AMD Ross lleva la IA agéntica a Vivado con más de 20 habilidades abiertas

AMD Ross llega al diseño embebido con una promesa concreta: conectar los modelos de lenguaje que ya utilizan los desarrolladores con las herramientas de AMD. AMD ha presentado Ross, un asistente de IA para diseño embebido que se integra con Vivado y Vitis HLS. El lanzamiento inicial cubre síntesis, implementación, cierre temporal y conversión de algoritmos C++ a RTL. Además, AMD prepara nuevas funciones con lanzamientos mensuales.

El sistema está pensado para acompañar todo el ciclo de desarrollo. Por tanto, acompaña la arquitectura del sistema y la revisión de esquemas. Luego, cubre el diseño FPGA, el software embebido, la inferencia de IA, la depuración y el despliegue. Su alcance incluye FPGAs, SoC adaptativos, procesadores embebidos x86 y plataformas de IA en el borde.

Ross conecta los modelos de lenguaje con Vivado sin sustituir el entorno habitual

AMD no limita Ross a un cliente concreto. Por ejemplo, el esquema de la compañía contempla VS Code, Claude Code, Cursor, Devin y la interfaz de línea de comandos OpenCode. Sin embargo, también puede funcionar con cualquier cliente compatible con MCP. El desarrollador conserva su IDE, su terminal y el modelo de lenguaje que prefiera.

Los servidores basados en el Model Context Protocol proporcionan a los agentes una conexión activa con el entorno de diseño. Durante una sesión pueden consultar el estado de las herramientas, ejecutar comandos y leer sus resultados. Además, los permisos siguen bajo control del usuario. Por tanto, AMD mantiene puntos de revisión humana tanto al planificar como al ejecutar las acciones.

Salil Raje, vicepresidente sénior y director general de AMD Embedded, explicó que el desarrollo embebido es cada vez más complejo. Además, los equipos trabajan en el diseño y la depuración del hardware. También desarrollan y despliegan software. Además, afrontan la inferencia de IA y el diseño a nivel de sistema. De hecho, AMD Ross reúne las herramientas de AMD Embedded, conocimientos de confianza y flujos de trabajo creados por expertos en una única experiencia de IA agéntica. Esta experiencia se basa en tecnologías y metodologías que los clientes utilizan cada día.

Por tanto, AMD Ross lleva la potencia de la IA agéntica a los desarrolladores embebidos. Así, acelera todo el ciclo de vida. Además, mueve las innovaciones de producto desde la intención de diseño hasta el despliegue con mayor rapidez.

La primera versión trabaja con Vivado Design Suite en las familias FPGA y de SoC adaptativos compatibles con la herramienta. También incluye Vitis HLS. Esta compila algoritmos escritos en C++ para convertirlos en RTL. Según AMD, las tres actualizaciones mensuales previstas para el cuarto trimestre añadirán Power Design Manager para estimar el consumo.

Además, se incorporará ChipScope para depuración de hardware en el sistema. Por último, llegará Vitis AI para los motores de IA de sus SoC adaptativos.

Kirk Saban, vicepresidente corporativo de producto, software y soluciones del negocio embebido de AMD, indicó que las funciones de revisión de esquemas y PCB llegarán a lo largo del próximo año. También mencionó el soporte para x86 embebido. Sin embargo, indicó que las herramientas de ROCm llegarán a lo largo del próximo año.

El ritmo anunciado supone un cambio frente a la cadencia de dos actualizaciones anuales asociada a herramientas como Vivado.

El asistente de IA de AMD Ross con Vivado: base de conocimiento local o en la nube y más de 20 habilidades

Ross utiliza la AMD Knowledge Base para responder a las consultas. De hecho, se trata de bases de datos vectorizadas y validadas por AMD. Además, reúnen manuales de usuario, guías de producto, documentos técnicos, notas de aplicación y registros de respuestas. Así, una advertencia de Vivado puede relacionarse con el registro que explica su causa y posible solución.

La base puede ejecutarse en la nube o mediante un despliegue local completamente desconectado. AMD señala este último modo para clientes de los sectores aeroespacial, defensa y seguridad funcional. Además, Saban afirmó que Ross puede funcionar en un portátil. También puede hacerlo en una estación de trabajo, en servidores GPU instalados en las dependencias del cliente o en una nube pública. Sin embargo, AMD también contempla redes aisladas con modelos de pesos abiertos, sin imponer restricciones sobre el lugar de ejecución.

La segunda capa son las Agent Skills. Estos archivos Markdown abiertos guían al modelo en tareas de ingeniería repetibles. Por ejemplo, incluyen metodologías de cierre temporal y análisis de código RTL. Además, abarcan procesamiento dataflow y distintas técnicas de Vitis HLS. En concreto, incluyen desenrollado de bucles, pipelining e inserción de pragmas.

El repositorio inicial de GitHub incluye más de 20 habilidades y ejemplos de diseño listos para ejecutar. Estos ejemplos muestran cómo aplicar cada procedimiento a hardware real. Además, AMD espera que clientes y socios puedan crear sus propias habilidades. También puedan mantenerlas privadas o aportar sus modificaciones al repositorio público.

Las demostraciones de AMD reducen tareas de horas a flujos guiados

Ross se encuentra en acceso anticipado desde el verano. Inicialmente, cubre herramientas FPGA. Además, AMD afirma que el programa ya reúne a más de 800 clientes. Las demostraciones se centraron en Vivado. Sin embargo, no constituyen pruebas independientes del asistente.

• Una instrucción de una sola línea generó un diseño de microcontrolador basado en MicroBlaze para una placa de evaluación Spartan UltraScale+. Ross produjo un plan de 11 pasos. Además, entregó un diseño funcional completo. AMD calcula que hacerlo manualmente requiere entre dos y tres horas.
• Sobre un checkpoint posterior al enrutado, el asistente clasificó las infracciones temporales y propuso restricciones. Tras la aprobación humana, el diseño logró cerrar tiempos en una nueva ejecución.
• En una canalización de sensor de imagen, el flujo pasó de MATLAB a C y después a RTL mediante Vitis HLS. Las habilidades de HLS aplicaron pragmas. Por tanto, redujeron aproximadamente un 35% el uso de recursos de la lógica programable.
• En otro ejemplo, varios agentes recibieron una petición para una canalización de 12 cámaras. El sistema generó especificaciones legibles por personas y máquinas. Además, repartió el trabajo entre la CPU x86, la GPU, la NPU y el SoC adaptativo de una placa de un socio. Luego, compiló la parte FPGA en Vivado. Por último, una persona aprobó cada etapa.

Estas cifras y resultados proceden de las demostraciones de AMD. Además, el asistente no fue probado de forma independiente. Un director asociado de la unidad de negocio FPGA SOM de iWave Global valoró así la herramienta: “El asistente de IA agéntica AMD Ross ha sido una incorporación valiosa a nuestro flujo de desarrollo. Nos ayuda a identificar y solucionar problemas con mayor eficiencia, reduciendo el tiempo y el esfuerzo necesarios durante las fases de depuración y puesta en marcha”.

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