概要
时间：2023年11月28日
地点：北京朝阳新云南皇冠假日酒店
主题内容：AMD自适应和嵌入式产品的更新，跨越 云、边、端的AI解决方案，赋能智能制造的机器视觉与机器人等热门话题。
注：本文重点关注FPGA，SoC相关的产品和技术，对于CPU，GPU产品和技术大多数都是直接略过哈。
会议的议程：
AMD在各行业的创新
1：新器件发布
1.1: 最大规模的逻辑器件------Versal Premium
这自然是会议的重中之重，Versal Premium VP1902 发布，逻辑容量，Serdes数目，计算能力是VU19P的2倍。5.6kk 规模，汗，国内现在还没见到500K的（正式量产的）
Xilinx FPGA最大逻辑规模又突破了一大步！
1.2: Versal Prime 系列
Versal Prime VM2152，第一款XPIO支持DDR5和MIPI C-PHY的Versal芯片，其中DDR5速率可达5.6Gbps，LPDDR5速率可达6.4Gbps
MIPI D-PHY速率可达4.5Gbps，C-PHY速率可达10Gbps，LVDS可达1.8Gbps
1.3: 受限低价系列的产品也有推出。
-- Artix UltraScale+ 家族最小的AU7P（80K）
-- ZYNQ UltraScale+ ZU3TCG/EG，150KLUT规模，带8个Serdes，与ZU3CG比，加入了8对Serdes和14M的Uram，DSP的数量也多了1.6倍；
-- 明年会发布16 nm的低成本，低功耗的SPARTAN UltraScale+ 系列，Serdes IO最高可支持25Gbps
1.4: Kria K24 SOM 开发模块（System-on-Module)
主要用于电机控制和数字信号处理；
1.5: Versal系列的芯片跨越了云，通讯（RF），边缘，端
Versal 系列的芯片，全部是SoC的，没有纯FPGA的芯片。
理解一下HBM,Prime,Preminu的区别：
Prime是最广泛，最通用的场景使用。
Preminum是高级的片子，逻辑单元多，适合于处理更复杂的运算。
HBM 因为是对内存的访问量大，快速。应该是适用于内存要求高，带宽要求高的场景。
1.6: 芯片在车硅行业的布局：
2：无处不在的AI
2.1: 丰富的产品组合，满足不同的AI需求。
2.2: GPU的解决方案（CNDA & RDNA）
GPU的解决方案，可以转换到NV的方案。
2.3: CPU的解决方案（RDNA）
必须要强调一下新款的Ryzen CPU for PC，可以使用 AMD Rezen AI ，AIE集成到CPU的应用。
支持开源大模型
以Ryzen AI 7840HS系列的芯片为例，凡是搭载了这款芯片的笔记本电脑，都具备了AI功能，可以快速在笔记本上部署开源的大模型应用，完成大模型的推理部分的应用（训练当然是不可能的，推理也有限制，现场演示的是 chatglm2-6b 的模型），而且，这款芯片也集成了Radeom显卡，可以处理一些图像，多媒体。
2.4: SoC的AI 边缘计算解决方案（XDNA）
包括AIE，ARM，FPGA 的Soc产品，在边缘计算中。
看一下AI 边缘计算用到的芯片，逻辑单元的数量实际上是很小的。主要的能力是在AIE和DSP的能力。针对性非常的强。
2.5: 生态，软件模型层，AMD计算平台
3：行业应用
3.1: 针对8K视频处理
实际上就是必须使用更高速的接口，如上。
3.2: 机器视觉与机器人
现场有展示工业相机，就是机器视觉的一个案例，涉及到智能制造和机器视觉的应用很多，从上面可以看到，这里就不一一介绍了，后续有机会，逐个分析一下相应的应用点。
3.3: 沉浸式座舱解决方案
3.4: 汽车智能传感器------自动驾驶
首先是传感器
同时，也可以通过3D视觉的方式，通过检测来感知。当然，对于时延要求会很高。
还有雷达算法非常复杂，需要有大量的处理，3D FFT
3.5: 医疗影像中的应用
