AMD Ross è un assistente di IA agentica per l’ingegneria embedded, disponibile ora secondo AMD. Collega richieste in linguaggio naturale agli strumenti AMD supportati, alla documentazione, a skill riutilizzabili e a esempi di progetto. Non è il modello linguistico in sé: lavora con un LLM scelto dall’utente e con un client compatibile.
Come Ross collega strumenti e conoscenze
AMD descrive Ross attraverso componenti con ruoli distinti: server MCP per collegarsi agli strumenti supportati, una base di conoscenze AMD, skill per agenti e progetti di riferimento. MCP, acronimo di Model Context Protocol, è il protocollo usato per connettere l’assistente agli strumenti compatibili.
Il flusso parte da una richiesta in linguaggio naturale e può arrivare all’interazione con gli strumenti e alle azioni previste dal workflow. AMD consente di scegliere un ambiente di sviluppo integrato (IDE) o un’interfaccia a riga di comando (CLI) compatibile e il proprio modello linguistico. Tra gli esempi indicati figurano VS Code, Cursor, Devin, Claude Code, Copilot CLI e Codex CLI.
Quali strumenti e versioni supporta
AMD indica il supporto per tutte le versioni di Vivado e per Vitis HLS dalla versione 2025.2. L’ambito varia in base allo strumento.
| Strumento | Versioni supportate da AMD |
| Vivado | Tutte le versioni |
| Vitis HLS | 2025.2 e successive |
I download dei server MCP indicati da AMD sono per Windows e Linux e richiedono credenziali AMD. Per usare Ross servono inoltre le licenze applicabili agli strumenti AMD: AMD afferma che non occorre una licenza aggiuntiva per Ross.
Configurazione locale e controllo dei risultati
AMD descrive una configurazione isolata dalla rete per la propria base di conoscenze, con un database, un modello di embedding e un server MCP installati localmente. È un’opzione per mantenere questi componenti nell’ambiente locale; il modello linguistico e il client scelti fanno parte della configurazione dell’utente.
I risultati dei workflow di IA possono cambiare tra un’esecuzione e l’altra, a seconda del modello e di come è formulato il prompt. AMD affida all’utente la verifica degli output e delle azioni proposte. Raccomanda inoltre di non inviare dati riservati, personali o regolamentati se il loro uso non è autorizzato per lo specifico modello, strumento e ambiente di distribuzione.
L’esempio di demosaic per un sensore d’immagine
Un esempio di demosaic per sensore d’immagine, riportato come dimostrazione AMD, avrebbe raggiunto l’obiettivo di throughput in due ore utilizzando il 35% di LUT in meno. LUT significa look-up table: in questo contesto, risorse logiche impiegate nella progettazione hardware. Il dato riguarda quell’esempio, non una misura generale delle prestazioni di Ross.
