容易に高速化

適応型プラットフォーム向けのアクセラレーション アプリケーション

簡単にインストール

アプリケーションは、Linux のデプロイメント フレームワークにパッケージ化されており、オープンソースのメカニズムを利用して OTA (Over The Air) で簡単にインストール可能

無償評価版

サポート資料、スタートアップ フロー、その他のツール/リソースを含む無償評価版 – ハードウェアの専門知識は不要

開発と運用

充実した開発環境で効率的に設計し、スターター キットやプロダクション SOM に実装して運用

容易にアップデート

スターター キットまたは運用中のプロダクション SOM のアクセラレーション アプリケーションを最新バージョンに動的にアップグレード

購入までのプロセス

1.アプリを選択
アプリを選択して機能、仕様、資料を確認

2.アプリをダウンロード
無償アプリケーションをダウンロードして、KV260、KR260、KD240 スターター キットで評価

3.設計開始
入門ガイドに従って 1 時間足らずで起動から動作の確認まで完了

4.アプリを購入
量産対応 K24 または K26 SOM を使用する実環境へ移行 (AMD のアプリケーションはすべて無償で提供)

Kria アクセラレーション アプリケーション

 アクセラレーション アプリケーションを利用することで、開発者はソフトウェア レベルでデザインをプログラムして差別化を図ることができるため、FPGA の設計経験は不要です。

  1. Kria K26 アプリ
  2. Kria K24 アプリ

Kria K26 向けのビジョンおよびロボティクス アプリケーション

Avnet Edge Computing Platform

SLVS-EC および 10 GigE Vision カメラ

このアプリケーションは、SLVS-EC センサーと GigE Vision プロトコルを活用するエッジ コンピューティング向けカメラ システムの設計に最適です。SLVS-EC センサー入力をハードウェアで処理することで、10 GigE Vision によるビデオ ストリーミングやマシン ビジョンなど、産業向けエッジ カメラに求められる高解像度を実現します。
cargo ship

LED アクティブ マーカー トラッキング

このプラグアンドプレイの LED アクティブ マーカー トラッキング アプリケーションは、PROPHESEE 社が独自開発したイベントベースの Metavision 技術を活用して実現しています。LED の光パルスを高速で検出および追跡し、背景を完全に除去しながらリアルタイムで 3D 姿勢情報を取得できるため、超高速トラッキング アプリケーションの可能性を広げます。
LogicTronix object detection

イベント ビジョンベース センサーを使用する物体検出と追跡

イベント ビジョンベース (EVB) センサーは、フレームベース センサーと比較して、センシング速度の向上、不安定な照明条件における動作品質の向上、通信負担の軽減といった利点をもたらします。1 このアプリケーションは、AMD Kria™ KV260 ビジョン AI スターター キットに MIPI 経由で搭載された EVB センサーを使用して物体検出と追跡を実行し、効率化されたエンドツーエンドのパイプライン アクセラレーションを実現します。

Machine Vision
Smart Camera Accelerated Application

スマート カメラ

この UltraHD スマート カメラは、ネットワーク接続やディスプレイを備えた顔検出機能をインプリメントします。歩行者検知、顔検知、人数カウントなどのアプリケーション向け機械学習を搭載し、ローカル ディスプレイや RTSP ストリーミングに対応します。
10GigE Vision Camera Accelerated Application

10GigE ビジョン カメラ

このアプリケーションでは、Sony IMX SLVS-EC センサーと一般的な GigE Vision プロトコルを使用する産業用カメラ デザインを実装しています。GigE Vision によってネットワーク経由でカメラを制御したり、最大 10 Gb/s でビデオ データをストリーミングできます。最大データ レートを達成し、プロセッシング ユニットを別の画像処理タスクに使用できるよう解放するため、ストリーミングはすべてハードウェア上で処理されます。
pedestrian detection

AI Box ReID

AI Box ReID アクセラレーション アプリケーションは、スケーラブルな分散マルチストリームを使用する追跡と認識を実行します。このアプリケーションは、歩行者を追跡するための機械学習を活用し、複数台のカメラからのストリームをデコード処理して、カメラ フィード全体での歩行者の検出と追跡を行います。一般的には、スマート シティ、小売分析、ビデオ分析などに適用されます。
Machine Vision
produce defect detection

