AMD 的 Ryzen AI 嵌入式 P100 系列处理器。 |来源：AMD
AMD 今天扩展了 Ryzen AI 嵌入式 P100 系列处理器产品组合。该公司表示，扩展后的产品线将更好地满足工厂自动化、移动机器人和其他人工智能驱动的边缘应用快速发展的计算需求。
这家总部位于加利福尼亚州圣克拉拉的公司表示，其新处理器的 CPU 核心单元提高了两倍，图形处理单元 (GPU) 计算提高了八倍，系统万亿次运算量预计提高了 36%。
在单个芯片上，这些处理器具有：
- 8 到 12 个“Zen 5”核心
- 用于物理 AI 的系统 TOPS 高达 80加速
- AMD RDNA 3.5 显卡实现实时可视化
- 基于 AMD XDNA 2 架构的神经处理单元 (NPU)，可实现低延迟、高能效的 AI 推理
具有 8 至 12 核的 AMD Ryzen AI 嵌入式 P100 系列处理器目前正在提供样品，预计将于 2026 年 7 月开始量产发货。P100 系列 4 至 6 核处理器现已提供样品，预计将于 2026 年第二季度量产。
AMD 提供可扩展的 AI 计算
这些处理器可将可编程逻辑控制器 (PLC)、机器视觉和人机界面 (HMI) 整合到单个工业 PC 中，同时提供以下功能所需的 CPU 性能实时检查和流程优化。集成的 GPU 和 NPU 可加速多摄像头视觉和丰富的 HMI 仪表板，同时使用 DeepSORT、RAFT-Stereo、CenterPoi 等模型实现低延迟异常检测nt、GDR-Net、PaDiM 和 Llama 3.2-Vision。
对于移动机器人，处理器在 CPU 上管理导航、运动控制和路线规划。同时，GPU 处理多摄像头数据以实现空间感知、视觉 SLAM 和高级人工智能工作负载，例如视觉语言动作 (VLA) 模型。 CPU 和 GPU 之间的统一内存可实现低延迟，从而实现更好的响应能力。
NPU 使用 YOLOv12 和 MobileSAM 等模型为对象检测和场景理解提供始终在线的低功耗推理。
处理器使用 U-Net、nnU-Net 和 MONAI 等模型为边缘超声、内窥镜、组织分类和肿瘤检测提供 3D 成像支持。这些处理器通过 MedSigLIP 加速图像到报告的工作流程，并通过 Med-PaLM 2 支持临床推理和问答。医疗保健原始设备制造商 (OEM) 可以在可扩展、长生命周期的 x86 嵌入式平台上整合成像、人工智能分析和报告。
与上一代AMD锐龙嵌入式8000系列相比，P100系列预计可提供高达39%的多线程性能提升和高达2.1倍的总系统TOPS2提升。与现有 P100 系列相比，新处理器可提供卓越的每瓦 AI 性能，并支持几乎两倍数量的虚拟机和更大的大型语言模型 (LLM)（例如 Llama3.2-Vision 11B），以实现更先进的 AI 和混合工作负载。
提供 ROCm 软件支持和虚拟化参考堆栈
对 AMD ROCm 开放软件生态系统的支持为嵌入式应用带来了经过验证的开源 AI 软件堆栈。开发人员可以运行标准人工智能框架，同时依赖开源编译器、运行时和库，同时无需重写代码即可立即访问嵌入式就绪模型。
在编程层面，ROCm 软件使用开源异构计算可移植接口 (HIP)，解耦 GPU 编程紧密集成的 CPU、GPU 和 NPU 架构可在混合工作负载下实现高效的工作负载分区和可预测的延迟，而使用熟悉的框架和软件堆栈有助于简化和简化跨广泛用例的开发和部署。这种级别的集成无需额外的外部组件即可实现高级计算和图形功能，使 OEM 和系统集成商能够更轻松地设计可扩展平台。
AMD“Zen 5”CPU 内核提供隔离和性能空间，可将多个关键工作负载整合到具有确定性多任务行为的单一平台上。此外，AMD 还为工业混合关键性应用程序提供了打包且垂直集成的虚拟化参考堆栈。
它构建于 Xen 虚拟机管理程序之上，可运行 Linux、Windows、Ubuntu 和 RTOS 环境在隔离域中提供安全性、实时性能和灵活性。