即時效能，提供高達 120dB 動態範圍。為 Kria SOM 的即插即用效能而設計，其成像模組和系統皆已準備好可快速部署至 AI、安全性、機器人或消費性應用等高挑戰性環境。
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Machine Vision
Aupera Face Recognition for Kria SOM Accelerated Application

Aupera Face Recognition

Aupera 臉部辨識解決方案是一套端對端、可商用部署的解決方案，為業務現場臉部辨識所開發。此解決方案具備 Aupera 專屬 AI 模型，經過同類最佳訓練，已獲 T1 級客戶現場部署。它內置了各種用途的機器學習功能，例如臉部偵測、臉部辨識、口罩偵測、戴口罩臉部辨識、RTSP/RTMP 串流以及 ONVIF 介面。
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Machine Vision
ROS 2 multi node

ROS 2 Multi-Node Communication via TSN

Synchronized Real Time Clocks 是複雜程序自動化的重要實現要素，也是具多個感應器、致動器和控制器之系統的決定性行為。AMD 的 Time-Sensitive Networking (TSN) Subsystem 提供低抖動之乙太網路訊框的時間同步處理和時間感知傳輸。由於本產品具有兩個外部介面，因此可用於更大型的網路，無須外部 TSN 交換器。
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Robotics
robot arm

ROS 2 Perception Node

ROS 2 Perception Node 加速應用程式實作 image_pipeline 的子功能集，這是 ROS 2 生態系統中最熱門套件之一，也是 ROS Perception 堆疊的核心元件。它會建立一個簡單的運算圖，由調整大小和矯正的兩個硬體加速節點構成，並運用 KRS 框架進行追蹤和基準測試。
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Robotics

示範應用程式

示範應用程式與加速應用程式類似，但僅供用於評估。在入門套件上評估功能，然後向加速應用程式供應商諮詢後續步驟。

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 Accelerator

動態功能交換 (DFX) 利用可程式化邏輯 (PL) 裝置的靈活彈性，讓作業系統硬體設計能在執行時間做修改。分區的設計，可在系統一部分仍持續執行的情況下重新設定 PL 的一部分。DFX 加速應用程式利用在 Kria™ 將硬體動態分時多工，解說 DFX 的大前提。
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Machine Vision
Robotics
Avnet SMS diagram

Smart Model Select

Smart Model Select 應用程式是教學課程範例，說明如何為 Kria™ SOM. 建立自訂應用程式。Smart Model Select 應用程式擁有其中一個已移轉至 Kria KV260 Vision AI Starter Kit 的 Vitis™ Video Analytics SDK (VVAS) 範例。
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Machine Vision
speech recognition

NLP-SmartVision

自然語言處理 (NLP) SmartVision 應用程式會持續偵測使用者所說的關鍵字，並展示以關鍵字為基礎的動態切換，在多組視覺任務之間切換和 / 或變更顯示屬性。
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Machine Vision
covid prediction

Low-Code Smart Healthcare Platform

此處展示的 Spline.ai Low-Code Smart Healthcare Platform 是使用肺炎與 COVID-19 深度學習應用程式所做的示範。此模型是使用 Vitis™ AI 軟體平台進行編譯與最佳化，於 Ubuntu 22.04 作業系統在 Kria™ KV260 入門套件上執行推論。此低程式碼架構的設計，旨在開發獨立式應用程式，或是搭配大量以 Kria K26 SOM 為基礎之邊緣設備，在 AWS IoT Greengrass v2 平台使用。
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Machine Vision
GL Studio High Fidelity HMI Quad Demonstration Application

High Fidelity HMI 四合一

GL Studio HMI 四合一示範呈現 GL Studio 的靈活彈性與功能，展現使用此工具可建立的無限多種 HMI 可能性當中的四種。每項全高清展示皆以 60Hz 執行，並隨附許多由模擬資料驅動的互動式小工具。放大畫面一次預覽一種示範，或同時檢視全四種。展示主題為醫療、工業和汽車應用領域。運用 GL Studio 軟體與 AMD 硬體，以同類最佳的執行時間效能，將您的專案從原型快速推進至生產。
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Machine Vision

驅動 Kria K24 的應用程式

所有應用程式
ROS 2 multi node

ROS 2 Multi-Node Communication via TSN Accelerated Application for KD240

Synchronized Real Time Clocks 是複雜程序自動化的重要實現要素，也是具多個感應器、致動器和控制器之系統的決定性行為。AMD 的 Time-Sensitive Networking (TSN) Subsystem 提供低抖動之乙太網路訊框的時間同步處理和時間感知傳輸。由於本產品具有兩個外部介面，因此可用於更大型的網路，無須外部 TSN 交換器。
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Vision AI DPU-PYNQ diagram

Vision AI DPU-PYNQ

PYNQ 是使用 Python、Jupyter 及廣大關聯程式庫生態系統所建構的開放原始碼生產力框架。它利用 Zynq™ 系列裝置來提升軟體與硬體工程師的生產力，打造功能更強大、更聰明的系統。DPU-PYNQ 加速應用程式包含一個 Vitis™ AI 深度學習處理器 (Deep Learning Processor Unit, DPU)，並提供現成可用的 AI 推論筆記。
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field oriented motor

Adaptable Field-Oriented Control

這個高效能電動機應用程式帶來適當的整合與密度，讓關鍵任務馬達控制應用能夠達到硬即時的效能。藉由卸載處理器上關於獨立空間向量調變、類比擷取和其他相關馬達 I/O 任務，這組以 HDL 實作豐富的磁場導向控制 (FOC) 及滑動模式定子磁場導向控制 (SFOC) 演算法，可提供極為靈活的學習與設計平台。
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control arm

Field-Oriented Control

感應器控制在許多馬達系統實作當中，皆屬關鍵元件。在無刷直流馬達的應用當中，磁場導向控制 (FOC) 為相當重要的控制方法。AMD 的 Field-Oriented Control with Position Sensor 加速應用程式，利用了 Vitis™ Motor Control Library 來提供確定性、低延遲的同步馬達控制。此系統整合了正交編碼器、直流電壓及電流讀數，確保能精準控制目標馬達之速率和扭矩。
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Kria SOM 是專為從入門套件到量產品之邊緣部署設計的產品組合，能夠簡化系統開發，有助於讓您的產品更快上市。

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尾註
  1. 所有效能效益和/或時間節省聲明均由 PROPHESEE 和/或 LogicTronix Technologies 提供，AMD 尚未對其進行獨立測試或驗證。效能效益與時間節省會受到各種變數的影響。此處結果是 PROPHESEE 和/或 LogicTronix Technologies 的特定結果，可能不是典型結果。GD-181