AMD lanserar Ross, en AI-agent för utveckling av inbyggda system. Men ambitionen är större än att lägga ännu en kodassistent ovanpå utvecklingsverktygen. Ross kopplas direkt till AMD:s verktyg och ska kunna utföra arbetsflöden genom stora delar av utvecklingskedjan från systemarkitektur och FPGA-design till felsökning, mjukvara, AI och kortdesign.
Skillnaden mot en vanlig AI-assistent ligger framför allt i kopplingen till själva utvecklingsmiljön. Ross använder MCP-servrar, Model Context Protocol, för att ansluta AI-agenter till AMD:s verktyg. Agenten kan därmed inte bara svara på frågor utan även hämta information från verktygen, kontrollera deras status, köra kommandon och genomföra arbetsflöden.
– Utveckling av inbyggda system blir allt mer komplex. Teamen arbetar samtidigt med hårdvarudesign och felsökning, mjukvaruutveckling och driftsättning, AI-inferens och design på systemnivå, säger Salil Raje, senior vice president och general manager för AMD Embedded.
Ross får dessutom tillgång till en kunskapsbas som AMD har byggt upp från bland annat användarhandböcker, produkthandböcker, vitböcker och applikationsanvisningar. Tanken är att svaren därmed ska förankras i AMD:s egen tekniska dokumentation i stället för enbart i den kunskap som finns i den valda språkmodellen. Kunskapsbasen kan användas både i molnet och lokalt i en offlinemiljö.
En annan central del är det AMD kallar agentfärdigheter. Det är återanvändbara arbetsflöden som AMD:s experter har beskrivit i öppna markdown-filer. En sådan färdighet kan exempelvis leda språkmodellen genom timingoptimering eller omstrukturering av en C++-design för bättre prestanda i Vitis HLS.
På så sätt försöker AMD också paketera ingenjörskunskap som annars finns hos enskilda specialister. Ett utvecklingsteam kan låta agenten följa samma beprövade arbetsflöde varje gång en viss uppgift ska utföras.
Ross omfattar betydligt mer än FPGA-utveckling. Agenten ska bland annat kunna hjälpa till med uppdelningen mellan hårdvara och mjukvara, högnivåsyntes, optimering och felsökning av kretsdesign, utveckling av mjukvara och algoritmer samt optimering av maskininlärning för AMD:s embedded-plattformar.
Den kan även användas för effektanalys och för att granska kretsscheman och arbeta fram en lämplig kortlayout. Därmed försöker AMD föra den agentiska modellen över en betydligt större del av embedded-utvecklingen än vad som normalt omfattas av en AI-baserad kodassistent.
Ross är samtidigt inte knuten till en viss språkmodell eller utvecklingsmiljö. AMD uppger att utvecklare kan välja LLM, IDE och kommandoradsmiljö själva och fortfarande använda Ross som länken till AMD:s verktyg och kunskapsbas.