Raspberry Pi AI HAT+ 2: Toto je nová lokální nabídka umělé inteligence pro Raspberry Pi 5

Příchod Raspberry Pi s umělou inteligencí HAT+ 2 To představuje nový krok pro ty, kteří chtějí pracovat s umělou inteligencí přímo v... Raspberry Pi 5 bez trvalého spoléhání se na cloud. Tato rozšiřující deska přidává specializovaný neuronový akcelerátor a vlastní paměť, takže velká část zpracování umělé inteligence je přesunuta z hlavního procesoru, což umožňuje ambicióznější generativní projekty umělé inteligence a počítačového vidění.

S doporučenou cenou kolem 130 dolarů (Konečná cena ve Španělsku a zbytku Evropy se bude lišit v závislosti na daních a maržích oficiálních distributorů.) AI ​​HAT+ 2 se v rámci ekosystému vestavěné umělé inteligence prezentuje jako relativně dostupná volba. Nekonkuruje velkým serverům ani dedikovaným grafickým procesorům, ale nabízí zajímavou rovnováhu mezi cenou, spotřebou energie a výkonem. IoT, automatizace, vzdělávání a prototypování.

Co je Raspberry Pi AI HAT+ 2 a jak se liší od první generace?

Raspberry Pi AI HAT+ 2 je oficiální rozšiřující poznávací značku Je určen pro Raspberry Pi 5 a připojuje se přes integrované rozhraní PCI Express základní desky a pro montáž používá také konektor GPIO. Je přímým nástupcem prvního AI HAT+, uvedeného na trh v roce 2024, který byl nabízen ve variantách s akcelerátory. Hailo-8L (13 TOPS) a Hailo-8 (26 TOPS) a byl velmi zaměřen na úlohy počítačového vidění.

V této druhé generaci sází Raspberry Pi na... Akcelerátor neuronových sítí Hailo-10H doprovázeno 8 GB paměti LPDDR4X vyhrazené na samotné kartě. Tato kombinace je navržena pro podporu pracovních zátěží generativní umělá inteligence na okraji sítě, jako jsou kompaktní jazykové modely, modely vizuální-jazykové komunikace a multimodální aplikace, které kombinují obraz a text.

Skutečnost začlenění integrovaná DRAM To znamená, že běh modelů umělé inteligence přímo nespotřebovává hlavní paměť Raspberry Pi 5. Základní deska se může zaměřit na aplikační logiku, uživatelské rozhraní, konektivitu nebo úložiště, zatímco NPU zpracovává většinu inference. V praxi to pomáhá udržet systém použitelný, zatímco modely umělé inteligence běží na pozadí.

Podle samotného Raspberry Pi je přechod z prvního AI HAT+ na tento nový model prakticky průhledný U projektů, které již používaly akcelerátory Hailo-8, je zachována integrace s kamerovým prostředím a softwarovým balíkem společnosti, čímž se zabrání masivnímu přepisování.

Hardware, výkon a spotřeba energie: až 40 TOPS s Hailo-10H NPU

Srdcem AI HAT+ 2 je Hailo-10HSpecializovaný akcelerátor neuronových sítí určený pro efektivní spouštění inferencí na zařízeních s nízkou spotřebou energie. Raspberry Pi a Hailo hovoří až o... 40 NEJVYŠŠÍCH VÝKONŮ (teraoperace za sekundu), údaje získané kvantizací v INT4 a INT8, což je velmi běžné, když jsou modely nasazeny na okraji sítě.

Jedním z klíčových bodů je, že čip je omezen na výkon přibližně Spotřeba energie 3WTo umožňuje jeho integraci do kompaktních skříní a vestavěných projektů bez výrazného zvýšení požadavků na chlazení nebo účtů za elektřinu, což je důležité pro zařízení, která mohou být aktivní 24 hodin denně, 7 dní v týdnu. Toto omezení však znamená, že hrubý výnos Nebude to vždy lepší než to, co dokáže nabídnout samotný Raspberry Pi 5, když jsou jeho CPU a GPU v určitých vysoce optimalizovaných úlohách tlačeny na hranici svých možností.

