AMD发布第二代Versa自适应 SoC，为AI边缘场景应用提供更加强大算力支撑

从智慧交通、布第I边智慧金融、代V大算智能医疗到智能个人助理，自适自动驾驶，应S缘场用提我们已经迈入无处不在的景应加强AI时代 。在全民AI时代 ，供更人工智能在帮助我们提高工作效率，力支提升工作、布第I边生活体验的代V大算同时 ，也对算力提出了更高的自适要求 
。除了数据中心算力之外，应S缘场用提如何提升终端算力，景应加强也成为人们关注的供更重点。源码库

在AMD自适应与嵌入式计算事业部( AECG) Versal产品营销总监Manuel Uhm看来 ，力支无处不在的布第I边AI为高度受限的系统带来更高要求的工作负载 。在人工智能驱动的嵌入式系统中，数据的预处理，AI的推理阶段 ，以及后处理阶段 ，都需要在高性能嵌入式系统中进行加速 ，才能实现全系统的实时 。

为了满足边缘终端不同阶段的云计算计算需求，AMD推出了面向AI驱动型嵌入系统的第二代Versal AI Edge系列产品和面向经典嵌入式系统的第二代Versal Prime系列产品，不仅提供了更高的AI计算性能，而且更好地降低了功耗，更好地满足AI时代下的企业自适应计算需求。

AI为高度受限的系统带来更高要求的工作负载

众所周知，复杂的边缘场景下不但对计算系统的性能有着一定的需求，免费模板而且对设备的尺寸、耐热抗寒性
 、可靠性、电力供应和信息安全等也提出了更高的要求  。随着AI时代的到来，大量的数据需要在终端设备上进行处理，这就对边缘系统提出了更高的要求。

Manuel Uhm表示，在人工智能驱动下 ，数据预处理、AI推理和后处理都需要在边缘设备上完成 。亿华云

首先，在数据预处理阶段，只有能够实时准确地收集和处理雷达 、激光雷达、摄像头等设备的收集的数据，才可以真正做到整个系统的实时处理。其次，在推理过程中，大都使用矢量处理器来完成。最后 ，在后处理阶段，一般使用高性能嵌入式CPU来完成 。

Manuel Uhm强调，香港云服务器目前没有一类处理器能够针对三个阶段进行优化，只能依靠一系列不同的处理器，才能实现对三个阶段的优化。然而 ，在三个阶段中使用不同的处理器
，需要在不同的芯片中转移数据
，不但会增加时延 ，而且还会带来功耗的提升 。因此 ，如果将这三个阶段集成到一个可编程逻辑SoC上
 ，就能够克服以上挑战。高防服务器实际上，这也是AMD推出了面向AI驱动型嵌入系统推出第二代Versal AI Edge系列产品的主要原因。

Manuel Uhm表示，可编程逻辑SoC能够更好地匹配各种传感器和各种类型的接口 ，强大的性能能够真正做到数据的实时处理
，同时还可以保证低时延、稳定性，甚至可以在现场部署完成之后，能够更加方便的进行后期升级
。

在第二代Versal自适应SoC上实现端到端加速

AMD本次发布的第二代Versal AI Edge系列产品，采用全球领先的可编程逻辑SoC
，能够实现灵活的实时预处理传感器融合 、数据调节，并支持新的硬图像/视频处理。

据介绍
，第二代Versal自适应SoC采用了下一代AI引擎 
，在实现高效AI推理的同时，提供了高达3倍的每瓦TOPS。由于集成了更高性能的CPU，在后处理过程中实现了高达10 倍的标量计算能力
 。除此之外，第二代Versal自适应SoC还进一步增强了安全能力 ，支持ASIL D 、SIL 3等
。

Manuel Uhm通过智能驾驶 、智慧城市和视频流处理三个场景的测试数据，详细介绍了第二代Versal自适应SoC的性能表现 。在L2+/L3的自动驾驶场景下 ，在相近的功耗资源下，与上一代产品相比性能提升了4倍图像处理能力；在智慧城市场景中，与上一代产品相比 ，采用第二代Versal自适应SoC的设备体积缩小了30% ，并支持2倍视频流  ，每路视频流占板面积更是缩小了65%；在视频流场景下
，为多端口编码与流媒体提供了2倍视频处理能力，每路视频流占板面积缩小了35%
。

在本次媒体沟通会上
，Manuel Uhm还针对数据预处理、AI推理和后处理三个阶段，详细介绍了第二代Versal自适应SoC的优势。

在数据预处理阶段，第二代Versal自适应SoC能够支持图像传感器、摄像头、激光雷达等多种传感器 ，能够与任何传感器进行接口适配，满足各种应用场景下的需求，拥有非常好地灵活性。

在AI推理过程，第二代Versal AI Edge系列SoC在Dense情况下
， MX6数据类型最高可以达到369 TFLOPS，INT8数据类型最高可以达到184 TOPS 。如果采用稀疏度计算方式
，性能能够实现翻倍。在采用AIE-ML v2情况下，第二Versal AI Edge系列SoC还能够进行一些数据信号的处理 ，例如FIR、FFT等等
。

据Manuel Uhm介绍 ，为了帮助用户实现更加强大的AI引擎，AMD还提供了开源的软件开发工具包 。借助Vitis AI，开发者可以使用他们原本非常熟悉的开源工具，例如PyTorch、TensorFlow等等，在Vitis当中去进行优化，进行推理。

在后处理阶段  ，第二代Versal AI Edge系列SoC能够为复杂的后处理提供高达10倍的标量算力 
，实现高达8倍的Arm Cortex-A78AE核心，每个核心最高频率高达2.2GHz，并且有高达200.3K的DMIPS算力。在控制功能的实时处理单元中，RPU可以实现高达10倍的Arm Cortex-R52核心 ，每个核心最高频率高达1.05 GHz ，提供高达28.5K的DMIPS算力。

第二代Versal AI Edge系列产品在汽车行业率先应用

本次媒体采访，Manuel Uhm还详细介绍了第二代Versal AI Edge系列产品的案例及发售情况。

据了解，斯巴鲁已经在EyeSight视觉系统中使用第二代Versal AI Edge系列产品 ，用以支持碰撞前制动、车道偏离预警、自适应巡航控制和车道保持辅助。之所以选择第二代Versal AI Edge系列产品 ，原因在于斯巴鲁希望在下一代视觉系统的AI方面具备领先优势，这就要求确保它的低时延
。由于第二代Versal AI Edge系列产品具备非常先进的数据类型支持，能够保持EyeSight视觉系统的高吞吐量以及高精度。

Manuel Uhm表示
，凭借可编程逻辑的灵活性，斯巴鲁下一代EyeSight系统利用在可编程逻辑中实现的反馈IP  ，能够实时修改摄像头的传感器参数，实现2030年没有致命道路事故的安全目标。

关于产品的发布与上市时间，Manuel Uhm表示第二代的VersalAI Edge系列和第二代的Versal Prime系列产品芯片样片会于2025年上半年发布，评估套件和系统模块将于2025年年终推出，量产芯片将于2025年末面世。

“人工智能已经无处不在，很难预测5年之后发展到什么程度 。AMD作为一家科技公司，我们始终深度参与AI方面的创新和发展，不断在无处不在的AI发展上 ，立在技术的前沿 。”采访最后 ，Manuel Uhm如是说。