简化信号处理，实现高能效电机控制。AMD用自适应计算能力加速智能边缘应用

电机无处不在，小到电动牙刷、电动工具，大到电动汽车、公共交通等。随着双碳目标的迫近，以及数字化智能化的发展，电机的控制要求也变得越来越复杂。为了帮助所有的电机控制、信号处理的各类工程师们简化开发，提高方案能效，AMD推出了全新的Kria K24 SOM和配套的KD24。AMD工业、视觉、医疗与科学高级总监Chetan Khona先生在发布会上，进行了精彩的分享。

图：AMD工业、视觉、医疗与科学高级总监Chetan Khona

应对多电机、多功能集成和低功耗的电机设计挑战

据统计，当下电机的能源消耗占据了全球工业能源总量的70%；因此对于电机能效的提升，将会极大地助力我们的可持续发展。而眼下电机的设计变得更为复杂：一方面，电机变得更加精密复杂，需要提供各种速度能力；另一方面，越来越多的SiC、GaN等新材料的引入，提升了效率和性能，但增加了电路设计的门槛。

电机驱动有三个要素，分别是驱动器、供电部分和电机本身。如果是一个单轴的电机，可以用非常简单的技术解决相关的问题。但现在我们在工业互联网时代，经常有多项任务需要同时进行，而且电机控制系统也需要处理很多的轴。

传统的高速高精度的电机控制的主控方案，通常是DSP、FPGA等，而近年来随着MCU计算能力的加强，而且不少MCU内部也会集成DSP，越来越多的电机控制也会选择采用MCU的方案。

但据Chetan Khona介绍，MCU或DSP如果只是控制电机的话，是可以完成的不错的，但是在现在工业物联网的大环境下，还要顾及功能安全、网络安全、人工智能，还有预测性维护等等。所以光是电机就不行了，但是AMD最新推出的K24 SOM可以支持以上所有的功能，能够把很多的轴进行一个集成，通过这样的方式来控制成本和功耗。

我们知道DSP以数字信号处理见长，是最适合做电机控制的处理器类型。但采用AMD的自适应计算架构的FPGA类产品更加适合，能够提供四大优势。

第一，自适应计算架构的MPSoC采用了完全并行的程序运行方式，而使用FPGA的硬件能够带来时延的优势，因为只需要一个时钟周期就可以完成DSP多个周期才能跑完的程序。

第二，是更好的功耗表现。这与大家长期的认知有所差异，通常我们认为FPGA功耗更大，但对比起来，DSP要实现最快方式取得结果，需要时钟跑到几百MHz甚至GHz级别；但FPGA的主频速度可以更慢，只要200MHz就可以以同样乃至更快的方式完成了同样的工作，因此就可以更加省电。

另外值得一提的是，在系统功耗层面来看，因为像K24 SOM这样的方案，可以支持多功能的这个，比如在功能安全方面，将原本两个芯片的方案功能都集成到同一个K24 SOM中；又比如在多电机的控制方案中，通过一个K24 SOM的整合实现；这样就大大降低了成本和能耗。

第三是灵活性的优势。选择FPGA进行电机控制的方案，设计人员可以自由地在功耗、时间以及时钟速度等多个参数之间进行取舍，并且可以实现时分复用。例如，开发者可以自己选择是在一个时钟周期内完成200次操作，还是在四个时钟周期内进行200次操作，根据具体任务进行自由调整。

最后一个优势是独立性。多访问的电机控制应用，传统方式是通过一个电路来控制多个电机，这样会稀释性能。而采用一个FPGA就可以直接控制多访问的电机控制回路，提高了独立性。

