- La Raspberry Pi AI HAT+ 2 inkluzivas Hailo-10H NPU-on kun ĝis 40 TOPS kaj 8 GB da dediĉita RAM.
- Ĝi permesas al vi funkciigi malpezajn lingvomodelojn kaj komputilan vizion loke, sen dependi de la nubo.
- Ĝi konservas kongruecon kun Raspberry Pi 5 kaj ĝia fotila ekosistemo, sed estas limigita al kompaktaj LLM-oj.
- Ĝia prezo estas ĉirkaŭ 130 usonaj dolaroj kaj ĝi celas projektojn pri IoT, industrio, edukado kaj prototipado en Eŭropo.
La alveno de la Raspberry Pi AI HAT+ 2 Ĉi tio markas novan paŝon por tiuj, kiuj volas labori kun artefarita inteligenteco rekte en... Frambo Pi 5 sen konstante dependi de la nubo. Ĉi tiu aldonaĵa tabulo aldonas dediĉitan neŭralan akcelilon kaj propran memoron, tiel ke granda parto de la AI-prilaborado estas movita for de la ĉefa CPU, permesante pli ambiciajn generativajn AI kaj komputilvidajn projektojn.
Kun rekomendinda prezo de ĉirkaŭ 130 usonaj dolaroj (La fina prezo en Hispanio kaj la resto de Eŭropo varios depende de impostoj kaj oficialaj distribuistaj marĝenoj.) La AI HAT+ 2 poziciigas sin kiel relative pageblan opcion ene de la enigita AI-ekosistemo. Ĝi ne konkurencas kun grandaj serviloj aŭ dediĉitaj GPU-oj, sed ĝi ofertas interesan ekvilibron inter kosto, energikonsumo kaj rendimento. IoT, aŭtomatigo, edukado kaj prototipado.
Kio estas la Raspberry Pi AI HAT+ 2 kaj kiel ĝi diferencas de la unua generacio?
La Raspberry Pi AI HAT+ 2 estas oficiala plilongiga plato Dizajnita por la Raspberry Pi 5, ĝi konektiĝas per la integrita PCI Express-interfaco de la bazcirkvito kaj ankaŭ uzas la GPIO-konektilon por muntado. Ĝi estas la rekta posteulo de la unua AI HAT+, publikigita en 2024, kiu estis ofertita en variaĵoj kun akceliloj. Hailo‑8L (13 TOPS) kaj Hailo‑8 (26 TOPS) kaj estis tre fokusita pri komputilvidaj taskoj.
En ĉi tiu dua generacio, Raspberry Pi vetas je Hailo-10H neŭrareta akcelilo akompanata de 8 GB da LPDDR4X-memoro dediĉita sur la karto mem. Ĉi tiu kombinaĵo estas desegnita por subteni laborkvantojn de generativa AI ĉe la rando, kiel ekzemple kompaktaj lingvomodeloj, vid-lingvaj modeloj, kaj multimodalaj aplikoj kiuj kombinas bildon kaj tekston.
La fakto de enkorpigo integra DRAM Tio signifas, ke funkciigi AI-modelojn ne rekte konsumas la ĉefan memoron de la Raspberry Pi 5. La bazcirkvito povas koncentriĝi pri aplikaĵa logiko, la uzantinterfaco, konektebleco aŭ stokado, dum la NPU prizorgas la plejparton de la inferenco. En praktiko, tio helpas teni la sistemon uzebla dum AI-modeloj funkcias en la fono.
Laŭ Raspberry Pi mem, la transiro de la unua AI HAT+ al ĉi tiu nova modelo estas preskaŭ travidebla Por projektoj kiuj jam uzis Hailo-8 akcelilojn, la integriĝo kun la kameraa medio kaj programara stako de la kompanio estas konservata, evitante amasajn reverkojn.
