Raspberry Pi AI HAT+ 2 : Il s’agit de la nouvelle offre d’IA locale pour Raspberry Pi 5

L'arrivée de Raspberry Pi AI HAT+ 2 Cela marque une nouvelle étape pour ceux qui souhaitent travailler directement avec l'intelligence artificielle dans un Raspberry Pi 5 sans dépendre en permanence du cloud. Cette carte d'extension ajoute un accélérateur neuronal dédié et sa propre mémoire, ce qui permet de décharger une grande partie du traitement de l'IA du processeur principal et de réaliser des projets d'IA générative et de vision par ordinateur plus ambitieux.

Avec un prix recommandé d'environ 1 199 $ (Le prix final en Espagne et dans le reste de l'Europe variera en fonction des taxes et des marges des distributeurs officiels.) Le module AI HAT+ 2 se positionne comme une option relativement abordable au sein de l'écosystème de l'IA embarquée. Il ne rivalise pas avec les serveurs de grande taille ni les GPU dédiés, mais offre un compromis intéressant entre coût, consommation d'énergie et performances. Internet des objets, automatisation, éducation et prototypage.

Qu'est-ce que le Raspberry Pi AI HAT+ 2 et en quoi diffère-t-il de la première génération ?

Le Raspberry Pi AI HAT+ 2 est un plaque d'extension officielle Conçu pour le Raspberry Pi 5, il se connecte via l'interface PCI Express intégrée à la carte mère et utilise également le connecteur GPIO pour le montage. Il succède directement au premier AI HAT+, sorti en 2024, qui était proposé en versions avec accélérateurs. Hailo‑8L (13 TOPS) et Hailo‑8 (26 TOPS) et se concentrait beaucoup sur les tâches de vision par ordinateur.

Dans cette deuxième génération, Raspberry Pi mise sur un Accélérateur de réseau neuronal Hailo-10H accompagné par 8 Go de mémoire LPDDR4X dédiée sur la carte elle-même. Cette combinaison est conçue pour prendre en charge les charges de travail de IA générative à la périphérie, tels que les modèles de langage compacts, les modèles vision-langage et les applications multimodales qui combinent image et texte.

Le fait d'incorporer DRAM intégrée Cela signifie que l'exécution des modèles d'IA ne consomme pas directement la mémoire vive du Raspberry Pi 5. La carte mère peut ainsi se concentrer sur la logique applicative, l'interface utilisateur, la connectivité ou le stockage, tandis que le NPU prend en charge la majeure partie des calculs d'inférence. En pratique, cela permet de maintenir le système opérationnel même lorsque les modèles d'IA fonctionnent en arrière-plan.

Selon Raspberry Pi lui-même, la transition du premier AI HAT+ à ce nouveau modèle est pratiquement transparent Pour les projets qui utilisaient déjà des accélérateurs Hailo-8, l'intégration avec l'environnement caméra et la pile logicielle de l'entreprise est maintenue, évitant ainsi des réécritures massives.

Matériel, performances et consommation énergétique : jusqu’à 40 TOPS avec le NPU Hailo-10H

Le cœur de l'AI HAT+ 2 est le Hailo-10HUn accélérateur de réseau neuronal spécialisé, conçu pour exécuter efficacement des inférences sur des appareils à faible consommation. Raspberry Pi et Hailo évoquent une capacité allant jusqu'à… 40 TOPS de performance (téraopérations par seconde), chiffres obtenus avec quantification en INT4 et INT8, très fréquent lorsque les modèles sont déployés en périphérie.

L'un des points clés est que la puce est limitée à une puissance d'environ Consommation électrique de 3 WCela permet son intégration dans des boîtiers compacts et des projets embarqués sans augmenter significativement les besoins en refroidissement ni les factures d'électricité, ce qui est important pour les appareils susceptibles de fonctionner 24h/24 et 7j/7. Cependant, cette restriction implique que… rendement brut Il ne sera pas toujours supérieur à ce que le Raspberry Pi 5 peut offrir lorsque son processeur et son GPU sont poussés à leurs limites dans certaines charges de travail hautement optimisées.

Comparé au modèle précédent, le progrès est évident : on passe de 13/26 TOPS avec Hailo‑8L/Hailo‑8 Elle atteint 40 TOPS avec Hailo-10H et, pour la première fois, 8 Go de mémoire embarquée dédiée sont intégrés. La première carte AI HAT+ excellait dans des tâches telles que la détection d'objets, l'estimation de pose et la segmentation de scènes ; la nouvelle version conserve ces types d'applications, mais élargit son champ d'application à modèles de langage et usages multimodaux.

