Avec le lancement de Ross, un assistant d'IA agentique, le fournisseur de semi-conducteurs AMD entend adresser les domaines de la conception, de l'optimisation, du débogage et du déploiement des systèmes embarqués afin de leur apporter la puissance de l’intelligence artificielle (IA)  par rapport aux cycles de développement classiques.

Cet assistant d'IA agentique est conçu pour accélérer l'ensemble du flux de développement embarqué, de l'architecture de conception à l'optimisation, au débogage, à la conception de cartes électroniques (PCB, Printed Circuit Board), à la révision de schémas, au logiciel, et jusqu'au déploiement du système final.

Ross permet, selon AMD, d’interagir avec les outils en langage naturel et de déployer des compétences d'agent développées par des experts ainsi que des flux de travail réutilisables et une base de connaissances fiable, guidant ainsi tout le processus de conception.

AMD indique que cet assistant se connecte aux outils existants, démultiplie l'expertise, automatise des flux de travail éprouvés et répétables, et analyse les résultats aidant ainsi les ingénieurs à passer rapidement de l'intention de conception à la mise en œuvre en vue d’accélérer les cycles de développement embarqué habituels.

AMD qui fabrique des FPGA, des SoC adaptatifs, des processeurs embarqués x86 et des plateformes spécialisées pour l'IA en périphérie de réseau, indique à cette occasion qu’au fur mesure que les conceptions gagnent en complexité, les ingénieurs ont la volonté d'optimiser l'utilisation des ressources existantes ainsi que leurs pratiques d’ingénierie.

En intégrant des méthodologies d'experts sous forme de compétences d'agent réutilisables, les équipes peuvent dès lors rendre les connaissances spécialisées plus accessibles, assurer une exécution plus cohérente et autoriser les ingénieurs à se concentrer sur des partie de conception à forte valeur ajoutée.

« Le développement de systèmes embarqués devient de plus en plus complexe, car les équipes interviennent sur des domaines variés : conception et débogage matériel, développement et déploiement logiciel, inférence IA et conception au niveau du système, commente Salil Raje, vice-président senior et directeur général, AMD Embedded. Dans ce cadre Ross réunit les outils Embedded d’AMD, des connaissances fiables et des flux de travail élaborés par des experts au sein d'une expérience d'IA agentique ancrée dans les technologies et méthodologies que les développeurs utilisent au quotidien.»

Concrètement, la technologie Ross, grâce au langage naturel, permet au développeurs d’interroger des agents d'IA pour rechercher de la documentation, vérifier l'état des outils, exécuter des commandes, faciliter le débogage et mettre en œuvre des flux de travail éprouvés.

L’approche est opérationnelle pour partitionner le matériel et le logiciel, implanter des conceptions matérielles fondés sur des outils de synthèse de haut niveau, optimiser la conception et le débogage des puces, développer des applications et des algorithmes embarqués, optimiser les algorithmes d'apprentissage automatique, estimer précisément la consommation d’énergie et réaliser une revue de schéma système.

AMD précise que Ross est indépendant des outils d’un utilisateur proposant ainsi aux équipes la flexibilité d'utiliser leurs modèles de langage (LLM), environnements de développement intégrés (IDE) et environnements de ligne de commande préférés, tout en restant connectés aux outils de développement Embedded d’AMD.

AMD indique enfin que contrairement aux assistants d’IA génériques, Ross est construit autour d’environnements de développement d’AMD, de connaissances en ingénierie institutionnelle de la société et de méthodologies d’auteurs experts. Il ne s’agit donc pas simplement d’un assistant de codage de l’IA superposé aux outils de développement, note la socité mais d’une technologie ouvrant la voie à un accès direct aux environnements de développement, à la documentation et aux flux de travail écrits par AMD.

D’un point de vue plus technologique, Ross réunit quatre composants spécifiquement conçus. A savoir un serveur de protocole de contexte de modèle (MCP) fondé sur des serveurs MCP standard ouverts, une base de données vectorisées validées par AMD (avec des guides d'utilisateur, des guides de produits, des livres blancs, des notes d’application…), un système de capture des meilleures pratiques répétables et partageables pour les tâches de conception courantes, et des exemples de conception prêtes à l’emploi.