Aparataro, rendimento kaj energikonsumo: ĝis 40 TOPS kun la Hailo-10H NPU
La koro de la AI HAT+ 2 estas la Hailo-10HSpecialigita neŭrareta akcelilo desegnita por efike efektivigi inferencojn sur malalt-energiaj aparatoj. Raspberry Pi kaj Hailo parolas pri ĝis 40 PINTAJ rezultoj (teraoperacioj por sekundo), ciferoj akiritaj per kvantigado en INT4 kaj INT8, tre ofta kiam modeloj estas deplojitaj ĉe la rando.
Unu el la ŝlosilaj punktoj estas, ke la ĉipo estas limigita al potenco de ĉirkaŭ 3W energikonsumoĈi tio permesas ĝian integriĝon en kompaktajn enfermaĵojn kaj enigitajn projektojn sen signife pliigi malvarmigajn bezonojn aŭ elektrokostojn, kio gravas por aparatoj, kiuj povas esti aktivaj 24/7. Tamen, ĉi tiu limigo signifas, ke la malneta rendimento Ĝi ne ĉiam estos pli bona ol tio, kion la Raspberry Pi 5 mem povas oferti, kiam ĝia CPU kaj GPU estas puŝitaj al siaj limoj en certaj tre optimumigitaj laborkvantoj.
Kompare kun la antaŭa modelo, la salto estas klara: ĝi iras de 13/26 TOPS kun Hailo‑8L/Hailo‑8 Ĝi atingas 40 TOPS per Hailo-10H, kaj por la unua fojo, 8 GB da dediĉita enkonstruita memoro estas aldonitaj. La unua AI HAT+ elstaris je taskoj kiel objektodetekto, pozotakso kaj scensegmentado; la nova versio konservas ĉi tiujn specojn de aplikoj sed plilarĝigas sian fokuson al lingvomodeloj kaj multimodalaj uzoj.
Tamen, Raspberry Pi mem klarigas, ke en certaj vidaj operacioj, la praktika agado de la Hailo-10H povas esti... simila al la 26 TOPS de la Hailo-8, pro la maniero kiel la laborkvanto estas distribuita kaj la arkitekturaj diferencoj. La plej grava plibonigo, pli ol en la kruda komputila vida povo, kuŝas en la eblecoj, kiujn ĝi malfermas por LLM kaj lokaj generaj modeloj.
La plato venas kun laŭvola varmoradiatoro por la NPU. Kvankam la elektrokonsumo estas limigita, la kutima rekomendo estas instali ĝin, precipe se vi plenumos intensajn AI-taskojn dum longa tempo aŭ postulemajn rendimentajn testojn, por malhelpi la peceton redukti frekvencojn pro temperaturo.
Subtenataj lingvomodeloj kaj loka LLM-uzado
Unu el la plej frapaj aspektoj de la AI HAT+ 2 estas ĝia kapablo funkciigi lingvajn modelojn loke sur Raspberry Pi 5, sen sendi datumojn al eksteraj serviloj. Dum la prezento, Raspberry Pi kaj Hailo elstarigis gamon da modeloj, inkluzive de 1.000 kaj 1.500 milionoj da parametroj kiel deirpunkto.
Inter la kongruaj LLM-oj ofertitaj ĉe lanĉo estas DeepSeek-R1-Distill, Llama 3.2, Qwen2, Qwen2.5-Instruct kaj Qwen2.5-CoderIli estas relative kompaktaj modeloj, desegnitaj por taskoj kiel baza babilado, teksta verkado kaj korektado, kodgenerado, simplaj tradukoj aŭ scenpriskriboj el bildoj kaj tekstaj enigoj.
La komencaj testoj montritaj de la kompanio inkluzivas ekzemplojn de traduko inter lingvoj kaj respondoj al simplaj demandoj plene efektivigitaj per la Raspberry Pi 5 subtenata de la AI HAT+ 2, kun malalta latenteco kaj sen signife influi la ĝeneralan uzeblecon de la sistemo. La prilaborado estas farata per la kunprocesoro Hailo-10H kaj ne postulas konekton de la aparato al la nubo.
