随着以ChatGPT为首的大模型的爆火，AI带来了一场新的革命，医疗、交通、智能零售、智能工厂、智能城市等各个领域，AI所展现出的前所未有的生产力提升，正让其加速融入每一个人的生活。边缘端也是如此，虽然仍然受限于嵌入式系统本身的尺寸、功耗、性能等多方面的限制，但是AI浪潮的席卷为所有的边缘设备带来了新的可能。
4月9日，AMD正式发布了其第二代Versal自适应SoC产品，其中包括第二代Versal AI Edge系列，也就是AI驱动型嵌入式系统，以及面向经典嵌入式系统的第二代Versal Prime系列。
根据官方的数据，第二代Versal自适应SoC在AI引擎、CPU、实时处理、可编程逻辑、安全性和集成化方面相较于第一代产品实现了显著的提升：
为了更为直观的展现第二代产品的优势，AMD自适应与嵌入式计算事业部( AECG ) Versal产品营销总监Manuel Uhm举出了三个具体的应用案例：
AI驱动型嵌入式系统一般包含预处理、AI推理、后处理三个阶段，常规的操作是使用包含可编程逻辑的非自适应SoC进行传感器数据的预处理，在推理过程当中使用矢量处理器，然后在后处理阶段去使用一些高性能的嵌入式CPU。也就是说，工程师需要使用一系列不同的处理器，才能对三个阶段进行优化，并没有一类处理器能够同时优化这三个阶段。
而AMD的第二代Versal自适应SoC产品最为独到的优势之一就是可以为嵌入式系统带来单芯片智能性，在单个器件中提供端到端的加速：
该阶段的目标是要降低时延和增加确定性，一般会有有两种处理方式，一是使用非自适应的SoC，虽然有的也有I/O接口或者硬ISP，但是它的数量往往非常有限，缺少灵活性。工程师如果想照顾不同的传感器，以及把更多不同类型的数据载入这个过程，就必须通过外部的内存来做存储和缓存，但由于这些处理器并没有经过优化，所以效率会变低，时延是也会变大。
另一种方法也就是第二代Versal自适应SoC所使用的可编程逻辑，这种方法更为灵活，因为有可编程I/O，可编程逻辑，还有硬IST，所以可以进行定制的可编程逻辑以实现差异化，并且由于不需要外部内存，也没有缓存的需求和设置，执行时间会非常短，时延也能够大大降低。
推理面临的主要挑战包括巨大的吞吐量，以及非常高的精准度要求等。由于新一代产品可以支持更多的数据类型，也就可以支持不同程度的精准度以及吞吐量，对于共享指数数据类型可以在提高吞吐量的同时也不减损精准度。
针对于不同的数据类型第二代Versal自适应SoC都可以实现非常高的吞吐量，在Dense TOPS方面，MX6数据类型，最高端为370 TFLOPS；INT8数据类型，最高端为184 TOPS，如果是稀疏度的话，性能还可以翻番。同时，新一代的AIE-ML v2 AI引擎，还支持一些推理以外的附加功能，如数据信号的处理(FIR、FFT等)、视觉以及其他。
对于这一阶段来说，CPU性能的提升是巨大的，10倍的标量算力，8倍的Arm Cortex-A78AE核心，10倍的Arm Cortex-R52核心，更高性能的CPU也就能支撑起更为复杂的运算。此外，第二代Versal自适应SoC还提高了功耗效率，并支持信息安全和功能安全，整个器件都是按照ASIL D、SIL 3级别设计，以更好的应对系统故障。
总的来说，与第一代产品相比，第二代Versal自适应SoC可以说是一代产品的补充而非替代，二者的目标应用并不重叠，二代产品所针对的主要是中央计算，而一代产品更多的是边缘传感器或者CPU卸载。而目前，第二代Versal AI Edge系列产品已经有了实际应用案例，斯巴鲁的EyeSight视觉系统就将基于该器件，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。
Manuel表示，现在早期试用计划已经展开，目前正与主要客户进行接洽，包括斯巴鲁，早期的访问文档现在已经发布，可以即刻采用第一代评估板和设计工具开始展开设计。第二代的Versal™ AI Edge系列和第二代的Versal Prime系列产品，样片会于2025年上半年发布，评估套件和系统模块将于2025年年中推出，量产芯片将于2025年末面世。
最前沿的电子设计资讯
