AAI 2026：AMD為實體AI帶來領先的異質運算能力

AMD擴展Ryzen AI嵌入式處理器組合，結合CPU、GPU與NPU加速技術，為機器人、工業自動化及智慧嵌入式系統挹注強勁動能

　● AMD 宣布推出 AMD Ryzen™ AI 嵌入式 X100 系列處理器，為實體 AI 的各項需求提供領先業界的效能。此系列處理器專為加速感知、推論與即時控制工作負載而設計，於單顆嵌入式 SoC 上整合最多 16 個高效能 AMD “Zen 5” CPU、獨立級整合式 GPU 以及高能效 NPU。每個運算引擎皆具備卓越的獨立效能，而統一記憶體架構則可加速實際工作負載，藉此提升確定性並降低延遲。Ryzen AI 嵌入式 X100 系列處理器針對機器人、工業自動化、醫療，以及其他智慧即時嵌入式系統等實體 AI 應用進行最佳化。

實體 AI 系統需要的不僅是理論上的 AI 效能。系統必須在嚴苛的功耗、散熱與空間限制下，實現確定性的即時控制、AI 工作負載協調排程以及工業級可靠性。Ryzen AI 嵌入式 X100 系列處理器可讓自主系統在其所處環境中可靠且迅速地進行感知、推論與行動，足以應對人形人形機器人、智慧製造、手術機器人與無人系統等高要求應用情境的需求。

AMD 嵌入式事業群產品、軟體與解決方案公司副總裁 Kirk Saban 表示：「Ryzen AI 嵌入式 X100 系列處理器為實體 AI 揭開了令人振奮的全新篇章，並為廣泛的智慧型即時嵌入式應用釋放全新機會。憑藉領先的 CPU、GPU 與 NPU 效能，並結合嵌入式專屬功能、開放的軟體產業體系以及工業級可靠性，AMD Ryzen AI 嵌入式 X100 系列處理器可簡化開發流程，協助客戶更快將功能日益強大的下一代自主系統推向市場。」

 

Ryzen AI嵌入式X100處理器獨特優勢

X100 系列處理器在 CPU、繪圖與 AI 工作負載方面提供領先業界的運算能力。與 Intel® Core Ultra 系列 3 處理器相比，此處理器多執行緒 CPU 效能（CoreMark®）提升高達 2.1 倍^註1，以支援大規模並行處理；繪圖效能（OpenGL®）預期提升 1.7 倍^註2，帶來更具沉浸感的體驗；Token 生成吞吐量（Token Generation Throughput）提升 3.5 倍^註3、首個 Token 產生時間（Time-to-first-token, TTFT）加速 1.4 倍^註3，能加速實體 AI 工作負載。對於需要高訊號處理、低功耗且小尺寸的應用，Ryzen AI Embedded X100 系列處理器與NVIDIA Jetson Thor T5000 相比，可提供高達3倍的峰值 FP32 效能，實現卓越的訊號處理能力；在先進醫療超音波波束成形（beamforming）等工作負載中，平均效能比 NVIDIA RTX™ 4000 Ada 等獨立 GPU 高達 1.7 倍^註4。

Ryzen AI 嵌入式 X100 系列處理器搭載開放的軟體堆疊，包括用於應用程式開發的 Linux、用於 iGPU 工作負載加速的 AMD ROCm™軟體堆疊、用於虛擬化的 Xen Hypervisor，以及 PyTorch、ONNX 與 TensorFlow 等業界標準 AI 框架，讓開發人員能在熟悉的設計環境中快速開發。透過可將現有程式碼庫從 CUDA 遷移至 ROCm 的工具，開發人員無需被單一廠商鎖定（vendor lock-in），即可獲得極高的效能與彈性。

此系列處理器專為工業級可靠性而設計，可在 −40°C 至 105°C 的溫度範圍內運作，並支援在嚴苛環境中 7×24 全天候運作長達 10 年。

 

Ryzen AI嵌入式X100系列處理器上市時程

Ryzen AI 嵌入式 X100 系列處理器已於 2026 年 6 月開始提供客戶樣品，預計將於 2026 年第 4 季量產供貨。客戶可運用 AMD 參考平台進行初期開發，並透過 Arbor、Congatec、iBase、IEI、Sapphire 與 Seavo 等首發合作夥伴提供的系統模組（System-on-modules），快速推進至量產階段。

 