Ve srovnání s předchozím modelem je skok jasný: jde o... 13/26 TOPS s Hailo‑8L/Hailo‑8 S Hailo-10H dosahuje 40 TOPS a poprvé je přidáno 8 GB vyhrazené integrované paměti. První AI HAT+ vynikal v úkolech, jako je detekce objektů, odhad polohy a segmentace scény; nová verze tyto typy aplikací zachovává, ale rozšiřuje své zaměření na... jazykové modely a multimodální použití.

Přesto samotný Raspberry Pi objasňuje, že v určitých operacích s viděním může být praktický výkon Hailo-10H omezený. podobné jako 26 TOPS u Hailo-8, a to kvůli způsobu rozložení pracovní zátěže a architektonickým rozdílům. Hlavní zlepšení, více než v hrubém výkonu počítačového vidění, spočívá v možnostech, které otevírá pro LLM a lokální generativní modely.

Talíř je dodáván s volitelný chladič pro NPU. I když je spotřeba energie omezená, obvyklým doporučením je jeho instalace, zejména pokud se chystáte dlouhodobě spouštět náročné úlohy umělé inteligence nebo provádět náročné výkonnostní testy, aby se zabránilo snižování frekvencí čipu v důsledku teploty.

Podporované jazykové modely a lokální použití LLM

Jedním z nejvýraznějších aspektů AI HAT+ 2 je jeho schopnost spouštět jazykové modely lokálně na Raspberry Pi 5, bez odesílání dat na externí servery. Během prezentace Raspberry Pi a Hailo zdůraznili řadu modelů, včetně 1 000 a 1 500 milionů parametrů jako výchozí bod.

Mezi kompatibilní LLM nabízené při uvedení na trh patří DeepSeek‑R1‑Distill, Llama 3.2, Qwen2, Qwen2.5‑Instruct a Qwen2.5‑CoderJsou to relativně kompaktní modely, určené pro úkoly, jako je základní chat, psaní a oprava textu, generování kódu, jednoduché překlady nebo popisy scén z obrazových a textových vstupů.

Počáteční testy, které společnost předvedla, zahrnují příklady překlad mezi jazyky a odpovědi na jednoduché otázky prováděné výhradně na Raspberry Pi 5 s podporou AI HAT+ 2, s nízkou latencí a bez významného ovlivnění celkové použitelnosti systému. Zpracování probíhá na koprocesoru Hailo-10H a nevyžaduje připojení zařízení ke cloudu.

Je třeba jasně uvést, že toto řešení není určeno pro modely pro masový trh, jako jsou plné verze ChatGPT, Claude nebo větší programy LLM na Metajejichž velikost se měří ve stovkách miliard nebo dokonce bilionech parametrů. V těchto případech není problémem jen výpočetní výkon, ale především požadovaná paměť hostovat model a jeho kontexty.

Samotný Raspberry Pi trvá na tom, aby si uživatelé byli vědomi toho, že pracují s menší modely trénované na omezenějších datových sadáchAby se toto omezení kompenzovalo, je důraz kladen na techniky, jako je LoRA (Nízkoúrovňová adaptace)které umožňují přizpůsobení modelů specifickým případům použití bez nutnosti jejich kompletního přeškolování, a to přidáním lehkých adaptačních vrstev nad stávající základnu.

Paměť, omezení a srovnání s 16GB Raspberry Pi 5

Zahrnutí 8 GB dedikované paměti RAM LPDDR4X Toto je jedna z hlavních nových funkcí AI HAT+ 2, ale také jasně definuje typy modelů, které lze spustit. Mnoho středně velkých kvantizovaných LLM, zejména pokud chcete zpracovat široký kontext, může snadno potřebovat více než 10 GB pamětiPříslušenství je proto zaměřeno na lehké modely nebo ty s užšími kontextovými okny.

Pokud to porovnáte s Raspberry Pi 5 16GB I bez HAT mají základní desky s větší pamětí stále výhodu při načítání relativně velkých modelů přímo do RAM, za předpokladu, že významná část této paměti je vyhrazena výhradně pro AI a ostatní úkoly jsou obětovány. V takovém případě integrovaný CPU a GPU zvládají veškerou inferenci, což má za následek zvýšené zatížení.

