\nA AMD apresentou versões especiais de chips híbridos APU Strix Halo para sistemas físicos de inteligência artificial – para robôs. Eles têm características semelhantes às do cliente Ryzen AI Max, mas foram projetados para operação 24 horas por dia e dez anos de operação.\n\n
\n\nFonte da imagem: AMD\n\nExistem três opções de chips, correspondentes aos três modelos originais do Strix Halo. O modelo mais antigo X199 oferece 16 núcleos Zen 5 e 40 unidades de computação RDNA 3.5; X188 – 12 núcleos e 32 unidades computacionais; X168 – oito núcleos e as mesmas 32 unidades de computação. As especificações detalhadas de cada modelo não são especificadas, mas sabe-se sobre uma frequência de clock de até 5,1 GHz no modo Boost e suporte para até 128 GB de memória unificada. Em todos os casos, há um processador neural XDNA 2 com desempenho de até 50 TOPS, um TDP personalizável de 45 a 120 W e uma faixa de temperatura operacional de -40 °C a 105 °C.\n\n
\n\nA nova linha da AMD é uma resposta aos chips Panther Lake da Intel para robôs. Ambas as empresas defendem soluções integradas que reduzem a latência em comparação com arquiteturas nas quais CPU, GPU, processador neural e memória estão em chips separados. Os chips da linha AMD X100 são fisicamente maiores do que seus equivalentes Panther Lake, mas também contêm mais componentes de silício para tarefas que exigem mais recursos.\n\nA AMD mostrou testes comparativos do carro-chefe X199 com um Intel Core Ultra X7 358H – um processador de 16 núcleos e gráficos integrados Intel Arc B390 com 12 núcleos Xe3. O AMD X199 foi 1,2x e 1,3x mais rápido nos testes GeekBench 6.1 e PassMark, respectivamente, e 1,5x mais rápido no benchmark não oficial SPECrate 2017 com cargas de trabalho inteiras. No benchmark gráfico, a AMD superou o concorrente em 1,4 vezes no Vulkan, 1,7 vezes no OpenGL (ambos usando GFXBench 5 no Ubuntu) e 1,6 vezes no Unigine Heaven Extreme.\n\n
\n\nEm tarefas físicas de IA, o tempo até o primeiro token (TTFT) foi reduzido em 1,4 vezes, e o número de tokens por segundo no benchmark Llama com back-end Vulkan e TDP 45 W foi aumentado em 3,5 vezes. É verdade que o teste foi realizado em um AMD Ryzen AI Max 395+, “configurado de acordo com as especificações Ryzen AI Embedded X199”, em uma placa de referência Maple com uma velocidade de clock de CPU de 5,1 GHz, frequência gráfica de 2,9 GHz e um TDP constante de 45 W. O Intel Core Ultra X7 358H foi testado no MSI Prestige 16 Flip AI+ a 30W TDP, após o qual a AMD “previu” o desempenho do chip Intel em 45W TDP “usando fatores de escala derivados de dados de benchmark disponíveis publicamente”. Em outras palavras, a comparação não está totalmente correta.\n\n
\n\nA AMD não apenas oferece os chips X100, mas também os produz como parte do Kria System on Module (SOM), uma plataforma integrada para desenvolvedores de robótica. A placa mede 120 × 120 mm e está em conformidade com o formato COM-HPC padrão. Este dispositivo totalmente integrado com a placa AMD Spartan UltraScale+ FPGA é uma solução pronta para uso para a criação de sistemas robóticos, incluindo interfaces especializadas para conexão de câmeras, redes industriais e sensores.\n\nEm testes, o AMD X100 Kria foi comparado com o Nvidia Thor T5000, mas não foram realizados pela própria AMD, mas sim a pedido da Open Navigation e Mimix. Aqui, novamente, os benchmarks não foram simples: o kit de desenvolvimento Jetson AGX Thor da Nvidia foi comparado ao mini PC GMKtech EVO-X2 AI equipado com o chip Ryzen AI Max + 395, “configurado de acordo com as especificações Ryzen AI Embedded X199”. A AMD ainda está tentando afastar os desenvolvedores da plataforma Nvidia CUDA: a ferramenta HIPIFY converte o código CUDA em AMD HIP C++, assumindo 70-80% do “trabalho” de portabilidade. Durante os testes, a empresa portou com sucesso 15 aplicações CUDA, totalizando 1.199 linhas de código com uma taxa de automação de 70–80%. O AMD X100 Kria é o cérebro da plataforma robótica, mas a empresa planeja criar uma solução completa para robôs humanóides usando chips programáveis Spartan UltraScale+, Zynq UltraScale+ e Versal AI Edge Gen 2.\n