Néanmoins, Raspberry Pi précise lui-même que, pour certaines opérations de vision, les performances pratiques du Hailo-10H peuvent être limitées. similaire aux 26 TOPS Par rapport au Hailo-8, en raison de la répartition de la charge de travail et des différences architecturales, l'amélioration majeure réside davantage dans les possibilités offertes par les modèles linéaires et génératifs locaux que dans la puissance brute de vision par ordinateur.

L'assiette est livrée avec un dissipateur thermique optionnel pour le NPU. Bien que sa consommation d'énergie soit limitée, il est généralement recommandé de l'installer, notamment pour les tâches d'IA intensives et prolongées ou les tests de performance exigeants, afin d'éviter une réduction de fréquence due à la température.

Modèles de langage pris en charge et utilisation locale des LLM

L'un des aspects les plus frappants de l'AI HAT+ 2 est sa capacité à exécuter les modèles de langage localement sur un Raspberry Pi 5, sans envoyer de données à des serveurs externes. Lors de la présentation, Raspberry Pi et Hailo ont mis en avant une gamme de modèles, notamment 1 000 et 1 500 millions de paramètres comme point de départ.

Parmi les LLM compatibles proposés au lancement, on trouve DeepSeek‑R1‑Distill, Llama 3.2, Qwen2, Qwen2.5‑Instruct et Qwen2.5‑CoderCe sont des modèles relativement compacts, conçus pour des tâches telles que le chat basique, la rédaction et la correction de texte, la génération de code, les traductions simples ou les descriptions de scènes à partir d'images et de textes.

Les premiers tests présentés par l'entreprise comprennent des exemples de traduction entre langues Les réponses à des questions simples sont exécutées intégralement sur le Raspberry Pi 5, grâce à la carte d'extension IA HAT+ 2, avec une faible latence et sans incidence notable sur l'utilisation globale du système. Le traitement est effectué par le coprocesseur Hailo-10H et ne nécessite aucune connexion au cloud.

Il convient de préciser que cette solution n'est pas destinée aux modèles grand public tels que les versions complètes de ChatGPT, Claude, ou les LLM plus importants de Metadont la taille se mesure en centaines de milliards, voire en billions de paramètres. Dans ces cas-là, le problème ne réside pas seulement dans la puissance de calcul, mais surtout dans… mémoire requise héberger le modèle et ses contextes.

Raspberry Pi lui-même insiste sur le fait que les utilisateurs doivent être conscients qu'ils travaillent avec des modèles plus petits entraînés sur des ensembles de données plus limitésPour compenser cette restriction, l'accent est mis sur des techniques telles que LoRA (Adaptation de bas rang)qui permettent d'adapter les modèles à des cas d'utilisation spécifiques sans avoir besoin de les réentraîner complètement, en ajoutant des couches d'adaptation légères par-dessus la base existante.

Mémoire, limitations et comparaison avec un Raspberry Pi 5 de 16 Go

L'inclusion de 8 Go de mémoire vive LPDDR4X dédiée Il s'agit là d'une des principales nouveautés d'AI HAT+ 2, qui définit également clairement les types de modèles pouvant être exécutés. De nombreux modèles linéaires linéaires quantifiés de taille moyenne, notamment pour couvrir un contexte large, peuvent facilement nécessiter plus de ressources. 10 Go de mémoirePar conséquent, cet accessoire est destiné aux modèles légers ou à ceux dont la fenêtre de contexte est plus étroite.

Si vous le comparez à un Raspberry Pi 5 16 Go Même sans HAT, les cartes mères dotées d'une plus grande quantité de mémoire conservent un avantage lors du chargement direct de modèles relativement volumineux en RAM, à condition qu'une part importante de cette mémoire soit exclusivement dédiée à l'IA et que les autres tâches soient mises de côté. Dans ce cas, le processeur et le processeur graphique intégrés prennent en charge l'ensemble des inférences, ce qui accroît la charge de travail.

La proposition AI HAT+ 2 prend tout son sens lorsqu'on recherche responsabilités distinctesLaissez le NPU Hailo-10H gérer les calculs d'IA et libérez le Raspberry Pi 5 pour maintenir un environnement de bureau léger, des services Web, des bases de données, des automatisations ou la couche de présentation d'une application.

Pour ceux qui n'en veulent qu'un assistant local Relativement simple et capable de converser, de traduire des textes ou d'assister dans des tâches de programmation mineures sans transmettre de données à des tiers, l'AI HAT+ 2 présente un bon équilibre entre puissance, consommation et coût. Toutefois, pour les projets nécessitant des modèles volumineux ou des contextes extrêmement étendus, l'utilisation d'appareils dotés de plus de mémoire ou d'une infrastructure cloud restera plus pratique.