Klarigu, ke ĉi tiu solvo ne estas destinita por amasmerkataj modeloj kiel ekzemple plenaj versioj de ChatGPT, Claude, aŭ la pli grandaj LLM-oj ĉe Metakies grandecoj estas mezurataj en centoj da miliardoj aŭ eĉ trilionoj da parametroj. En tiaj kazoj, la problemo estas ne nur la komputila povo, sed ĉefe la memoro bezonata por gastigi la modelon kaj ĝiajn kuntekstojn.
Raspberry Pi mem insistas, ke uzantoj sciu, ke ili laboras kun pli malgrandaj modeloj trejnitaj sur pli limigitaj datumarojPor kompensi tiun limigon, la fokuso estas metita sur teĥnikojn kiel ekzemple LoRA (Malalt-Rango-Adaptiĝo)kiuj permesas adapti modelojn al specifaj uzkazoj sen la bezono tute retrejni ilin, aldonante malpezajn adaptajn tavolojn aldone al la ekzistanta bazo.
Memoro, limigoj kaj komparo kun 16GB Raspberry Pi 5
La inkludo de 8 GB da dediĉita LPDDR4X RAM Ĉi tio estas unu el la ĉefaj novaj trajtoj de AI HAT+ 2, sed ĝi ankaŭ klare difinas la specojn de modeloj, kiujn oni povas funkciigi. Multaj mezgrandaj kvantigitaj LLM-oj, precipe se vi volas pritrakti larĝan kuntekston, povas facile bezoni pli ol 10 GB da memoroTial, la akcesoraĵo estas adaptita al malpezaj modeloj aŭ tiuj kun pli striktaj kuntekstaj fenestroj.
Se vi komparas ĝin kun Frambo Pi 5 16GB Eĉ sen HAT, bazcirkvitoj kun pli da memoro ankoraŭ havas avantaĝon kiam oni ŝarĝas relative grandajn modelojn rekte en RAM-on, kondiĉe ke signifa parto de tiu memoro estas dediĉita ekskluzive al AI kaj aliaj taskoj estas oferitaj. En tiu scenaro, la integritaj CPU kaj GPU prizorgas la tutan inferencon, rezultante en pliigita laborkvanto.
La propono pri AI HAT+ 2 havas pli da senco kiam oni serĉas apartaj respondecojLasu la Hailo-10H NPU pritrakti la kalkulojn de artefarita inteligenteco kaj liberigu la Raspberry Pi 5 por konservi malpezan skribtablan medion, retservojn, datumbazojn, aŭtomatigojn aŭ la prezentan tavolon de aplikaĵo.
Por tiuj, kiuj volas havi nur unu loka asistanto Relative simpla kaj kapabla babili, traduki tekstojn aŭ helpi pri malgrandaj programaj taskoj sen sendi datumojn al triaj partioj, la ekvilibro de potenco, konsumo kaj kosto de AI HAT+ 2 eble sufiĉos. Tamen, por projektoj postulantaj grandajn modelojn aŭ ekstreme vastajn kuntekstojn, uzi aparatojn kun pli da memoro aŭ nuba infrastrukturo restos pli praktika.
Alia konsiderinda punkto estas, ke kvankam la 8 GB de la HAT helpas malŝarĝi memoron, la versio de 16 GB de la Raspberry Pi 5 Ĝi ankoraŭ superas la aldonaĵan platon laŭ totala kapacito, do en certaj RAM-intensaj laborfluoj tiu agordo daŭre estos preferinda.
Komputila vidado kaj samtempa modela efektivigo
La AI HAT+ 2 ne forlasas la trajton, kiu popularigis la unuan generacion: la komputilvidaj aplikojLa Hailo-10H kapablas funkciigi modelojn por detekto kaj spurado de objektoj, taksado de homa pozo aŭ scensegmentado kun rendimento kiu, praktike, restas konforma al tio, kion la Hailo-8 ofertis je 26 TOPS.
