AMD重磅打造边缘AI，CES2026官宣这颗嵌入式处理器！

电子发烧友网报道（文/黄晶晶）数据显示，边缘AI嵌入式处理器市场将随 AIoT、工业 4.0、自动驾驶等领域渗透加速增长，预计 2026-2030 年复合增长率维持 20% 以上。ABI Research 预测，2021-2026 年具备边缘机器学习功能的设备出货量年复合增长率达24.5%。作为AMD的三大支柱业务之一的嵌入式产品，囊括FPGA、锐龙、EPYC嵌入式处理器等系列，在2026 CES展期间，AMD重磅发布最新锐龙 AI嵌入式P100 / X100 处理器。
 
边缘AI对嵌入式处理器的需求
 
AMD自适应和嵌入式产品市场管理高级总监Sumit Shah表示，嵌入式客户在边缘AI应用中经常面对极端的运行环境、长时间运营、空间狭小、散热受限等情况。考虑到这些因素，嵌入式处理器需要具备三大特性。
 
一是长使用寿命和可靠性。提供至少十年的产品使用寿命周期保障，且适应非常严苛的散热等性能要求。二是集成容错机制、专有连接、RAS安全启动等嵌入式专属功能。三是软件栈，包括开源固件、操作系统等需专门针对嵌入式产品进行验证。
 
锐龙嵌入式处理器高级产品市场经理Ioseph Martinez谈到，随着人工智能向边缘侧迁移，其市场需求覆盖范围愈发广泛，主要可分为两大核心领域，同时还包含其他延伸方向。自主机器领域，典型应用有驾驶员自动辅助系统、各类机器人等；交互式体验领域，涵盖信息服务、娱乐系统、医疗服务等场景。而这些场景中的智能化实现，绝大多数都依赖于人工智能的技术能力与自主决策能力。
 
这些嵌入式系统面临着包括实时响应、混合工作负载和可扩展性等共同的挑战。
 


在汽车、机器人、智能工厂等实时响应场景中，必须具备高可靠性与低时延特性，且摆脱对云端的依赖，以保障场景的实时运转需求。其次，要能支撑传感器融合、可视化、AI 推理、控制逻辑等混合工作负载的并行处理，适配多元任务协同运行的需求。同时，硬件需实现小型化封装，可嵌入狭小的物理空间内。此外，方案还需具备良好的可扩展性。主流供应商多提供全谱系芯片产品，支持在不重新设计系统或平台的前提下，实现算力的平滑升级，满足不同场景下的算力拓展需求。锐龙 AI 嵌入式 P100 / X100 处理器正是为了满足以上需求而生。
 
锐龙AI嵌入式P100 / X100 处理器特性
 
锐龙AI嵌入式P100 / X100 处理器集成Zen 5 CPU、RDNA 3.5 GPU、XDNA 2 NPU。锐龙AI嵌入式P100系列采用 25mm×40mm BGA 封装，功耗 15~54W，支持 -40°C ~ +105°C 环境温度范围，面向车载体验和工业自动化场景，生命周期长达 10 年。该系列的 4~6 核型号目前已向特定客户出样，8~12 核版本将于2026年上半年供货。
 

 
锐龙AI嵌入式 X100 系列处理器最多支持 16 核心，针对更高要求的物理 AI 和自主系统，预计将于今年下半年供货。
 
全新的锐龙AI嵌入式P100系列采用4纳米先进制程工艺，CPU+GPU+NPU异构计算架构实现了单芯片多维度性能突破。其中，Zen 5 x86核心具备优异的性能，至高 6 核心，配备 1MB L2 缓存及 8MB L3 缓存，实现可预测时延。
 

 
P100系列集成高性能GPU，两个 AMD RDNA™ 3.5 架构 WGP，用于并行图形或数字信号处理。渲染性能提升35%，可实现流畅、低时延的可视化处理。支持4K至8K高保真，至高 120fps 的分辨率，适用于动态运动、多屏人机界面（ HMI ）及座舱，以及高密度屏幕格式。AV1 解码器和 AMD 视频引擎可实现高保真、低时延流媒体和响应式回放。


 
内置专用NPU可提供30-50 TOPS算力，其性能是锐龙嵌入式8000 APU的3倍，对视觉、音频和自适应 UX 进行实时加速。AMD 锐龙 AI 软件用于支持开源 TensorFlow、PyTorch 和 ONNX。
 

 
P100系列搭载10GbE w/TSN以太网与Infinity Fabric互联技术，支持多设备协同运行及系统扩展。此外，AMD为P100系列构建了以开源为核心的软件生态，支持Yocto、Ubuntu等开源操作系统，同时兼容RTOS、微软及安卓等主流平台。


 
 
应用实例
 
汽车场景下，Zen 5 CPU负责控制逻辑器件，图形处理GPU实现驾驶员以及乘客屏幕的控制。NPU实现实时的语音和视觉处理，包括提醒短语、手势操作等。另外，同时支持PC级多任务并行处理，兼容主流车载软件生态，为智能座舱沉浸式体验奠定技术基础。
 

 
在工业应用场景，人机互动需要高分辨率、实时反馈、人机协作等功能。可以实现4K到8K的规格显示，以及可视化。NPU提供意识提醒，在机器故障时发出信号和警告，并对机器的整体健康状况做出迅速总结，而这些功能不需要上云，在本地就能运行。



在医疗领域嵌入式系统不仅需要保持安全、稳定的运行，也有可视性系统的新需求。AMD还开发专门的医用模型。例如医生实现语音到文本的转写时要特别考虑到医用术语或者缩略语的准备转写，如何借助模型实现非常精准的转写，AMD正在与客户合作进行相关模型的开发。
 
边缘AI已来，AMD持续打造高性能嵌入式处理器、统一的软件平台、开放广泛的生态系统，推动开发者创造本地化、低时延、更智能的AI应用，实现边缘AI的大规模落地。