Návrh AI HAT+ 2 dává větší smysl, když hledáte oddělené odpovědnostiNechte výpočty umělé inteligence na NPU Hailo-10H a uvolněte Raspberry Pi 5 pro údržbu lehkého desktopového prostředí, webových služeb, databází, automatizací nebo prezentační vrstvy aplikace.

Pro ty, kteří chtějí mít jen jeden místní asistent Relativně jednoduchý a schopný chatovat, překládat texty nebo pomáhat s drobnými programátorskými úkoly bez odesílání dat třetím stranám, AI HAT+ 2 může mít dostatečnou rovnováhu mezi výkonem, spotřebou a cenou. Pro projekty vyžadující velké modely nebo extrémně rozsáhlé kontexty však zůstane praktičtější použití zařízení s větší pamětí nebo cloudovou infrastrukturou.

Dalším bodem k zvážení je, že ačkoli 8 GB paměti HAT pomáhá odlehčit paměť, verze 16 GB paměti Raspberry Pi 5 V celkové kapacitě stále překonává rozšiřující desku, takže v určitých pracovních postupech náročných na RAM bude tato konfigurace i nadále výhodnější.

Počítačové vidění a simultánní provádění modelů

AI HAT+ 2 se neopouští funkce, která proslavila první generaci: aplikace počítačového viděníHailo-10H je schopen spouštět modely detekce a sledování objektů, odhadovat polohu člověka nebo segmentovat scénu s výkonem, který v praxi zůstává v souladu s tím, co nabízel Hailo-8 s výkonem 26 TOPS.

Raspberry Pi naznačuje, že nová deska dokáže současně spouštět modely vidění a jazykaDíky tomu je atraktivní pro projekty, kde je nutné, aby kamera a zpracování textu spolupracovaly. Například systémy sledování, které klasifikují události a generují popisy, chytré kamery, které vysvětlují, co se ve scéně děje, nebo zařízení, která kombinují vizuální rozpoznávání s generováním zpráv.

V konkrétních scénářích jsou zmíněny rodinné modely. YOLO Pro detekci objektů v reálném čase s obnovovací frekvencí, která může dosáhnout přibližně 30 snímků za sekundu v závislosti na rozlišení a složitosti modelu. Myšlenka je taková, že tento úkol bude řešit NPU, zatímco Raspberry Pi 5 bude spravovat úložiště, síť, oznámení a displej.

Softwarový ekosystém obklopující umělou inteligenci na Raspberry Pi stále dozrává. Ačkoli existuje kolekce příklady, frameworky a nástroje U Raspberry Pi i Hailo je paralelní spouštění více modelů (vize, jazyka, multimodální) stále ve vývoji a může vyžadovat doladění v každém projektu.

V každém případě integrace s oficiální sada kamer Raspberry Pi To zjednodušuje život těm, kteří již pracují s kamerovými moduly této značky. AI HAT+ 2 se integruje přímo s tímto prostředím, takže mnoho stávajících kamerových projektů může migrovat na novou desku s relativně malými změnami.

Případy užití ve Španělsku a Evropě: průmysl, IoT a vzdělávací projekty

Kombinace nízké spotřeby energie, malých rozměrů a lokální zpracování umělou inteligencí To je v souladu s trendy digitalizace, které se zavádějí ve Španělsku a dalších evropských zemích. V průmyslových odvětvích, kde není vždy zaručen stabilní přístup do cloudu nebo kde existují přísné požadavky na důvěrnost, může být řešení tohoto typu obzvláště atraktivní.

Mezi nejčastěji používané termíny v oficiální dokumentaci patří projekty pro průmyslová automatizace, řízení procesů a správa zařízeníSystémy vizuální kontroly na výrobních linkách, detekce anomálií v reálném čase, řízení přístupu nebo počítání osob v budovách jsou příklady, kdy kombinace vidění a odlehčených jazykových modelů může přinést přidanou hodnotu bez nutnosti nasazení mnohem dražších infrastruktur umělé inteligence.