K24 SOM：不同背景开发者，都可以轻松构建高能效电机控制方案

AMD最新推出的Kria K24 SOM，是一款自适应计算的电机控制方案，能够支持多种不同类型的电机控制应用。

该方案的主控采用了AMD的Zynq UltraScale+ MPSoC，采用了InFO先进封装技术实现了更小的尺寸，并且专门针对电机控制方面进行功能强化。和K26 SOM上选择的主控器件类似，K24 SOM上的Zynq UltraScale+ MPSoC集成了四核Arm Cortex-A53和两个Arm Cortex-R5F CPU，但对于对于关注尺寸、功耗、成本等方面的设计，K24 SOM是更为理想的选择。选择Zynq UltraScale+ MPSoC作为主控的关键优势在于，它能够实现混合关键性，对于不同用户功能分配实时优先级，从而进行多功能的系统功能调度和调配。

K24 SOM支持最新版本22.04 Ubuntu OS；内部集成154K的硬件逻辑加速资源；I/O数量要比K26 SOM少，但132个I/O口也足够支持多电机和多传感器的配置；LPDDR的数量是K26 SOM的一半，工业级的K24 SOM具有2GB的LPDDR4，并且有ECC支持；K24 SOM还支持EtherCAT和TSN在内的40多种工业互联网标准；尺寸方面，K24SOM仅为信用卡的一半。

上述特性介绍陈列完毕，但这不是重点。K24 SOM最具优势的点在于，能够帮助各种不同类型的工程师和开发人员，快速上手，构建产品级的高能效电机控制方案。围绕着Kria SOM的整个开发生态的打造，是这款K24 SOM的产品竞争力所在。

K24 SOM支持采用Python、AMD Vitis、MathWorks的MATLAB和Simulink、ROS2和AMD Vivado多种不同的开发方式；并且在Kria应用商店中提供了多种不同的边缘计算加速应用，供开发人员选择。预计今年年底会有超过25款应用在这个应用商店里推出。所有这些应用都是基于Ubuntu linux开发，且都是容器化的，在docker hub当中来配置。

据Chetan Khona介绍，K24 SOM支持更多不同背景的开发人员。有的开发人员可能听过自适应计算，但没有经历相关的训练或者是背景，没有办法用传统的方式来进行自适应计算的设计。那么通过Kria产品，就可以帮助这些开发人员获得自适应计算的优势，但是又不需要使用传统的FPGA那样去设计。

K24 SOM和K26 SOM的接口兼容，可以使用同样的载板/底板设计。对于像机械臂、机器人等复杂的应用而言，这大大简化了设计时间。开发人员只需要设计一个底板，就可以支持所有的K24 SOM和K26 SOM的驱动。在底板的制作过程中，开发者可以先选择K24 SOM的入门套件进行开发。据Chetan Khona介绍，整个套件仅需5步就可以完成启动，整个过程不超过一小时。

目前推出的是Kria KD240的电机配件包，采用正交编码器，自动化无刷直流电机的配置。而REV Robotics 2合1电机套件配件，会在今年晚些时候问世。这一个套件包可以直接实现一个简单的机械臂的方案，同时还可以选配视觉AI的射球器，可以和USB摄像头进行连接，用人工智能帮助瞄准。

通过AMD自适应计算能力，助力全面智能边缘应用

K24 SOM的推出，和K26 SOM一起，构建了一个更为完整的、可拓展的、采用AMD自适应计算能力的智能边缘计算平台。以一个机械臂来举例，开发者可以将驱动和视觉计算平台统一，采用一致自适应计算平台，来加速整个机械臂的产品研发时间。并且通过统一的平台，一方面可以更容易实现不同产品能力的区分，另一方面简化了软件的开发难度。

Chetan Khona表示，Kria SOM系列的真正的目标是希望能够吸引新的用户来使用自适应计算，从STEM教育开始、到大学、初创企业和大型的跨国企业，甚至是而且机器人娱乐业也有涉足。Kria的扩展战略取得了非常好的效果，Kria用户当中有25%是自适应计算的新用户。

而除了电机控制相关的机器人、3D打印系统、医疗设备和公共交通之外，任何需要非常密集的数字信号处理和传感融合的边缘计算设备，都可以通过Kria的自适应计算能力，来实现加速和赋能。