Raspberry Pi indikas, ke la nova tabulo povas samtempe funkciigu vidajn kaj lingvajn modelojnTio igas ĝin alloga por projektoj kie la fotilo kaj tekstoprilaborado devas funkcii kune. Ekzemple, gvatsistemoj kiuj klasifikas okazaĵojn kaj generas priskribojn, inteligentaj fotiloj kiuj klarigas kio okazas en sceno, aŭ aparatoj kiuj kombinas vidan rekonon kun raportgenerado.
En specifaj scenaroj, familiaj modeloj estas menciitaj. YOLO Por realtempa objektodetekto, kun refreŝigaj oftecoj kiuj povas atingi ĉirkaŭ 30 bildojn por sekundo depende de la rezolucio kaj komplekseco de la modelo. La ideo estas, ke la NPU prizorgos ĉi tiun taskon dum la Raspberry Pi 5 administras stokadon, reton, sciigojn kaj ekranon.
La programara ekosistemo ĉirkaŭanta artefaritan inteligentecon sur Raspberry Pi ankoraŭ maturiĝas. Kvankam kolekto de ekzemploj, kadroj kaj iloj Kaj por Raspberry Pi kaj por Hailo, paralela efektivigo de pluraj modeloj (vizio, lingvo, multimodalaj) daŭre estas evoluanta kampo kaj povas postuli fajnagordon en ĉiu projekto.
Ĉiukaze, integriĝo kun la oficiala Raspberry Pi-fotila stako Tio simpligas la vivon por tiuj, kiuj jam laboras kun la kameraaj moduloj de la marko. La AI HAT+ 2 integriĝas rekte kun tiu medio, do multaj ekzistantaj vidaj projektoj povas migri al la nova tabulo kun relative malgrandaj ŝanĝoj.
Uzkazoj en Hispanio kaj Eŭropo: industrio, IoT kaj edukaj projektoj
La kombinaĵo de malalta energi-konsumo, eta grandeco kaj loka AI-prilaborado Ĉi tio bone kongruas kun la tendencoj pri ciferecigo efektivigataj en Hispanio kaj aliaj eŭropaj landoj. En industriaj sektoroj, kie stabila aliro al la nubo ne ĉiam estas garantiita aŭ kie ekzistas striktaj postuloj pri konfidenco, solvo de ĉi tiu tipo povas esti aparte alloga.
Inter la plej ofte uzataj terminoj en oficiala dokumentado estas projektoj por industria aŭtomatigo, procesregado kaj instalaĵadministradoVidaj inspektaj sistemoj sur produktadlinioj, realtempa anomaliodetekto, alirkontrolo aŭ nombrado de homoj en konstruaĵoj estas ekzemploj kie la kombinaĵo de vidado kaj malpezaj lingvomodeloj povas aldoni valoron sen la bezono deploji multe pli multekostajn AI-infrastrukturojn.
En la kampo de Hejma kaj komerca IoTLa AI HAT+ 2 povas servi kiel fundamento por lokaj asistantoj funkciantaj per Raspberry Pi 5, instrumentpaneloj kiuj interpretas sensorajn datumojn, fotiloj kiuj priskribas scenojn, aŭ aparatoj kiuj analizas filmetojn sen alŝuti bildojn al eksteraj serviloj. Ĉi tiu aliro helpas plenumi la ĉiam pli striktajn regularojn pri datuma protekto en la Eŭropa Unio.
Ĝi ankaŭ povas esti interesa ilo kiel evoluiga ilaro Por eŭropaj kompanioj kaj noventreprenoj konsiderantaj integri la peceton Hailo-10H en finajn produktojn. Testado de rendimento kaj stabileco sur Raspberry Pi permesas validigi konceptojn antaŭ ol investi en kutimajn aparatarajn dezajnojn.
En la eduka kampo, metiaj trejnadcentroj, universitatoj kaj specialigitaj akademioj en Hispanio povus uzi AI HAT+ 2 kiel praktikplatformon, alportante la Enkonstruita AI kaj genera AI al studentoj pri alirebla kaj relative malmultekosta aparataro kompare kun aliaj pli multekostaj sistemoj.