V oblasti Domácí a firemní internet věcíAI HAT+ 2 může sloužit jako základ pro lokální asistenty běžící na Raspberry Pi 5, dashboardy interpretující data ze senzorů, kamery popisující scény nebo zařízení analyzující video bez nahrávání obrázků na externí servery. Tento přístup pomáhá splňovat stále přísnější předpisy o ochraně osobních údajů v Evropské unii.

Může to být také zajímavý nástroj, např. vývojová sada Pro evropské společnosti a startupy, které zvažují integraci čipu Hailo-10H do koncových produktů. Testování výkonu a stability na Raspberry Pi umožňuje ověřit koncepty před investicí do vlastních hardwarových návrhů.

Ve vzdělávání by centra odborného vzdělávání, univerzity a specializované akademie ve Španělsku mohly využívat AI HAT+ 2 jako praktickou platformu, která by sblížila Vestavěná umělá inteligence a generativní umělá inteligence studentům na dostupném a relativně levném hardwaru ve srovnání s jinými dražšími systémy.

Profil uživatele a typ cílových projektů

Raspberry Pi AI HAT+ 2 cílí na několik profilů. Na jedné straně široká komunita tvůrci a nadšenci kteří již používají Raspberry Pi 5 a chtějí do svých projektů začlenit generativní umělou inteligenci nebo pokročilé vidění, aniž by museli přecházet na pracovní stanice s dedikovanými grafickými kartami nebo se zcela spoléhat na cloudové služby.

Na druhou stranu se snaží svádět profesionální vývojáři a startupy které potřebují testovací platformu pro vestavěnou umělou inteligenci. Ve srovnání s řešeními s eGPU nebo NPU integrovanými do průmyslových počítačů nabízí tato deska kompaktní provedení, velmi nízkou spotřebu energie a nižší celkové náklady, i když s nižším výkonnostním stropem než mnohem dražší platformy.

Pro ty, kteří již mají zkušenosti s prvním AI HAT+, se přechod zdá relativně jednoduchý: integrace se stávajícím softwarem A sada kamer byla pečlivě navržena tak, aby minimalizovala nutné změny. To je důležité pro již probíhající projekty, které chtějí využít zvýšení výkonu, aniž by musely vše přepisovat.

Na druhé straně mohou uživatelé, kteří chtějí spouštět jazykové modely pouze lokálně s maximální možnou paměťovou rezervou, stále narazit na... Raspberry Pi 5 16GB Bez HAT, za předpokladu, že integrovaný CPU a GPU zvládnou veškerou inferenci a že spotřeba energie bude poněkud vyšší.

Stručně řečeno, toto příslušenství si zřejmě vydobylo mezeru na trhu jako přechodné řešení: je výkonnější a flexibilnější než Raspberry Pi 5, které pracuje samostatně na určitých úkolech umělé inteligence, ale daleko od výkonu serverů nebo dedikovaných GPU a se zaměřením na... nízká spotřeba energie, soukromí a úspora nákladů.

Integrace softwaru Hailo, zdroje a podpora

Z hlediska softwaru se Raspberry Pi snažilo co nejvíce zjednodušit proces nastavení. AI HAT+ 2 se připojuje přes Rozhraní PCIe Raspberry Pi 5 a je nativně rozpoznáván oficiálním operačním systémem, což umožňuje spouštění aplikací umělé inteligence bez příliš složitých kroků nastavení i pro ty, kteří jsou s prostředím již obeznámeni.

Hailo poskytuje uživatelům repozitář na GitHubu a zóna pro vývojáře Zahrnuje příklady kódu, předkonfigurované modely, tutoriály a frameworky určené jak pro generativní umělou inteligenci, tak pro počítačové vidění. Obsahuje také nástroje pro správu kvantizace, načítání modelů třetích stran a optimalizaci specifických pracovních postupů.

Při uvedení na trh společnost zpřístupnila několik jazykové modely připravené k instalacis příslibem rozšíření katalogu o větší varianty nebo varianty přizpůsobené velmi specifickým případům použití. Dále to podporuje používání technik, jako je LoRa, k přizpůsobení modelů potřebám každého projektu, aniž by bylo nutné je trénovat od nuly na obrovských datových sadách.

