AMD Desafia NVIDIA em Robótica com Novo Módulo Kria e Chip X100
A AMD afirma que seu novo processador Ryzen AI Embedded X100 e módulo de sistema Kria podem superar os chips de robótica de ponta da NVIDIA. Uma lista crescente de fabricantes de robôs já está a fazer a mudança.
Pontos-chave
- A AMD lançou a série Ryzen AI Embedded X100, um novo sistema-em-chip concebido para robótica, no início de 2025.
- A AMD afirma que o módulo de sistema Kria AI proporciona 3,4 vezes melhor desempenho em tempo real do que o chip Thor T5000 da NVIDIA.
- A Foundation Robotics, uma desenvolvedora de robôs humanoides, está a migrar do hardware Intel e NVIDIA para a plataforma X100 da AMD.
- O módulo Kria utiliza um conector com padrão aberto da indústria chamado COM-HPC, o que significa que outros fabricantes podem construir hardware compatível sem permissão da AMD.
- A rede de parceiros de robótica da AMD já inclui Open Robotics, OpenCV e fornecedores de sensores.
A AMD tem um nome bem conhecido em processadores para PCs, mas o seu último anúncio visa uma máquina muito diferente: robôs. A empresa esta semana revelou a plataforma Kria AI Robotics e o Ryzen AI Embedded X100, um sistema-em-chip (um SoC, significando um único chip que combina processador, gráficos e computação de IA num único pedaço de silício), orientado especificamente para robôs de fábrica, robôs móveis autónomos e máquinas humanoides.
A NVIDIA domina atualmente este segmento do mercado. A AMD está a posicionar o X100 como uma alternativa direta.
O que o chip X100 faz diferente na prática?
A mudança-chave é a memória. Os computadores de robôs tradicionais utilizam um processador principal e um chip gráfico separado, cada um com o seu próprio conjunto de memória, transferindo constantemente dados entre si. O X100 coloca o processador central (CPU), processador gráfico (GPU) e acelerador de IA (NPU) num único chip, partilhando a mesma memória. Isto reduz os atrasos causados pela transferência de dados entre chips.
Para um robô, esses atrasos importam. Perceber um obstáculo, fundir dados de múltiplos sensores e decidir como se mover acontecem em milissegundos. Ganhar microssegundos em cada passo compensa.
A AMD afirma que o chip atinge uma latência de interrupção (o atraso antes de um chip reagir a um sinal) abaixo de sete microssegundos com níveis muito elevados de fiabilidade. Para as tarefas de tempo real mais exigentes, recomenda emparelhar o X100 com um hipervisor Zen e FreeRTOS, duas ferramentas de software que isolam tarefas críticas de tudo o mais que está a correr no chip.
Como se compara a AMD à NVIDIA em termos de especificações?
Os números da AMD, apresentados no lançamento, são significativos. De acordo com a empresa, o módulo Kria AI oferece:
| Métrica | Afirmação da AMD vs. NVIDIA Thor T5000 |
|---|---|
| Desempenho em tempo real | 3,4x melhor |
| Margem de computação disponível | 1,6x mais |
| Capacidade de IA agentic | 2,3x mais |
| Computação de processamento de sinal FP32 | 3x melhor do que NVIDIA Thor |
Estas figuras provêm da AMD, e não de testadores independentes, portanto considere-as como um ponto de partida para avaliação e não como facto estabelecido.
O que é o módulo Kria e por que é importante o padrão aberto?
O Kria AI SoM (sistema-em-módulo, uma pequena placa autossuficiente que se encaixa num dispositivo maior) é construído sobre o chip X100. Utiliza um padrão de conector chamado COM-HPC em vez de um proprietário controlado pela AMD. Isto significa que um fabricante de robôs não está preso à compra de hardware apenas à AMD.
"Não queremos ter um factor de forma proprietário," disse KV Thanjuvar Bhaaskar, responsável de robótica na AMD. Qualquer empresa no planeta pode construir uma placa portadora compatível utilizando esquemas publicamente disponíveis.
Um kit de desenvolvimento é fornecido com o módulo, incluindo conectores de câmara de alta velocidade, uma unidade de medição inercial (um sensor que rastreia movimento e orientação), Wi-Fi, Bluetooth e um pequeno FPGA embarcado (um chip reprogramável usado para segurança em tempo real e tarefas de sensor).
O que devem os leitores acompanhar?
As afirmações de desempenho da AMD precisam de confirmação independente antes dos fabricantes de robôs apostarem as suas linhas de produção. Fique atento aos testes de terceiros de integradores na Rede de Parceiros de Robótica. A migração da Foundation Robotics de NVIDIA para AMD X100 será um teste de mundo real inicial. Se correr bem, espere que mais programadores humanoides dediquem uma atenção séria.
Como reportado primeiro pelo The Robot Report, a Castec International também está a utilizar a plataforma para um robô de fábrica de semicondutores, o que dá à AMD um ponto de referência industrial concreto para além do comunicado de imprensa.
