AMD ha presentato AMD Ross, un assistente AI basato su agenti, progettato per funzionare in parallelo con gli strumenti già utilizzati dagli sviluppatori di sistemi embedded, dall'architettura di sistema e dalla revisione degli schemi fino alla progettazione di FPGA e algoritmi, al software embedded, all'inferenza AI, al debug e alla distribuzione. L'assistente si rivolge all'intero portfolio AMD Embedded , inclusi FPGA, SoC adattivi , processori embedded x86 e piattaforme AI edge, collegando il modello di linguaggio scelto dallo sviluppatore alle toolchain di AMD tramite server MCP (Model Context Protocol) standard aperti. La versione iniziale include il supporto per Vivado Design Suite e Vitis HLS, oltre alla knowledge base di AMD, e l'azienda si impegna a rilasciare aggiornamenti mensili, un netto cambiamento rispetto alla cadenza semestrale di strumenti come Vivado.
Come Ross si collega agli strumenti
Ross è indipendente dal client. Il diagramma di AMD elenca VS Code, Claude Code, Cursor, Devin e la CLI di OpenCode come interfacce utente, e qualsiasi client compatibile con MCP funziona, mantenendo inalterati il LLM, l'IDE e la riga di comando preferiti dallo sviluppatore. I server MCP forniscono agli agenti di intelligenza artificiale una connessione in tempo reale all'ambiente di progettazione, consentendo a un agente di interrogare lo stato degli strumenti, eseguire comandi e leggere i risultati all'interno di una sessione. AMD afferma che le autorizzazioni rimangono sotto il controllo dell'utente, con fasi di revisione umana nelle fasi di pianificazione ed esecuzione.
Salil Raje, vicepresidente senior e direttore generale di AMD Embedded, ha dichiarato: "Lo sviluppo di sistemi embedded sta diventando sempre più complesso, poiché i team lavorano su progetti e debug hardware, sviluppo e implementazione software, inferenza AI e progettazione a livello di sistema. AMD Ross riunisce strumenti AMD Embedded, conoscenze consolidate e flussi di lavoro creati da esperti in un'unica esperienza di intelligenza artificiale agenziale, basata sulle tecnologie e metodologie che i nostri clienti utilizzano quotidianamente. AMD Ross mette a disposizione degli sviluppatori di sistemi embedded la potenza dell'intelligenza artificiale agenziale per accelerare il passaggio dall'idea progettuale all'implementazione, velocizzando l'intero ciclo di vita."
Al momento del lancio, la suite di strumenti supportata comprende Vivado Design Suite per la sintesi, il posizionamento e l'instradamento e la chiusura dei tempi su tutte le famiglie di FPGA e SoC adattivi supportate da Vivado, e Vitis HLS per la compilazione di algoritmi C++ in RTL. In un briefing con StorageReview, Kirk Saban, vicepresidente aziendale di prodotti, software e soluzioni per il settore embedded di AMD, ha affermato che le tre release mensili previste per il quarto trimestre aggiungeranno Power Design Manager per la stima del consumo energetico, ChipScope per il debug hardware in-system e Vitis AI per i motori di intelligenza artificiale sui SoC adattivi di AMD, mentre le parti relative alla revisione dello schema e del PCB, al settore embedded x86 e a ROCm seguiranno nel corso del prossimo anno.
Base di conoscenze e competenze dell'agente
Dietro i server MCP si trova l'AMD Knowledge Base, un insieme di database vettorializzati e validati da AMD, contenenti guide per l'utente, guide di prodotto, white paper, note applicative e record di risposta, che l'assistente utilizza per effettuare i recuperi, in modo che un avviso di Vivado possa essere associato al record di risposta che lo spiega. La knowledge base è disponibile nel cloud o in un'installazione locale completamente offline, aspetto importante per i clienti dei settori aerospaziale, della difesa e della sicurezza funzionale citati da AMD; Saban ha affermato che i clienti possono eseguire Ross su un laptop, una workstation, server GPU on-premise o un cloud pubblico, isolato dalla rete con modelli open-weight se lo desiderano, e AMD non impone alcuna restrizione sull'ambiente di esecuzione.
Il secondo livello è costituito da Agent Skills, file Markdown aperti che guidano un LLM attraverso un'attività di ingegneria ripetibile: metodologia di chiusura dei tempi, linting RTL, flusso di dati, srotolamento del ciclo Vitis HLS, pipelining e inserimento di pragma, tra gli altri. AMD afferma che oltre 20 skill sono disponibili nel repository GitHub iniziale, insieme a esempi di progettazione pronti all'uso che mostrano come le skill si applicano all'hardware reale, e si aspetta che clienti e partner ne scrivano di proprie, le mantengano private o le contribuiscano al progetto principale.
Cosa ha mostrato AMD e chi l'ha utilizzato
Ross è in accesso anticipato dall'estate, a partire dagli strumenti FPGA, e AMD afferma che oltre 800 clienti partecipano al programma. Le demo presentate durante il briefing erano incentrate su Vivado: un singolo comando per creare un progetto di microcontrollore basato su MicroBlaze per un kit di valutazione Spartan UltraScale+ ha prodotto un piano in 11 fasi e un progetto funzionante completo, un lavoro che secondo AMD richiede dalle due alle tre ore a mano; un singolo comando eseguito su un checkpoint di progettazione post-routing ha classificato le violazioni di temporizzazione e proposto vincoli che, una volta approvati, hanno chiuso il problema di temporizzazione nella riesecuzione; e una pipeline di sensori di immagine è stata spostata da MATLAB attraverso C a RTL in Vitis HLS, dove le competenze HLS di AMD hanno applicato direttive che hanno ridotto l'utilizzo delle risorse del fabric di circa il 35%. Un esempio multi-agente ha preso una richiesta di pipeline a 12 telecamere, ha generato specifiche leggibili sia dall'uomo che dalla macchina, ha suddiviso il lavoro tra CPU x86, GPU, NPU e SoC adattivo su una scheda di un partner e ha compilato la parte FPGA in Vivado, con un operatore umano che ha approvato ogni fase. Queste sono le dimostrazioni e i dati di AMD; non abbiamo testato l'assistente.
Un direttore associato dell'unità aziendale FPGA SOM di iWave Global, citato nei materiali di AMD, ha affermato: "L'assistente AI AMD Ross si è rivelato un prezioso complemento al nostro flusso di lavoro di sviluppo. Ci aiuta a identificare e risolvere i problemi in modo più efficiente, riducendo i tempi e gli sforzi necessari durante le fasi di debug e di avvio."
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