AMD s'attaque à NVIDIA dans la robotique avec un nouveau module Kria et sa puce X100

Points clés

• AMD a lancé la série Ryzen AI Embedded X100, un nouveau système-sur-puce conçu pour la robotique, au début de 2025.
• AMD affirme que le système-sur-module Kria AI offre une performance temps réel 3,4 fois meilleure que la puce Thor T5000 de NVIDIA.
• Foundation Robotics, un développeur de robots humanoïdes, migre du matériel Intel et NVIDIA vers la plateforme X100 d'AMD.
• Le module Kria utilise un connecteur de norme ouverte appelé COM-HPC, ce qui signifie que d'autres fabricants peuvent créer du matériel compatible sans permission d'AMD.
• Le réseau partenaires robotique d'AMD inclut déjà Open Robotics, OpenCV et des fournisseurs de capteurs.

AMD est un nom bien connu dans les processeurs pour ordinateurs personnels, mais son dernier annonce cible une machine très différente : les robots. L'entreprise a dévoilé cette semaine la plateforme Kria AI Robotics et le Ryzen AI Embedded X100, un système-sur-puce (un SoC, c'est-à-dire une seule puce qui combine le processeur, les graphiques et le calcul IA en un seul élément de silicium), ciblant directement les robots d'usine, les robots mobiles autonomes et les machines humanoïdes.

NVIDIA domine actuellement ce segment du marché. AMD positionne le X100 comme une alternative directe.

Qu'est-ce que la puce X100 fait réellement de différent ?

Le changement clé concerne la mémoire. Les ordinateurs robot traditionnels utilisent un processeur principal et une puce graphique séparée, chacun avec son propre pool mémoire, échangeant constamment des données. Le X100 place le processeur central (CPU), le processeur graphique (GPU) et l'accélérateur IA (NPU) sur une seule puce, partageant la même mémoire. Cela réduit les délais causés par le transfert de données entre les puces.

Pour un robot, ces délais sont importants. La perception d'un obstacle, la fusion des données de plusieurs capteurs et la décision de mouvement se produisent en millisecondes. Réduire les microsecondes à chaque étape s'accumule.

AMD affirme que la puce atteint une latence d'interruption (le délai avant qu'une puce réagisse à un signal) inférieure à sept microsecondes à des niveaux de fiabilité très élevés. Pour les tâches temps réel les plus exigeantes, il recommande d'associer le X100 avec un hyperviseur Zen et FreeRTOS, deux outils logiciels qui isolent les tâches critiques du reste des opérations s'exécutant sur la puce.

Comment AMD se compare-t-il à NVIDIA sur le papier ?

Les chiffres d'AMD, présentés lors du lancement, sont parlants. Selon l'entreprise, le module Kria AI offre :

Métrique	Affirmation AMD vs. NVIDIA Thor T5000
Performance temps réel	3,4 fois meilleure
Marge de calcul disponible	1,6 fois plus
Capacité IA autonome	2,3 fois plus
Calcul de traitement de signal FP32	3 fois meilleur que NVIDIA Thor

Ces chiffres proviennent d'AMD, pas de testeurs indépendants, alors considérez-les comme un point de départ pour l'évaluation plutôt que comme un fait établi.

Qu'est-ce que le module Kria et pourquoi la norme ouverte est-elle importante ?

Le Kria AI SoM (système-sur-module, une petite carte autonome qui s'insère dans un appareil plus grand) est construit sur la puce X100. Il utilise une norme de connecteur appelée COM-HPC plutôt qu'une norme propriétaire contrôlée par AMD. Cela signifie qu'un fabricant de robot n'est pas enfermé dans l'achat de matériel uniquement auprès d'AMD.

« Nous ne voulons pas avoir un facteur de forme propriétaire », a déclaré KV Thanjuvar Bhaaskar, responsable de la robotique chez AMD. Toute entreprise de la planète peut construire une carte porteuse compatible en utilisant des schémas publiquement disponibles.

Un kit de développement est livré avec le module, incluant des connecteurs de caméra haute vitesse, une unité de mesure inertielle (un capteur qui suit le mouvement et l'orientation), Wi-Fi, Bluetooth et un petit FPGA embarqué (une puce reprogrammable utilisée pour les tâches de sécurité et de capteur en temps réel).

Qu'est-ce que les lecteurs devraient surveiller ?

Les affirmations de performance d'AMD nécessitent une confirmation indépendante avant que les fabricants de robots ne confient leurs chaînes de production à cette technologie. Surveillez les benchmarks de tiers provenant d'intégrateurs du Robotics Partner Network. La migration de Foundation Robotics de NVIDIA vers AMD X100 sera un premier test en conditions réelles. Si cela se déroule bien, attendez-vous à ce que davantage de développeurs humanoïdes l'examinent sérieusement.

Comme l'a rapporté pour la première fois The Robot Report, Castec International utilise également la plateforme pour un robot d'usine de semi-conducteurs, ce qui donne à AMD un point de référence industriel concret au-delà du communiqué de presse.