Un autre point à prendre en compte est que, bien que les 8 Go du HAT contribuent à décharger la mémoire, la version de 16 Go du Raspberry Pi 5 Elle reste plus performante que la carte d'extension en termes de capacité totale ; par conséquent, dans certains flux de travail gourmands en RAM, cette configuration restera préférable.

vision par ordinateur et exécution simultanée de modèles

Le chapeau AI HAT+ 2 ne renonce pas à la fonctionnalité qui a fait le succès de la première génération : applications de vision par ordinateurLe Hailo-10H est capable d'exécuter des modèles de détection et de suivi d'objets, d'estimation de la pose humaine ou de segmentation de scène avec des performances qui, en pratique, restent conformes à celles offertes par le Hailo-8 à 26 TOPS.

Raspberry Pi indique que la nouvelle carte peut exécuter simultanément des modèles de vision et de langageCela la rend intéressante pour les projets où le traitement de l'image et du texte doit être conjoint. Par exemple, les systèmes de surveillance qui classent les événements et génèrent des descriptions, les caméras intelligentes qui expliquent ce qui se passe sur une scène, ou les appareils qui combinent reconnaissance visuelle et génération de rapports.

Dans certains cas particuliers, des modèles familiaux sont évoqués. YOLO Pour la détection d'objets en temps réel, avec des taux de rafraîchissement pouvant atteindre environ 30 images par seconde selon la résolution et la complexité du modèle, le NPU se chargera de cette tâche tandis que le Raspberry Pi 5 gérera le stockage, le réseau, les notifications et l'affichage.

L'écosystème logiciel autour de l'IA sur Raspberry Pi est encore en développement. Bien qu'une collection de exemples, cadres et outils Pour Raspberry Pi comme pour Hailo, l'exécution parallèle de plusieurs modèles (vision, langage, multimodal) reste un domaine en évolution et peut nécessiter un réglage fin dans chaque projet.

Dans tous les cas, l'intégration avec le Pile de caméra officielle Raspberry Pi Cela simplifie la vie de ceux qui utilisent déjà les modules caméra de la marque. L'AI HAT+ 2 s'intègre directement à cet environnement, permettant ainsi à de nombreux projets de vision existants de migrer vers la nouvelle carte avec des modifications relativement mineures.

Cas d’utilisation en Espagne et en Europe : projets industriels, IoT et éducatifs

La combinaison d'une faible consommation d'énergie, d'une taille réduite et traitement IA local Cela s'inscrit parfaitement dans la dynamique de numérisation mise en œuvre en Espagne et dans d'autres pays européens. Dans les secteurs industriels où un accès stable au cloud n'est pas toujours garanti ou lorsque des exigences strictes de confidentialité sont en vigueur, une solution de ce type peut s'avérer particulièrement intéressante.

Parmi les termes les plus fréquemment utilisés dans la documentation officielle figurent les projets de automatisation industrielle, contrôle des processus et gestion des installationsLes systèmes d'inspection visuelle sur les chaînes de production, la détection d'anomalies en temps réel, le contrôle d'accès ou le comptage des personnes dans les bâtiments sont autant d'exemples où la combinaison de la vision et de modèles de langage légers peut apporter une valeur ajoutée sans qu'il soit nécessaire de déployer des infrastructures d'IA beaucoup plus coûteuses.

Dans le domaine de IoT domestique et professionnelLe module AI HAT+ 2 peut servir de base à des assistants locaux fonctionnant sur un Raspberry Pi 5, à des tableaux de bord interprétant des données de capteurs, à des caméras décrivant des scènes ou à des appareils analysant des vidéos sans les transférer vers des serveurs externes. Cette approche contribue au respect des réglementations de plus en plus strictes en matière de protection des données au sein de l'Union européenne.

Cela peut également être un outil intéressant en tant que kit de développement Pour les entreprises et startups européennes qui envisagent d'intégrer la puce Hailo-10H dans leurs produits finaux, tester ses performances et sa stabilité sur un Raspberry Pi permet de valider les concepts avant d'investir dans des conceptions matérielles sur mesure.

Dans le domaine de l'éducation, les centres de formation professionnelle, les universités et les académies spécialisées en Espagne pourraient utiliser AI HAT+ 2 comme plateforme de pratique, apportant IA embarquée et IA générative aux étudiants disposant de matériel informatique accessible et relativement peu coûteux par rapport à d'autres systèmes plus onéreux.