_{註1： AMD於2026年5月進行之測試，採用AMD Ryzen AI Max+ 395處理器（OPN 100-000002199），組態配置為反映Ryzen AI嵌入式X199處理器規格（AMD Maple CRB、5.1 GHz CPU、2.9 GHz GPU、持續運作於 45W TDP/sPPT/fPPT、停用STAPM，以及64 GB銲接式 LPDDR5X-8000），對比Intel Core Ultra X7 358H（MSI Prestige 16 Flip AI+ C3MTG MS-2622、5.1 GHz CPU、2.5 GHz GPU、PL1=45W、PL2=64W、MSI BIOS E2622IMS.10E、32 GB LPDDR5X-8533、實測30W OEM持續功耗限制）。結果反映了在Ubuntu 24.04上預測的相對CoreMark v1.01 多執行緒效能，比較AMD在45W持續功耗下的實測效能，與根據358H公開基準測試資料導出的擴展係數從30W持續功耗實測值推算的 Intel 45W預測效能。系統製造商可能採用不同配置，從而產生不同的結果。結果可能因配置、設定、使用情況和其他因素而異。(REX-007)
註2：AMD於2026年5月進行測試，採AMD Ryzen AI Max+ 395處理器（OPN 100-000002199），組態配置為反映Ryzen AI嵌入式X199處理器規格（AMD Maple CRB、5.1 GHz CPU、2.9 GHz GPU、持續運作於45W TDP/sPPT/fPPT、停用STAPM，以及64 GB銲接式LPDDR5X-8000），對比 Intel Core Ultra X7 358H（MSI Prestige 16 Flip AI+ C3MTG MS-2622、5.1 GHz CPU、2.5 GHz GPU、PL1=45W、PL2=64W、MSI BIOS E2622IMS.10E、32 GB LPDDR5X-8533、實測30W OEM持續功耗限制）。結果反映了Ubuntu 24.04 上 GFXBench 5.0.0的Offscreen OpenGL幀率幾何平均值，比較了AMD在45W持續功耗下的實測效能，與根據358H公開基準測試資料導出的擴展係數從30W持續功耗實測值推算的 Intel 45W 預測效能。系統製造商可能採用不同配置，從而產生不同的結果。結果可能因配置、設定、使用情況和其他因素而異。(REX-003)
註3：根據AMD於2026年7月內部測試，採用組態配置為反映Ryzen AI嵌入式X199處理器規格的AMD Ryzen AI Max+ 395 處理器（AMD Maple CRB、5.1 GHz CPU、2.9 GHz GPU、持續運作於45W TDP/sPPT/fPPT，以及64 GB銲接式LPDDR5X-8000）來測量推理吞吐量。結果對比Intel Core Ultra X7 358H（MSI Prestige 16 Flip AI+ C3MTG MS-2622、5.1 GHz CPU、2.5 GHz GPU、PL1=45W、PL2=64W、MSI BIOS E2622IMS.10E、32 GB LPDDR5X-8533、效能模式），反映了在gemma4 26B.A4B MXFP4 MoE、gemma4 26B.A4B Q4_K - Medium、Llama 3.1 8B Q4_K - Medium、qwen35 27B Q4_K - Medium、qwen35moe 35B.A3B MXFP4 MoE、qwen35moe 35B.A3B Q4_K - Medium等模型下，llama-bench（版本：llama-b9453-vulkan）效能的幾何平均值。所有模型均可在 <24 GB RAM 中運作。系統製造商可能採用不同配置，從而產生不同的結果。結果可能因配置、設定、使用情況和其他因素而異。(REX-017)
註4：根據AMD於2026年7月內部測試。Ryzen AI X199的效能評估是以AMD Ryzen AI Max+ PRO 395處理器及AMD Radeon 8060S 繪圖核心作為替代指標（proxy），配置128 GB LPDDR5x 8000 MT/s記憶體，對比配置AMD Ryzen 7 9800X3D CPU與具有20 GB GDDR6顯存的獨立NVIDIA RTX 4000 SFF Ada GPU系統。兩種配置均運行Ubuntu Linux 24.04.3，容器系統為Debian GNU/Linux 13，並使用Vulkan進行GPU加速。波束成形效能比較了在50mm掃描深度和不同掃描角度下，具備128個通道的系統從RF資料複製到顯示的總時間。1.7倍係計算多種掃描類型（包括平面波高回音散射體、平面波低回音、平面波頸動脈橫向、平面波頸動脈縱向及平面波模擬解析度失真）的平均時間改善值。系統製造商可能採用不同配置，從而產生不同的結果。結果可能因配置、設定、使用情況和其他因素而異。(REX-015)}

 

 

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