Uzantoprofilo kaj tipo de celitaj projektoj
La Raspberry Pi AI HAT+ 2 celas plurajn profilojn. Unuflanke, la larĝan komunumon de kreantoj kaj entuziasmuloj kiuj jam uzas la Raspberry Pi 5 kaj volas integri generativan artefaritan inteligentecon aŭ progresintan vizion en siajn projektojn sen fari la salton al laborstacioj kun dediĉitaj GPU-oj aŭ dependi tute de nubaj servoj.
Aliflanke, li provas delogi profesiaj programistoj kaj noventreprenoj kiuj bezonas testan platformon por enigita AI. Kompare kun solvoj kun eGPU-oj aŭ NPU-oj integritaj en industriajn komputilojn, ĉi tiu tabulo ofertas kompaktan formofaktoron, tre malaltan energikonsumon kaj pli malaltan totalan koston, kvankam kun pli malalta rendimenta limo ol multe pli multekostaj platformoj.
Por tiuj, kiuj jam spertis la unuan AI HAT+, la transiro ŝajnas relative simpla: integriĝo kun ekzistanta programaro Kaj la kameraa stako estis zorge desegnita por minimumigi la necesajn ŝanĝojn. Ĉi tio gravas por jam komencitaj projektoj, kiuj volas utiligi la rendimentan plibonigon sen reskribi ĉion.
Ĉe la alia ekstremo, uzantoj, kiuj nur celas funkciigi lingvomodelojn loke kun la maksimuma ebla memormarĝeno, eble ankoraŭ trovos Frambo Pi 5 16GB Sen HAT, supozante ke la integritaj CPU kaj GPU pritraktos ĉian inferencon kaj ke la energi-konsumo estos iom pli alta.
Mallonge, la akcesoraĵo ŝajnas ellabori niĉon kiel meza solvo: pli potenca kaj fleksebla ol Raspberry Pi 5 laboranta sola pri certaj AI-taskoj, sed malproksima de la rendimento de serviloj aŭ dediĉitaj GPU-oj, kaj kun fokuso sur malalta energikonsumo, privateco kaj kosto-limigo.
Integriĝo, rimedoj kaj subteno de la programaro Hailo
El programara perspektivo, Raspberry Pi celis simpligi la agordan procezon kiel eble plej multe. La AI HAT+ 2 konektiĝas per la PCIe-interfaco de la Raspberry Pi 5 kaj estas native rekonata de la oficiala operaciumo, permesante al AI-aplikaĵoj funkcii sen tro komplikaj agordaj paŝoj por tiuj jam konantaj la medion.
Hailo provizas al uzantoj deponejo ĉe GitHub kaj Programista Zono Ĝi inkluzivas kodekzemplojn, antaŭ-agorditajn modelojn, lernilojn, kaj kadrojn desegnitajn por kaj genera AI kaj komputila vidado. Ĝi ankaŭ inkluzivas ilojn por administri kvantigon, ŝargi triapartajn modelojn, kaj optimumigi specifajn laborfluojn.
Ĉe la lanĉo, la kompanio disponigis plurajn pretaj instaleblaj lingvomodelojkun la promeso vastigi la katalogon per pli grandaj variaĵoj aŭ tiuj adaptitaj al tre specifaj uzkazoj. Krome, ĝi instigas la uzon de teknikoj kiel LoRa por adapti la modelojn al la bezonoj de ĉiu projekto sen devi trejni ilin de nulo sur grandegaj datumaroj.
Kiel ofte okazas ĉe ĉi tiaj solvoj, la efektiva sperto dependos de la maturecnivelo de la programara ekosistemoKelkaj analizistoj atentigas, ke ankoraŭ estas loko por plibonigo rilate al iloj, stabileco kaj subteno por samtempa efektivigo de pluraj modeloj, sed la tendenco en la Raspberry Pi-ekosistemo moviĝas al ĉiam pli polurita integriĝo.
Ĉiukaze, por disvolvi projektojn en Hispanio aŭ aliaj eŭropaj landoj, havi oficialan dokumentadon, praktikajn ekzemplojn kaj aktivan komunumon konsiderinde reduktas la enirbarieron por eksperimentado kun enigita kaj genera AI en malaltkostaj aparatoj.
