AMD lansează AMD Ross, un asistent bazat pe inteligență artificială destinat sprijinirii procesului de dezvoltare a sistemelor embedded, de la definirea arhitecturii hardware și proiectare, până la optimizare software, depanare și implementare.
Funcționalități și scopul AMD Ross
Soluția este concepută pentru a integra etapele variate ale procesului de dezvoltare într-un flux de lucru comun, facilitând interacțiunea inginerilor cu agenții AI prin limbaj natural. Aceasta acoperă stabilirea funcțiilor hardware și software, proiectarea hardware cu ajutorul instrumentelor de sinteză de nivel înalt și optimizarea cipurilor.
AMD Ross sprijină și crearea de aplicații software și algoritmi pentru sisteme embedded. În domeniul AI, agenții pot ajuta la îmbunătățirea algoritmilor de învățare automată și pot estima consumul energetic pentru reducerea acestuia. Soluția asistă, de asemenea, în verificarea schemelor electronice și optimizarea amplasării componentelor pe plăcile PCB.
Salil Raje, vicepreședinte senior și director general în divizia AMD Embedded, a declarat că AMD Ross reunește instrumente și fluxuri de lucru create de specialiști într-o soluție unitară. Aceasta facilitează gestionarea complexităților emergente în proiectarea și depanarea sistemelor embedded, integrând informații de încredere și tehnologii AMD Embedded.
Arhitectura și componentele AMD Ross
Sistemul nu este dependent de un anumit model lingvistic, mediu de dezvoltare integrat (IDE) sau mediu CLI, fiind compatibil cu instrumentele preferate ale echipelor. Structura sa se bazează pe patru componente principale.
Prima componentă sunt serverele Model Context Protocol (MCP), care folosesc standardul deschis MCP pentru a conecta agenții AI cu instrumentele AMD Embedded, facilitând consultarea informațiilor, executarea comenzilor și interacțiunea cu mediile de proiectare.
A doua componentă este AMD Knowledge Base, o colecție de baze de date vectoriale validate, care includ ghiduri de utilizare, documentație tehnică și materiale pentru rezolvarea problemelor. Aceste informații sunt accesibile atât din cloud, cât și offline, pe dispozitive locale.
Componenta a treia sunt „agent skills”, fișiere Markdown create de experți pentru a descrie bune practici și proceduri pentru diferite sarcini de dezvoltare, precum optimizarea temporizării sau reorganizarea codului în proiecte Vitis HLS. Acestea pot fi reutilizate și aplicate de agenți pentru fluxuri structurate.
Ultima componentă constă în exemple de proiecte gata de rulare, ilustrând modul de aplicare a instrucțiunilor în situații reale de dezvoltare embedded.
De la depanare hardware la optimizarea algoritmilor AI
AMD Ross traduce cerințele exprimate în limbaj natural în acțiuni concrete, precum căutarea de informații, generarea de cod sau revizuirea proiectelor. Agenții AI pot oferi explicații pentru erori, pot evalua analiza temporizării și pot propune soluții pentru îmbunătățiri.
Soluția poate recomanda tehnici de pipelining, ajustări ale buclelor și modificări arhitecturale pentru proiectele Vitis HLS. În cazul depanării hardware, agenții asistă în capturarea semnalelor, configurarea echipamentelor de depanare și analiza interfețelor pentru identificarea cauzelor problemelor.
Utilizarea AMD Ross permite reduceri ale duratei de dezvoltare a prototipurilor și scurtează timpul alocat depanării, automatizând sarcini repetitive și facilitând integrarea noilor ingineri în echipe.
Soluția este compatibilă cu instrumentele preferate ale utilizatorilor, fără restricții legate de limbajul de programare sau mediul de dezvoltare.
