AMD发布第二代Versa自适应 SoC，为AI边缘场景应用提

从智慧交通、智慧金融、智能医疗到智能个人助理，自动驾驶，我们已经迈入无处不在的AI时代。在全民AI时代，人工智能在帮助我们提高工作效率，提升工作、生活体验的同时，也对算力提出了更高的要求。除了数据中心算力之外，如何提升终端算力，也成为人们关注的重点。

在AMD自适应与嵌入式计算事业部( AECG ) Versal产品营销总监Manuel Uhm看来，无处不在的AI为高度受限的系统带来更高要求的工作负载。在人工智能驱动的嵌入式系统中，数据的预处理，AI的推理阶段，以及后处理阶段，都需要在高性能嵌入式系统中进行加速，才能实现全系统的实时。

为了满足边缘终端不同阶段的计算需求，AMD推出了面向AI驱动型嵌入系统的第二代Versal AI Edge系列产品和面向经典嵌入式系统的第二代Versal Prime系列产品，不仅提供了更高的AI计算性能，而且更好地降低了功耗，更好地满足AI时代下的企业自适应计算需求。

AI为高度受限的系统带来更高要求的工作负载

众所周知，复杂的边缘场景下不但对计算系统的性能有着一定的需求，而且对设备的尺寸、耐热抗寒性、可靠性、电力供应和信息安全等也提出了更高的要求。随着AI时代的到来，大量的数据需要在终端设备上进行处理，这就对边缘系统提出了更高的要求。

Manuel Uhm表示，在人工智能驱动下，数据预处理、AI推理和后处理都需要在边缘设备上完成。

首先，在数据预处理阶段，只有能够实时准确地收集和处理雷达、激光雷达、摄像头等设备的收集的数据，才可以真正做到整个系统的实时处理。其次，在推理过程中，大都使用矢量处理器来完成。最后，在后处理阶段，一般使用高性能嵌入式CPU来完成。

Manuel Uhm强调，目前没有一类处理器能够针对三个阶段进行优化，只能依靠一系列不同的处理器，才能实现对三个阶段的优化。然而，在三个阶段中使用不同的处理器，需要在不同的芯片中转移数据，不但会增加时延，而且还会带来功耗的提升。因此，如果将这三个阶段集成到一个可编程逻辑SoC上，就能够克服以上挑战。实际上，这也是AMD推出了面向AI驱动型嵌入系统推出第二代Versal AI Edge系列产品