手术机器人、内窥镜、超声，AMD都是NO1，CT/MRI/PET 与东软、联影都有合作；3D牙科成像、监护增长也比较快。
工业相机、监控的厂家也会进入来做内窥镜
图像处理、分割、目标选择、器官分类；超声图像呈现，提升CT 3D图片的质量
AI去雾算法，，超分处理（提升分辨率），识别与分类
3.6: 其它
在现场，其实还看到一些其它展品，具体原理不说了，这里只是列出来，后面再分析
4：设计与开发
4.1: Versal Soc架构的先进性
PMC ------ 生命周期管理，这个相应的功能有增强吗？不清楚
添加双arm核，主频应该有所增强。
逻辑容量的提升，主要原因是制程是7nm，
AIE 和 DSP 的增强
AIE 的运算能力，吞吐最有增强，并对 ML 有优化。
DSP Engine的运算力有增强
针对AIE的编程------C++ 编码，也可以基于已有模型直接转换。
使用Noc来进行通讯------带宽最大，布局/布线更简单。
可使用的内存更加丰富------
以太网络的速度更高------600G
两种PCIe可选
高速的Transceivers
I/O 可骗程度更高
PDM------电源管理
更好的支持 硬件/软件/数据 开发人员
4.2：Versal Soc 硬件设计
硬件设计，主要是使用Vitis，对各种硬核 IP进行配置。
创建工程：
Noc的配置
Memory Controller的配置
CPM的设计
网络的设计
DSP的设计
clock的设计
内存设计
Select IO的设计
Transceiver的设计
4.3: Versal Soc 软件设计
软件开发包括：SoC的开发配置，加速应用处理，AI模型开发
如何搭建平台：
对于软件开发这一节，我觉得没有讲什么真正的软件开发，还是在介绍架构和原理居多。
4.4: Vitis 新版
Vitis 新版，实际上就是做了一些架构和打包上的改造，好象并没有什么功能上的大的突破性的变化。
原有安装包做了瘦身。
之前是三个IDE。
嵌入式软件开发包
前端：eclectron 这是一个流程的开源框架，可以通过html+JS 来构建桌面应用，内核基于chrome。最新桌面应用很多都是使用eclectron，因为开发周期短，技术栈通用。
框架：Eclipse Theia 基于Web的IDE，高度模块化，兼容VS Code插件，完全开源。编码：TypeScript，Node.js 和 React。IDE定制。
项目元数据：JSON 流程的web数据交换的格式定义，与web对象兼容。
硬件元数据：System Device Tree 描述设备和设备间关系。硬件信息，如：CPU，内存，外设接口，I/O设备，中断和地址映射等......
版本管理：Git 代码仓和版本管理
命令接口：Python 最通用的脚本/解释型语言
- 后端的变化
System Deive Tree: 使用SDT传递数据到VITIS
Lopper Framework: 解析，提取，修改，可脚本化和自动化，支持SDT。
Base Address : 基于地址来访问硬件设备，简化和提效。更直接的硬件访问。
YAML：软件配置，硬件描述。更易读，简洁，更容易编辑。（通用于容器化技术中docker,k8s,CI/CD)
CMake: 驱动，库，应用程序模板使用cmake来构建，标准的软件工程实践，提供更好的跨平台的支持，更灵活的项目配置维护/管理，提升开发效率和项目管理的灵活度。
由上可见，Vitis unified 版本的变化：
-
更小的可配置开发包，更灵活（之前的太臃肿）
-
前端IDE到语言更多使用开源方案，扩大生态，提供开发生态的接入
-
底层格式采纳更通用的标准格式，更灵活，扩展性更好
-
构建系统和项目管理方式借鉴软件行业的规范，提升效率。
4.5: vivado 新功能
这块儿的内容，实际上我没有听，因为时间原因，当天要从北京离开，需要去赶高铁。
PS：对于行业专场，我是从同事那里获得的信息，因为下午和技术开发场冲突。