Jak je u těchto typů řešení často zvykem, skutečný zážitek bude záviset na úroveň vyspělosti softwarového ekosystémuNěkteří analytici poukazují na to, že stále existuje prostor pro zlepšení nástrojů, stability a podpory simultánního spouštění více modelů, ale trend v ekosystému Raspberry Pi směřuje k stále propracovanější integraci.

V každém případě, pro vývoj projektů ve Španělsku nebo jiných evropských zemích, oficiální dokumentace, praktické příklady a aktivní komunita značně snižují bariéru vstupu pro experimentování s vestavěnou a generativní umělou inteligencí v levných zařízeních.

Cena, dostupnost a praktické aspekty ve Španělsku a Evropě

Raspberry Pi AI HAT+ 2 byl uveden na trh s referenční cenou 130 dolarůVe Španělsku a zbytku Evropy bude konečná částka záviset na směnný kurz, daně a politika každého distributoraProto se očekává, že mezi obchody a zeměmi budou malé rozdíly.

Základní deska je kompatibilní s celou řadou Raspberry Pi 5Od modelů s 1 GB RAM až po verze s 16 GB se kompatibilní Raspberry Pi montuje pomocí známého formátu HAT: přišroubuje se k desce a připojuje se přes GPIO konektor a rozhraní PCIe. Předchozí modely Raspberry Pi, které toto rozhraní postrádají, jsou proto ze seznamu kompatibilních vyloučeny.

V počátečních fázích po oznámení někteří specializovaní distributoři uvedli, že Omezené zásobyToto je nyní běžná praxe u oficiálních vydání hardwaru Raspberry Pi. Ti, kteří si chtějí jednotku zajistit v krátkodobém horizontu, budou muset sledovat dostupnost u autorizovaných evropských distributorů a potenciálních čekacích listinách.

Kromě hardwaru zahrnuje nákup přístup k technické dokumentaci a softwarovým zdrojům pro Raspberry Pi a Hailo, včetně příkladů na GitHubu, podrobných návodů a materiálů pro nováčky v oblasti vestavěné umělé inteligence. To usnadňuje jak individuálním uživatelům, tak malým firmám začít experimentovat, aniž by museli investovat do dalších vývojových nástrojů.

V evropském kontextu, kde ochrana osobních údajů A jelikož energetická účinnost se stává stále důležitější, je AI ​​HAT+ 2 prezentován jako součást toho, co umožňuje zpracovávat citlivé informace lokálně snížení závislosti na vzdálených datových centrech, což může být atraktivní pro administrativní orgány, malé a střední podniky a nezávislé vývojáře hledající kontrolovanější řešení umělé inteligence.

Raspberry Pi AI HAT+ 2 se pozicionuje jako přechodné řešení mezi cloudem a velkými servery umělé inteligence: nabízí rozumně dostupný způsob, jak kombinovat počítačové vidění a lehké jazykové modely v jednom zařízení, přičemž udržuje nízkou spotřebu energie a respektuje soukromí, ale na oplátku vyžaduje, aby projekty byly navrženy v mezích síly a paměti typické pro hardware navržený pro nízkou spotřebu energie a nízké náklady.

Související článek:

Xiaomi Smart Camera 3 3K: nová 3K bezpečnostní kamera, která si klade za cíl dobýt propojenou domácnost

Alberto Navarro

Jsem technologický nadšenec, který ze svých „geekovských“ zájmů udělal profesi. Strávil jsem více než 10 let svého života používáním nejmodernějších technologií a vrtáním se všemi druhy programů z čisté zvědavosti. Nyní se specializuji na počítačovou techniku ​​a videohry. Je to proto, že již více než 5 let píšu pro různé webové stránky o technologiích a videohrách a tvořím články, které se vám snaží poskytnout informace, které potřebujete, v jazyce, který je srozumitelný všem.

Pokud máte nějaké dotazy, mé znalosti sahají od všeho, co se týká operačního systému Windows a také Androidu pro mobilní telefony. A můj závazek je vůči vám, jsem vždy ochoten strávit pár minut a pomoci vám vyřešit jakékoli otázky, které můžete mít v tomto internetovém světě.