AMD、組み込み開発に特化したエージェント型AIアシスタント「AMD Ross」発表

　AMDは、エンベデッド開発者向けのエージェント型AIアシスタント「AMD Ross」を発表した。設計のアーキテクチャ設計から最適化、デバッグ、PCB設計、回路図レビュー、ソフトウェア、AI、実際のシステムの展開まで、組み込み開発フロー全体を加速するように設計されているとのことだ。

　AMDの組み込み製品は、FPGA、アダプティブSoC、x86組み込みプロセッサ、特殊なエッジAIプラットフォームなど多岐にわたる。設計がますます高度化するにつれ、エンジニアはこれらのリソースと実績のあるエンジニアリング手法を、システム開発ライフサイクル全体にわたって効率的に適用しなければならない。AMD Rossにより、専門家の手法を再利用可能なエージェントスキルとして活用することで、組織は専門知識へのアクセスを容易にし、より一貫性のある実行を可能にし、エンジニアがより価値の高い設計課題に集中できるようになるとのことだ。

　AMD Rossは、ハードウェア設計とデバッグからソフトウェアとアルゴリズムの開発、エッジAIの実装と展開まで、組み込み開発のあらゆる段階をサポート。開発者は自然言語を使用して、AIエージェントにドキュメントの検索、ツールの状態確認、コマンドの実行、デバッグのガイド、実績のあるワークフローの実行を依頼できるという。AMD Embeddedツールポートフォリオ全体で動作し、ユーザーは以下のことが可能になるとしている。

• ハードウェアおよびソフトウェアのパーティショニングを実行
• 高度な合成ツールを用いたハードウェア設計を実装
• シリコン設計の最適化とデバッグを行う
• 組み込みソフトウェアアプリケーションおよびアルゴリズムを開発する
• AMD組み込みAIソフトウェアを使用して、機械学習アルゴリズムを最適化
• 消費電力を正確に推定し、低消費電力となるよう最適化
• システム回路図のレビューと最適な基板レイアウトの実施を行う

　AMD Rossはクライアントに依存しないため、チームは好みの大規模言語モデル（LLM）、統合開発環境（IDE）、コマンドライン環境を柔軟に使用しながら、AMD組み込み開発ツールとの接続を維持できるとのことだ。

　一般的なAIアシスタントとは異なり、AMD RossはAMD組み込み開発環境、AMDの組織的なエンジニアリング知識、専門家が作成した手法に基づいて構築されているという。単に開発ツールの上にAIコーディングアシスタントを重ねたものではなく、AMD開発環境、AMDドキュメント、AMD作成のワークフロー、再利用可能なエンジニアリング専門知識への直接アクセスを組み合わせ、組み込み開発に特化したエクスペリエンスを提供するとのことだ。一般的なAIアシスタントでは提供できないコンテキストガイダンスとワークフロー自動化を実現すると同時に、すべての推奨LLM、IDE、コマンドライン環境をオープンにサポートすることで柔軟性を維持するとしている。

　以下4つの専用コンポーネントを組み合わせることで、これを実現しているという。

1. MCPサーバー：オープンスタンダードのMCPサーバーをベースとして、AMD RossはAIエージェントをAMD組み込みツールに接続する。この接続により、AMD Rossは情報の照会、コマンドの実行、設計環境内での作業が可能になる
2. AMDナレッジベース：AMDが検証済みのベクトル化データベースには、ユーザーガイド、製品ガイド、ホワイトペーパー、アプリケーションノート、および回答記録が含まれている。クラウド経由、またはローカルのオフライン環境で、AMDが検証済みの回答とドキュメントにアクセスできる
3. エージェントのスキル：オープンで専門家が作成したマークダウンファイルには、一般的な設計タスクにおける再現可能で共有可能なベストプラクティスがまとめられている。これらのスキルは、タイミング最適化やVitis HLSにおけるパフォーマンス向上のためのC++設計の再構築といった構造化されたワークフローにおいて、LLMを導くことができる
4. 設計例：すぐに実行可能な設計例を通して、エージェントのスキルを実際の組み込みアプリケーションにどのように適用できるかを示す

　開発チームが設計意図から展開までの道のりを加速させるように設計されており、以下のような機能を提供するとしている。

• AIを活用したワークフロー自動化により、プロトタイプ作成までの時間を短縮
• AMDが検証したガイダンスと再利用可能な手法により、デバッグと最適化のサイクルを短縮
• 反復的なツール操作やタスクを自動化することで、開発者の生産性を向上させる
• 実績のある専門家のワークフローへのアクセスを通じて、新人エンジニアのオンボーディングを迅速化
• チームやプロジェクト全体を通して、ベストプラクティスを一貫して実行できる
• 組織内の工学知識の再利用性と拡張性の向上
• AMD Ross対応ワークフローの例は以下のとおり。
• 自然言語による意図を開発アクションに変換するため、ドキュメントの検索、ツールコマンドの実行、コードの生成、設計の反復、開発者の設計目標達成に向けたガイダンスなどを行う
• 分かりやすい説明、状況に応じたガイダンス、および修正推奨事項を通じて、ツールのエラーを理解し、解決する
• AMDのタイミング解析手法を用いてタイミングの問題を分析し、違反箇所を特定し、根本原因を説明し、実装の改善策を提案する
• パイプライン化、ループ最適化、プラグマ挿入、アーキテクチャ改良に関する推奨事項を通じて、Vitis HLS設計を最適化する
• ガイド付き信号キャプチャ、デバッグコア構成、インターフェース解析、および根本原因特定を通じて、ハードウェアデバッグを高速化する

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