AMD工程师技术日，来看最牛的嵌入式技术！

该演示展示了基于 AMD VEK280 的 Vision Transformer 神经网络，以每秒 352 帧的速度处理 244x244x3 的 RGB 图像。8600 万个参数高效管理于 DDR 并传递至 AIE 阵列。利用 AIE-ML 架构，通过 DDR、URAM、AIE memory tile 和 AIE memory bank 的分级缓存，实现了高效处理和低延迟。采用 Bfloat16 数据格式，预测误差与浮点模型相比控制在万分之一以内。

Channelizer Rx 可以将宽带信号分离成多通道窄带信号，每个窄带信号可被并行地独立进行处理。例如输入数据率 Fs = 8.75GSPS，16 通道，P/Q = 8/7，每个通道输出 625 MSPS。本Demo展示了基于 AMD Versal 器件，Channelizer 在 AIE 和 PL 中的执行情况。可实现超宽带，高数据率，低延迟的优势。Channelizer 广泛用于卫星通信，5G/6G，雷达，频谱监测，量子计算等领域。

本方案基于 AMD ZCU102 开发套件，支持实时的 4k60 图像任意扭曲变形处理，支持梯形、桶形、枕形失真校正，支持图像旋转。可广泛应用在投影校正，镜头校正，HUD 任意曲面投影，图像异形拼接等领域。

本方案基于 AMD VCU118 开发套件和DP2.1 FMC 子卡，演示了AMD DisplayPort 2.1 的 8K@60 视频的接入和显示能力，更高的分辨率和更丰富的细节带来更加沉浸式的视觉体验。

时间敏感网络TSN（Time Sensitive Networking ）定义了以太网数据传输的时间敏感机制，为标准以太网增加了确定性和可靠性。TSN 发源于音视频行业，目前已经在工业实时网络通信、汽车自动驾驶以及智能制造等领域展示了广阔的应用前景。

本 Demo 基于 ROCm™ 软件栈，结合/Streamlit/LlamaIndex/Ollama/Chromadb/ 等多个开源项目，在 Ryzen™ AI CPU/iGPU 实现了 RAG 应用。借助于 LLM+RAG 技术，用户可以构建本地支持库并进行更加准确的知识文档和查询。借助于 ROCm 及 AMD GPU 统一架构，该应用可以零代码迁移部署在 AMD Radeon™  GPU 及 AMD Instinct™ Accelerators 上，并获得更快的推理速度。

本 Demo 基于 ROCm™ 软件栈，在 AMD Ryzen™ AI CPU/iGPU 上部署多模态对话式AI模型 Mini-Omni2，可以完成实时的多模态理解和语音对话功能。

亿咖通科技率先在中国采用 AMD 锐龙™ 嵌入式 V2000 处理器和 AMD Radeon™ RX6000 系列 GPU 的方案，为其亿咖通·马卡鲁计算平台提供强大算力支持，能提供 394 KDMIPS 的计算性能和 10.1 TFLOPS 的图形渲染能力， 32GB 的独立内存和开创性的 8GB 独立显存可以实现座舱内沉浸式 3A 游戏大作、全场景 3D HMI等全新的座舱体验。

该演示通过 PCIe 接口，将 AMD GPU 的数据处理能力和 FPGA 的显示接口能力有机结合，基于 Linux 标准的 DRM 框架，提供了 GPU 数据处理和 FPGA 数据呈现的整体方案。

本演示像您实例展示 AMD Vitis™ / Vitis-Embedded 软件提供针对 PS 软件的 Trace debug 功能。可基于 GUI 界面展示反汇编指令及代码流程；基于 Breakpoit 设置 trace 结点；基于点到点的保存代码执行流程及状态等。