欠陥検出

欠陥検出アクセラレーション アプリケーションは、Vitis ビジョン ライブラリを利用して、工場の高速パイプラインにおける果物や PCB などの欠陥検出や仕分けを自動化するマシン ビジョン アプリケーションです。
Machine Vision
Aupera Face Recognition for Kria SOM Accelerated Application

Aupera 社の顔認識技術

Aupera 社の顔認識ソリューションは、実環境下での顔認識を可能にする商業用として運用可能なエンドツーエンド ソリューションです。Aupera 社が独自に開発したクラス最高のトレーニング済み AI モデルを搭載するこのソリューションは、ティア 1 カスタマーによって実際に運用されています。顔検出、顔認識、マスク検出、マスク付き顔認識、RTSP/RTMP ストリーミング、ONVIF インターフェイスなどのアプリケーション向けの機械学習が組み込まれています。
Robotics
ROS 2 multi node

TSN を使用した ROS 2 マルチノード通信

同期したリアルタイム クロックは、複雑なプロセスの自動化や複数のセンサー、アクチュエーター、コントローラーで構成されるシステムの確定的な動作を実現するために不可欠な要素です。AMD の TSN (Time-Sensitive Networking) Subsystem は、時刻同期でタイミングを意識した低ジッターのイーサネット フレーム転送を可能にします。2 つの外部インターフェイスを備えているため、外部 TSN スイッチを追加しなくても大規模なネットワークに対応できます。
Robotics
robot arm

ROS 2 パーセプション ノード

ROS 2 パーセプション ノード アクセラレーション アプリケーションは、image_pipeline のサブセットを実装しています。これは ROS 2 エコシステムで最も人気のあるパッケージの 1 つであり、ROS パーセプション スタックの重要な部分となります。2 つのハードウェア アクセラレーション ノード、Resize/Rectify を含むシンプルな計算グラフを作成し、KRS フレームワークを使用してトレースやベンチマークが可能になります。
Robotics

デモ アプリ

デモ アプリは、評価目的での使用に限定されていること以外は、通常のアクセラレーション アプリケーションと同じです。スターター キットで機能を評価した後、次のステップへ進む場合は、アクセラレーション アプリケーション プロバイダーにお問い合わせください。

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.
Machine Vision
AMD Kria DFX

DFX アクセラレータ

Dynamic Function eXchange (DFX) は、プログラマブル ロジック (PL) デバイスの柔軟性を利用して、ハードウェア デザインを実行中に変更することを可能にします。分割されたデザインによって、システムの動作を継続させたまま PL の特定部分のみを再構成できます。DFX アクセラレーション アプリケーションは、Kria™ 上でハードウェアを動的に時分割多重化する機能を利用して、DFX の原理を実証します。
Machine Vision
Robotics
Avnet SMS diagram

Smart Model Select

Smart Model Select アプリケーションは、Kria™ SOM 向けのカスタム アプリケーションを構築する方法を示すチュートリアル サンプルです。このアプリケーションは、Vitis™ ビデオ解析 SDK (VVAS) のサンプル デザインを Kria KV260 ビジョン AI スターター キットに適用したものです。
Machine Vision
speech recognition

NLP-SmartVision

この自然言語処理 (NLP) SmartVisionアプリケーションは、ユーザーが話すキーワードを常時検出し、キーワードに基づいてビジョン タスクを動的に切り替えたり、表示プロパティを変更します。
Machine Vision
covid prediction

ローコード スマート ヘルスケア プラットフォーム

ここで紹介する Spline.ai 社のローコード スマート ヘルスケア プラットフォームは、肺炎と COVID-19 の深層学習モデルを使用するデモ アプリケーションです。Vitis™ AI ソフトウェアプラットフォームを利用してコンパイルおよび最適化した推論モデルを、Ubuntu 22.04 OS ベースの Kria™ KV260 スターター キットを使用して実行します。このローコード フレームワークは、スタンドアロン アプリケーション開発のみならず、AWS IoT Greengrass v2 プラットフォームで複数台の Kria K26 SOM ベース エッジ アプライアンスを使用する大規模アプリケーションの設計に最適です。
Machine Vision
GL Studio High Fidelity HMI Quad Demonstration Application

