Módulo AMD Xilinx Kria KR260 FPGA introduzido para desenvolvimento rápido de robótica

A família de módulos Xilinx Kria surgiu na primavera passada, novos itens foram posicionados como uma plataforma para o rápido desenvolvimento de dispositivos periféricos (borda), especialmente aqueles relacionados a sistemas de visão de máquina. Ontem, foi introduzido um novo módulo Kria KR260, projetado especificamente para robótica. Em comparação com o modelo KV260, a placa base da novidade possui recursos aprimorados, principalmente em termos de subsistema de rede.

A base ainda é o Kria K26 SoM baseado no Zynq UltraScale + FPGA, mas ao contrário do KV260, o novo KR260 não possui um, mas dois conectores de 240 pinos. O número de interfaces 1GbE cresceu para quatro, com dois conectores suportando a versão industrial, e a quinta interface Ethernet (10GbE) é feita no formato SFP +. Há suporte para TSN. Outra diferença importante é o suporte para módulos de visão de máquina SLVS-EC de alta velocidade (até 860 Mpix/s) versus os convencionais com interface MIPI.

Fonte: AMD Xilinx

Também vale a pena notar a presença de um grande número de conectores tanto para conectar sistemas de sensores, por exemplo, lidar, quanto para interruptores que atendem a drives. A plataforma implementa uma rede interna totalmente previsível e também pode funcionar como parte de um cluster de várias placas KR260. Há hardware avançado disponível para descarregar processadores de tarefas auxiliares, como planejamento de movimento ou fusão de sensores.

Características da plataforma Kria KR260. Fonte: AMD Xilinx

O custo da novidade é bastante alto: o próprio módulo K26 custa US$ 300 na versão básica ou US$ 420 na versão protegida (de -40 a +100 °C), e a placa KR260 custará outros US$ 349. Mas isso dará ao comprador um sistema completo e poderoso que possui muitas portas IO e suporta processamento de vídeo de várias câmeras HD ao mesmo tempo. E para isso já existe uma loja de aplicativos prontos. Parece que a AMD está visando seriamente o mercado de plataformas robóticas, onde competirá com as soluções NVIDIA Jetson.