AMD Ryzen AI 嵌入式 X100 系列：在邊緣整合運算、繪圖與 AI 能力

嵌入式系統正被要求在本機完成更多任務。它們需要擷取並處理感測器資料、算繪豐富的顯示畫面、執行 AI 輔助分析並支援軟體定義功能，而這一切通常都必須在嚴格的功耗、散熱與空間限制下完成。

共同的挑戰不僅在於需要更多運算能力、繪圖或 AI 效能，更在於如何將這些能力整合至高效能晶片中，讓高需求工作負載能夠持續執行，同時為下一個軟體版本、下一次產品更新以及下一代客戶需求預留足夠餘裕。


這正是 AMD Ryzen AI 嵌入式 X100 系列處理器背後的理念：
一款高效能 x86 嵌入式 APU 平台，將高效能 CPU 核心、獨立顯示卡等級的整合式 GPU、NPU 加速能力與統一記憶體整合於一體，以因應嚴苛的邊緣工作負載。

嵌入式系統本身正成為工作負載

在許多嵌入式設計中，應用已不再是單一、明確的處理流程，而是由多條處理流程、服務、顯示、加速器與軟體層共同組成，並需要彼此協同運作。

醫療超音波技術整合濾波、波束成形、後處理影像生成、AI 輔助偵測與即時視覺化功能。軟體定義廣播系統也可能需要整合圖形算繪、視訊處理流程、多螢幕輸出、分析能力，以及可於現場更新的應用邏輯。

這些工作負載很難簡單對應至單一運算引擎。有些任務屬於純量運算，有些適合向量化處理，有些具備大規模平行運算特性，另一些則天生適合 AI 加速。真正的難點在於，其中許多任務需要同時執行。

因此，面向廣泛市場的嵌入式平台越來越需要異質運算能力。 CPU 效能對於協調、中介軟體、網路、儲存與應用程式碼至關重要；GPU 效能對於視覺化、繪圖、視訊、AI 與 DSP 運算十分關鍵；NPU 效能則有助於在邊緣端支援高效率推論。同樣重要的是，記憶體架構決定資料在不同處理階段之間流動的效率，並直接影響系統延遲與吞吐量。

醫療影像：波束成形、視覺化與 AI

高階超音波幾乎會對嵌入式系統的每個部分提出要求，包括波束成形、訊號處理、影像生成、視覺化以及 AI 輔助分析。若增加獨立加速器，可能會進一步提高電路板複雜度、散熱負載、驗證工作量與功耗。

Ryzen AI 嵌入式 X100 系列處理器透過在單一 APU 中整合 x86 CPU 核心、獨立顯示卡等級的整合式 GPU、NPU 加速能力與統一記憶體，協助因應這些挑戰。CPU 可協調資料擷取、控制、應用邏輯與工作流程程管理；GPU 可加速資料平行處理與視覺化；NPU 則可為 AI 輔助影像或工作流程程功能提供高效率推論支援。

這項優勢與實際應用高度相關。AMD 內部測試顯示，Ryzen AI 嵌入式 X100 系列處理器可為醫療超音波掃描中的波束成形工作負載提供出色效能。在可攜式推車型超音波系統中，以整合式 X100 元件取代獨立 GPU，有助於醫療設備製造商節省空間、功耗與物料清單成本。

軟體可移植性在這個市場中同樣重要。AMD ROCm HIPIFY 可協助開發者將採用 CUDA® 的工作負載移轉至可移植程式碼路徑，減少重新開發的工作量，同時維持跨異質運算平台的可移植性。

超音波效能不僅取決於原始運算能力，也取決於資料在系統中流動的效率。Ryzen AI 嵌入式 X100 系列 CPU 支援高達 273GB/s 的記憶體頻寬與共享 32MB MALL 快取，有助於提升系統中的資料流動效率，支援醫療超音波等高頻寬工作負載。

專業影音、廣播：從固定功能走向軟體定義

專業影音與廣播系統正從固定功能硬體轉向軟體定義平台。編碼、解碼、播出、AV-over-IP 路由、互動式圖形、多螢幕輸出以及 AI 強化工作流程程，正越來越多地執行於彈性的 x86 系統上。這項轉變也改變了處理器選擇邏輯：平台必須能夠支援媒體處理流程、算繪、操作介面、分析與網路化工作流程程，同時讓系統建置者能在不更換硬體的情況下新增編解碼器、新功能與新的部署模式。

X100 系列进一步擴充了這一价值主张。其搭載獨立顯示卡等級的整合式 GPU，可支援最多四路 4K120 或兩路 8K60 顯示輸出，並採用針對並行媒體、繪圖與 AI 工作負載最佳化的 CPU/GPU/NPU 架構。在 GFXBench 5.0.0 等繪圖测试中，Ryzen AI 嵌入式 X100 系列處理器展现出强劲的 OpenGL® 和 Vulkan® 繪圖效能，可協助處理圖形豐富的介面、多畫面顯示、疊加圖層、視覺化與算繪工作負載，同時讓設計人員在不便採用獨立 GPU 的系統中獲得更高彈性。

