—K24 SOM 和 KD240 套件支持为电机控制和数字信号处理应用设计高能效量产就绪型解决方案,并加速上市进程—
AMD今日宣布推出 AMD Kria™ K24 系统模块( SOM )和 KD240 驱动器入门套件,这是 Kria 自适应 SOM 及开发者套件产品组合的最新产品。AMD Kria K24 SOM 能以小尺寸提供高能效计算,面向成本敏感型工业和商业边缘应用。先进的集成扇出( Integrated Fan-Out,InFO )封装令 K24 尺寸仅为信用卡一半大小,与此同时,功耗也是连接器相兼容的更大尺寸 Kria K26 SOM 的一半[1]。
AMD Kria K24 系统模块( SOM )
K24 SOM 提供了高水平确定性和低时延,适合为边缘端计算密集型数字信号处理( DSP )应用中使用的电气传动和电机控制器供电。主要应用包括电机系统、工厂自动化机器人、发电、电梯与列车等公共交通、手术机器人和磁共振成像( MRI )床体等医疗设备以及电动汽车充电站。
结合 KD240 驱动器入门套件这款开箱即用的、基于电机控制的开发平台使用时,产品便可提供利用 K24 SOM 进行量产部署的无缝路径。用户可以快速启动并运行,从而加快电机控制和 DSP 应用上市进程,而无需具备 FPGA 编程专业知识。
AMD 核心垂直市场副总裁 Hanneke Krekels 表示:“AMD Kria K24 SOM 和 KD240 开发平台建立在 Kria SOM 产品组合带来的突破性设计体验之上,为机器人、控制、视觉 AI 和 DSP 应用提供了解决方案。系统架构师必须满足日益增长的性能和能效需求,同时还要降低成本。K24 SOM 能以小尺寸提供高每瓦性能,并将嵌入式处理系统的核心组件安装在单块量产就绪型板卡上,以加速上市进程。”
许多工厂都有数百台电机为驱动装配线和其它设备的机器人供电。据估计,全球工业总用电量中约 70% 与电机和电机驱动系统相关[2]。因此,即使驱动系统效率提升 1%,也会对运营开销和环境产生显著的积极影响。
Rev Robotics 首席执行官 Greg Needel 表示:“AMD Kria SOM 产品组合已助力打造了用于面向大众的机器人和工业边缘应用的强大硬件,我们很高兴看到新的 K24 SOM 和 KD240 入门套件扩展了该产品组合。借助 Kria SOM,我们能够简化高级控制环路算法的开发,适应不断变化的软件与硬件需求,并为商业和 STEM 教育客户构建真正炫酷的产品。”
简化 DSP 开发并加速设计周期
K24 SOM 具备定制打造的 Zynq™ UltraScale+™ MPSoC 器件,配套的 KD240 入门套件是一款价格低于 400 美元的、基于FPGA 的电机控制套件。与其它基于处理器的控制套件相比,KD240 支持开发人员在设计周期中更为成熟的节点入手,使入门级开发人员能够轻松使用。
K24 SOM 满足用于工业环境的资格,其所支持的设计流程比此前任何一代产品都要多。其中包括 Matlab Simulink 等常见的设计工具与 Python 等语言,以及其对 PYNQ 框架广泛的生态系统支持。此外,它还支持 Ubuntu 和 Docker。软件开发人员也可在使用 AMD Vitis™ 电机控制库的同时,保持对传统开发流程的支持。
随着 Kria™ K26 SOM 的发布,AMD 推出了首个面向边缘应用的应用商店( App Store )。通过推出 KD240 入门套件,AMD 现在率先提供预构建的电机控制应用,使用户能够创建可靠、可用且具有高级安全功能的高能效工业解决方案。
KD240 由可选的电机配件包( MACCP )提供支持,未来还将提供可单独购买的附加电机套件,为开发人员带来强化的加速体验。
获取一系列可扩展 SOM
Kria SOM 使开发人员能够跳过围绕所选芯片器件的大量设计工作,而专注于提供差异化增值功能。
连接器兼容性支持在 K24 和 K26 SOM 之间轻松迁移,无需更换板卡,令系统架构师能够平衡高能效系统的功耗、性能、尺寸和成本。
K24 SOM 提供商业和工业两种版本,专为 10 年工业生命周期而打造。除了支持扩展的温度范围,工业级 SOM 还包括用于高可靠性系统的具有 ECC 保护的 LPDDR4 内存。
K24 SOM(商业版和工业版)和 KD240 驱动器入门套件现在可直接订购以及通过全球渠道分销商订购。K24 商业版今日开始供货,工业版预计于第四季度供货。
相关资源
进一步了解 Kria K24 系统模块和 KD240 驱动器入门套件
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[1] 根据 AMD 在 2023 年 8 月开展的内部分析,比较了 Kria K24 SOM 与 Kria K26 SOM 的尺寸。功耗结果由 AMD 实验室于 2023 年 8 月使用 xmutil 平台实用工具在 K24 SOM 上运行基于 FOC 传感器的比特流以及在 K26 SOM 上运行智能摄像头比特流测量得到。结果可能有所不同。(SOM-002)。
[2] 来源:《2022 年能源效率》,国际能源署,2022 年 12 月