High Fidelity HMI クワッド

GL Studio HiFi HMI クワッド デモでは、GL Studio の優れた機能と柔軟性を紹介するために、ツールを使用して作成できる無限に広がる HMI の可能性を示す 4 つのデモを提供しています。これらのフル HD デモは 60Hz で実行され、シミュレーション データで駆動するインタラクティブ ウィジェットが含まれています。拡大表示するとデモを 1 つずつ表示でき、4 つのデモを一度に見ることも可能です。医療、産業、およびオートモーティブの分野を取り上げています。画期的な GL Studio ソフトウェアと AMD の高性能ハードウェアを使用して、クラス最高のランタイム パフォーマンスで試作から量産まですばやくプロジェクトを進めることができます。
Machine Vision

Kria K24 向けのドライブ アプリ

ROS 2 multi node

KD240 向け TSN を使用した ROS 2 マルチノード通信アクセラレーション アプリケーション

同期したリアルタイム クロックは、複雑なプロセスの自動化や複数のセンサー、アクチュエーター、コントローラーで構成されるシステムの確定的な動作を実現するために不可欠な要素です。AMD の TSN (Time-Sensitive Networking) Subsystem は、時刻同期でタイミングを意識した低ジッターのイーサネット フレーム転送を可能にします。2 つの外部インターフェイスを備えているため、外部 TSN スイッチを追加しなくても大規模なネットワークに対応できます。
Vision AI DPU-PYNQ diagram

ビジョン AI DPU-PYNQ

PYNQ は、Python、Jupyter、および豊富なライブラリを使用して構築された、生産性向上をサポートするオープンソースのフレームワークです。ソフトウェアおよびハードウェア エンジニアは、Zynq™ ファミリ デバイスを使用することにより、より高性能なインテリジェント システムをすばやく構築できます。DPU-PYNQ アクセラレーション アプリケーションには、Vitis™ AI DPU (Deep Learning Processor Unit) とすぐに実行できる AI 推論用 Notebook ファイルが含まれています。
field oriented motor

適応型フィールド指向制御

この高性能電動ドライブ アプリケーションは、ミッション クリティカルなモーター制御アプリケーションにおいてリアルタイム性能を実現するために最適な統合性と密度を提供します。個別タスクとしての空間ベクトル変調、アナログ データ収集、その他の関連するモーター I/O タスクを CPU からオフロードすることで、高度なフィールド指向制御 (FOC) およびスライディング モード SFOC アルゴリズムを HDL で実装した、学習や設計向けの汎用プラットフォームを提供します。
control arm

フィールド指向制御

センサーベースの制御は、多くのモーター システムの実装において重要なコンポーネントとなります。ブラシレス DC モーターの場合、フィールド指向制御 (FOC) が最も効果的な制御方法です。AMD が提供する Field-Oriented Control with Position Sensor (位置センサーを使用するフィールド指向制御) アクセラレーション アプリケーションは、Vitis™ モーター制御ライブラリを使用して、同期モーターの制御を確実かつ低レイテンシで実現します。このシステムは、直交エンコーダー、DC 電圧、および電流測定を統合し、対象モーターの速度とトルクを正確に制御します。
Alt テキストの追加

テクノロジ パートナーになりませんか?

Kria アプリ ストアは、標準的なインフラ (Docker Hub 上の Docker コンテナー) を使用して、独自のエッジ アプリケーション、アルゴリズム、および IP コアを提供/販売する画期的なプラットフォームを提供します。アクセラレーション アプリケーションは、ソリューションをすばやく評価するのに最適なフォーマットです。アプリケーションにフォーカスしたソリューション開発は、従来の IP 製品を活用する方法よりも合理的です。

curved transparent to black top gradient divider
Alt テキストの追加

Kria SOM (システム オン モジュール)

スターター キットから量産対応まで、エッジでの運用に適した Kria SOM 製品ポートフォリオは、システム開発をシンプルにすることで製品開発期間を短縮します。

Kria SOM (システム オン モジュール)
脚注
  1. パフォーマンスのメリットや時間の節約効果に関するすべての記載は、PROPHESEE 社および/または LogicTronix Technologies 社から提供されたものであり、AMD が独自に検証したものではありません。パフォーマンスのメリットと時間の節約効果は、さまざまな要因によって影響を受けます。ここに記載されている結果は、PROPHESEE 社および/または LogicTronix Technologies 社独自のものであり、一般的ではない可能性があります。GD-181