智慧零售场景中的无收银员支付、库存管理，智慧工厂中的机器视觉、预测性维护，交通场景中的ADAS、自动驾驶，智慧城市场景必不可少的安全终端、智能电网，智慧医疗领域的手术机器人、智慧成像与诊断……

　　很明显，AI已无处不在。为了支持这些AI场景，企业不仅要在服务器、PC端做计算加速部署，在边缘和工作站场景，也必须有端到端的加速产品组合。

　　Versal 系列器件扩展再升级

　　近日，AMD 宣布以全新第二代Versal系列器件扩展自适应片上系统（ SoC ）产品组合，推出全新第二代 Versal AI Edge 系列和第二代 Versal Prime 系列自适应 SoC，其将预处理、AI 推理与后处理集成于单器件中，能够为 AI 驱动型嵌入式系统提供端到端的加速。

　　据悉，第二代 Versal 系列产品组合中的首批器件以第一代为基础进行构建，凭借强大的全新 AI 引擎，预计每瓦 TOPS 较之初代 Versal AI Edge 系列器件提升至多 3 倍，同时全新高性能集成 Arm® CPU 预计可提供比第一代 Versal AI Edge 和 Versal Prime 系列器件至高 10 倍的标量算力。

　　“边缘端正在发起一场新的计算革命，无论是功耗还是尺寸，都面临着诸多挑战。而AMD的Versal™ 和Zynq™ 产品可以支持更多场景应用，满足更高阶段的计算需求。”AMD自适应与嵌入式计算事业部( AECG ) Versal产品营销总监Manuel Uhm在媒体采访中表示，边缘端应用必须具备实时响应能力，还要考虑产品的长生命周期问题，包括信息安全、功能安全和可靠性等，所以对人工智能驱动的嵌入式系统有着严格的要求，必须在算力层面进行加速，才能真正实现全系统的实时。

　　面对嵌入式系统带来的单芯片智能性，AMD主推两个系列的产品。一个是第二代的Versal AI Edge系列，面向AI驱动型嵌入式系统；还有一个系列是，第二代Versal Prime系列，面向经典嵌入式系统。这两个系列产品中，无论是使用什么样的类型，不管是有AI的，还是没有AI的，都可以实现高达10倍的标量计算。

　　一站式加速体验

　　大体来看，AI驱动型嵌入式系统一般涉及三个阶段，包括：预处理、AI推理、后处理。在预处理阶段，会涉及传感器处理与融合、数据调节等，要用到可编程逻辑。同样，在嵌入式系统与环境实时交互过程中，也需要通过可编程逻辑才能实现灵活的实时处理并增强确定性，同时还要能够连接到任意传感器和任意接口。

　　但在现实应用中，没有一类处理器能针对上述三个阶段进行全面优化，这意味着企业需要采用多芯片解决方案来应对不同AI阶段的挑战。而多芯片解决方案会带来一个直接的问题，就是开销巨大。

　　从整个嵌入式系统的部署来考虑，多芯片方案还会带来很多的限制，比如：更高的功率需求和供电复杂性；更高的占板面积和终端的系统尺寸；更高的外部内存需求；还有芯片间的凸性带来的时延增加。由于板卡上面会有更多的组件，也就会有更多的安全漏洞和可能的故障点，更多的组件意味着更大的报废挑战。另外，还需要更多的板卡设计时间与工作量，这些都拉低了生产率。

　　通过AMD可编程逻辑可以实现世界领先的自适应计算。AMD最新推出的第二代Versal自适应的SoC，除了可以具备同样的AI引擎以外，还能够实现高达2倍的TOPS每瓦。

　　以斯巴鲁为例，斯巴鲁有一个EyeSight这样的视觉系统，可以支持碰撞前制动、车道偏离预警、自适应巡航控制和车道保持辅助。他们之所以选择使用第二代Versal AI Edge系列产品，就是希望借助AI来解决低时延的问题，同时满足高吞吐量以及高精度需求。

　　Versal AI Edge不仅很好地解决了数据的实时处理问题，还能满足车载的功能安全需求。比如：利用在可编程逻辑中实现的反馈IP，斯巴鲁的下一代EyeSight系统，可以实时修改摄像头的传感器参数，他们希望在2030年实现没有致命的道路事故这样的安全目标。

　　结论：

　　AMD的最新发布让我们看到，AI创新的脚步正在加快，这种单芯片智能性的突破，彻底摒弃了以往构建多芯片处理解决方案的繁琐与复杂，从而催生了更小巧、更高效能的嵌入式AI系统。这一变革不仅提升了系统的集成度与性能，更为产品的快速上市提供了强大的潜能，让创新不再受限于技术实现的繁琐，而是能够更快速、更灵活地转化为现实生产力，推动整个行业向更高层次迈进。