整體而言，在這些應用中進行裝置端推論，還可支援內容標註、場景分析、自動化製作功能、個人化體驗或操作人員輔助，同時讓 CPU 與 GPU 繼續處理媒體或圖形流程中的其他任務。

邊緣 AI 不只看 TOPS

AI 正逐漸成為更多嵌入式系統的一部分，但推論只是應用中的一個環節。平台還需要處理資料擷取、前處理、協調、網路、安全性、模型生命週期管理、儲存、視覺化與應用邏輯。

透過在單一 SoC 中整合高效能 CPU 核心與獨立顯示卡等級的 GPU，Ryzen AI 嵌入式 X100 系列處理器有助於在實體 AI 應用中減少對獨立運算模組的需求，進而提供系統成本最佳化的空間。

mimik 近期發表的論文也進一步印證這一點。在採用 mimik Agentix Operating Engine 建模的代理式 AI 工作負載中，採用 Ryzen AI 嵌入式 X100 系列處理器的平台可透過跨裝置動態排程，提升代理式 AI 工作負載的處理能力。隨著工作負載在推論、協調、記憶體資料搬移、網路與視覺化之間切換，Ryzen AI 嵌入式 X100 系列處理器可協助開發者保有部署彈性。

在採用 Vulkan 後端執行 llama-bench 時，Ryzen AI 嵌入式 X100 處理器展現出良好的 Token 生成效能與首個 Token 生成時間表現。對嵌入式 AI 開發者而言，加速器效能固然重要，但周邊平台決定了這些效能在實際部署中能被有效運用到什麼程度。

X100 的晶片基礎

這項基礎始於 CPU 複合體：最多 16 個 AMD「Zen 5」核心，以及最多 32 個處理執行緒，可為多執行緒工作負載提供強勁運算能力，並支援需要高吞吐量與快速回應能力的嵌入式應用。

AMD RDNA 3.5 GPU、AMD XDNA 2 NPU 與統一記憶體子系統共同完善此平台能力：提供繪圖與平行運算能力、專用 AI 加速能力，並減少顯式資料搬移。

開放式軟體，支援系統持續演進

嵌入式開發團隊通常已在 Linux®、Hypervisor、x86 應用、媒體框架、圖形 API、AI 框架、採用 CUDA 的工作負載以及產業專用程式碼方面投入大量軟體開發資源。新的嵌入式平台需要在支援這些既有投入的同時，增加加速能力與新功能。

Ryzen AI 嵌入式 X100 系列處理器建構於開發者熟悉的 x86 開發環境與開放式軟體生態系統之上。AMD ROCm 軟體提供開源 GPU 運算堆疊。HIP 與 HIPIFY 可協助開發者將採用 CUDA 的工作負載移轉至可移植程式碼路徑；一旦 CUDA 程式碼完成移轉，同一程式碼庫即可同時支援 ROCm 與 CUDA 後端，為開發者提供更彈性的部署選擇。

對軟體定義系統而言，這種彈性是設計的核心。醫療影像團隊可以保留核心應用邏輯，同時探索 GPU 與 AI 加速；廣播、專業影音系統建置者則可透過軟體部署新的編解碼器、算繪更新與應用工作流程程，而無需等待新一代固定功能硬體。

專為長生命週期嵌入式部署而打造

醫療設備、工業設備、廣播基礎設施與邊緣設備可能需要運作多年。它們需要穩定供貨、長生命週期規劃、持續運作能力、環境適應性以及部署彈性。

Ryzen AI 嵌入式 X100 系列處理器正是針對這些實際需求而設計。該系列處理器規劃提供 10 年製造供貨週期，並支援同一時間範圍內全年無休連續運作，同時在完整產品系列提供工業溫度選項，額定接面溫度範圍為 −40°C 至 +105°C。X100 亦支援多種量產方式，包括板載晶片設計與合作夥伴系統模組選項。

結 語

高效能嵌入式系統正持續演進。它們被要求在本機整合更多工作負載、支援更多軟體定義功能，並在尺寸、功耗、成本與生命週期支援等實際限制下運作。

對系統設計人員而言，這意味著更少的獨立元件、更少的資料搬移、更高的工作負載整合度，以及更大的軟體彈性。


您可以造訪Ryzen AI 嵌入式 X100 系列處理器產品專區，瞭解 X100 如何協助簡化邊緣系統設計，並支援更多本機 AI、繪圖與運算工作負載。


AMD Ryzen AI 嵌入式 X100 系列處理器為在邊緣实现更多運算、繪圖、AI 和系統整合能力提供了可擴充基礎，助力開發者面向下一代創新做好准备。

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