

Was ist ein SOM?
System-On-Modules (SOMs) sind kleine Embedded-Boards, die etwa die Größe einer Kreditkarte haben und ein SoC (z. B. einen Mikroprozessor, GPU oder FPGA), Speicher, Energieverwaltung und andere unterstützende Schaltkreise enthalten. SOMs abstrahieren die Hardware, damit Entwickler einen optimierten Designprozess auf Platinenebene statt auf Chip-Ebene beschleunigen können.

Kria SOMs
Das Kria™ SOM-Angebot ist ein Portfolio aus SOMs für die Edge-Bereitstellung mit Starter Kits und Produktions-SOMs. Es vereinfacht die Systementwicklung und hilft Ihnen, Ihr Produkt schneller auf den Markt zu bringen.
Bevorzugte SOM-Partner
Robustes Ökosystem mit SoC- und FPGA-basierten System-On-Modules
Von AMD bevorzugte SOM-Partner ergänzen Kria SOMs durch ein breites Portfolio an Platinen für jeden Bedarf. Ganz gleich, ob Ihr Design zusätzliche E/A, FPGA Fabric, einzigartige Schnittstellen oder eine beliebige Anpassung erfordert, diese Partner können Ihnen helfen.
Powering Electric Drive Control & Efficiency with Adaptive Computing
Adaptive Kria™ System-On-Module (SOM) Geräte von AMD spielen eine wichtige Rolle bei der elektrischen Antriebssteuerung. Sie können die Performance optimieren, einen Motor effizienter laufen lassen, den Stromverbrauch senken, Geräusche und Vibrationen reduzieren sowie potenzielle Ausfälle erkennen, bevor sie auftreten. Laden Sie unser neues E-Book zur Motorsteuerung herunter, um mehr zu erfahren!
Accelerate Your AI-Enabled Edge Solution with Adaptive Computing
Erfahren Sie alles über adaptive SOMs und erhalten Sie Beispiele dafür, warum und wie sie in Edge-Anwendungen der nächsten Generation implementiert werden können. Finden Sie heraus, wie Anbieter von Smart Vision von der Performance, Flexibilität und schnellen Entwicklung profitieren, die nur durch ein adaptives SOM erreicht werden kann.
Adaptive Computing in Robotics
Die Nachfrage nach Robotik nimmt rapide zu. Es ist schwierig genug, einen Roboter zu bauen, der sicher ist und neben Menschen betrieben werden kann. Aber diese Technologien zusammenzubringen, kann noch schwieriger sein. Erschwerend kommen noch das maschinelle Lernen und die künstliche Intelligenz hinzu. Damit wird es schwieriger, mit den rechenintensiven Anforderungen Schritt zu halten. Lesen Sie das E-Book, um mehr zu erfahren.