Prezo, havebleco kaj praktikaj aspektoj en Hispanio kaj Eŭropo
La Raspberry Pi AI HAT+ 2 lanĉiĝis kun referenca prezo de 130 usonaj dolarojEn Hispanio kaj la resto de Eŭropo, la fina sumo dependos de la kurzo, impostoj, kaj la politiko de ĉiu distribuistoTial, oni atendas, ke estos malgrandaj diferencoj inter vendejoj kaj landoj.
La bazcirkvito kongruas kun la tuta linio de Frambo Pi 5De modeloj kun 1GB da RAM ĝis versioj kun 16GB, la kongrua Raspberry Pi estas muntita per la konata HAT-formato: ĝi ŝraŭbiĝas sur la platon kaj konektiĝas per la GPIO-kaplinio kaj la PCIe-interfaco. Antaŭaj Raspberry Pi-modeloj, kiuj ne havas ĉi tiun interfacon, estas tial ekskluditaj de la kongrueca listo.
En la komencaj stadioj post la anonco, kelkaj specialistaj distribuistoj raportis, ke Limigita stokoĈi tio nun estas ofta praktiko ĉe oficialaj eldonoj de Raspberry Pi-aparataro. Tiuj, kiuj volas akiri unuon baldaŭ, devos atenti la haveblecon de rajtigitaj eŭropaj distribuistoj kaj eblajn atendolistojn.
Aldone al la aparataro, la aĉeto inkluzivas aliron al teknika dokumentado kaj programaraj rimedoj por Raspberry Pi kaj Hailo, inkluzive de ekzemploj de GitHub, paŝon post paŝo gvidiloj kaj materialoj por tiuj, kiuj estas novaj al enigita AI. Ĉi tio faciligas por kaj individuaj uzantoj kaj malgrandaj entreprenoj komenci eksperimenti sen devi investi en pliajn evoluigajn ilojn.
En la eŭropa kunteksto, kie la datumprotekto Kaj ĉar energiefikeco fariĝas pli kaj pli grava, la AI HAT+ 2 estas prezentita kiel peco kiu permesas prilaboru sentemajn informojn loke reduktante dependecon de malproksimaj datumcentroj, kio povas esti alloga por administracioj, malgrandaj kaj mezgrandaj entreprenoj (SME-oj) kaj sendependaj programistoj serĉantaj pli kontrolitajn AI-solvojn.
La Raspberry Pi AI HAT+ 2 poziciigas sin kiel meza solvo inter la nubo kaj grandaj AI-serviloj: ĝi ofertas sufiĉe alireblan manieron kombini komputilan vizion kaj malpezajn lingvomodelojn en ununura aparato, tenante malaltan energikonsumon kaj respektante privatecon, sed postulante reciproke, ke projektoj estu desegnitaj. ene de la limoj de povo kaj memoro tipa por aparataro desegnita por malalta energi-konsumo kaj malalta kosto.
Mi estas teknologientuziasmulo, kiu transformis siajn "geek" interesojn en profesion. Mi pasigis pli ol 10 jarojn de mia vivo uzante avangardan teknologion kaj tuŝante ĉiajn programojn pro pura scivolemo. Nun mi specialiĝis pri komputila teknologio kaj videoludoj. Ĉi tio estas ĉar de pli ol 5 jaroj mi verkas por diversaj retejoj pri teknologio kaj videoludoj, kreante artikolojn, kiuj celas doni al vi la informojn, kiujn vi bezonas en lingvo komprenebla por ĉiuj.
Se vi havas demandojn, mia scio varias de ĉio rilata al la Vindoza operaciumo same kiel Android por poŝtelefonoj. Kaj mia devontigo estas al vi, mi ĉiam pretas pasigi kelkajn minutojn kaj helpi vin solvi ajnajn demandojn, kiujn vi povas havi en ĉi tiu interreta mondo.