Profil de l'utilisateur et type de projets ciblés

Le Raspberry Pi AI HAT+ 2 cible plusieurs profils. D'une part, la vaste communauté de fabricants et passionnés qui utilisent déjà le Raspberry Pi 5 et souhaitent intégrer l'IA générative ou la vision avancée à leurs projets sans passer à des stations de travail avec des GPU dédiés ni dépendre entièrement des services cloud.

D'autre part, il tente de séduire développeurs professionnels et startups qui ont besoin d'une plateforme de test pour l'IA embarquée. Comparée aux solutions intégrant des eGPU ou des NPU dans des PC industriels, cette carte offre un format compact, une très faible consommation d'énergie et un coût global inférieur, bien que ses performances maximales soient moindres que celles de plateformes beaucoup plus onéreuses.

Pour ceux qui ont déjà utilisé le premier AI HAT+, la transition semble relativement simple : intégration avec les logiciels existants La pile de caméras a été soigneusement conçue pour minimiser les modifications nécessaires. Ceci est particulièrement pertinent pour les projets en cours qui souhaitent bénéficier du gain de performance sans avoir à tout réécrire.

À l'autre extrême, les utilisateurs qui cherchent uniquement à exécuter des modèles de langage localement avec la marge de mémoire maximale possible peuvent encore trouver une solution. Raspberry Pi 5 16 Go Sans HAT, en supposant que le processeur et le GPU intégrés gèrent toutes les inférences et que la consommation d'énergie soit légèrement plus élevée.

En résumé, cet accessoire semble se tailler une place de choix comme solution intermédiaire : plus puissant et flexible qu’un Raspberry Pi 5 fonctionnant seul sur certaines tâches d’IA, mais loin des performances des serveurs ou des GPU dédiés, et axé sur… faible consommation d'énergie, respect de la vie privée et maîtrise des coûts.

Intégration logicielle, ressources et assistance Hailo

Du point de vue logiciel, Raspberry Pi a cherché à simplifier au maximum le processus d'installation. Le module AI HAT+ 2 se connecte via le interface PCIe du Raspberry Pi 5 et est reconnu nativement par le système d'exploitation officiel, permettant aux applications d'IA de fonctionner sans étapes de configuration trop complexes pour ceux qui connaissent déjà l'environnement.

Hailo offre aux utilisateurs un dépôt sur GitHub et une zone pour développeurs Il comprend des exemples de code, des modèles préconfigurés, des tutoriels et des frameworks conçus pour l'IA générative et la vision par ordinateur. Il inclut également des outils pour la gestion de la quantification, le chargement de modèles tiers et l'optimisation de flux de travail spécifiques.

Dès son lancement, la société a mis à disposition plusieurs modèles de langue prêts à installeravec la promesse d'enrichir le catalogue avec des variantes plus larges ou adaptées à des cas d'utilisation très spécifiques. De plus, il encourage l'utilisation de techniques comme LoRa pour adapter les modèles aux besoins de chaque projet sans avoir à les entraîner de zéro sur d'énormes ensembles de données.

Comme c'est souvent le cas avec ce type de solutions, l'expérience réelle dépendra de… niveau de maturité de l'écosystème logicielCertains analystes soulignent qu'il reste des marges de progression en matière d'outils, de stabilité et de prise en charge de l'exécution simultanée de plusieurs modèles, mais la tendance dans l'écosystème Raspberry Pi évolue vers une intégration de plus en plus aboutie.

Dans tous les cas, pour développer des projets en Espagne ou dans d'autres pays européens, disposer d'une documentation officielle, d'exemples pratiques et d'une communauté active réduit considérablement les obstacles à l'expérimentation de l'IA embarquée et générative dans des appareils à bas coût.

Prix, disponibilité et aspects pratiques en Espagne et en Europe

Le Raspberry Pi AI HAT+ 2 a été lancé au prix de référence de 1 199 $En Espagne et dans le reste de l'Europe, le montant final dépendra de taux de change, taxes et politique de chaque distributeurIl faut donc s'attendre à de légères différences entre les magasins et les pays.

La carte mère est compatible avec toute la gamme de Raspberry Pi 5Des modèles dotés de 1 Go de RAM aux versions à 16 Go, le Raspberry Pi compatible se monte au format HAT : il se visse sur la carte et se connecte via le connecteur GPIO et l’interface PCIe. Les anciens modèles de Raspberry Pi dépourvus de cette interface sont donc exclus de la liste de compatibilité.

Dans les premiers temps qui ont suivi l'annonce, certains distributeurs spécialisés ont signalé que Stock limitéC'est désormais une pratique courante pour les nouveaux produits Raspberry Pi. Ceux qui souhaitent s'en procurer un rapidement devront surveiller la disponibilité auprès des distributeurs européens agréés et se tenir informés des éventuelles listes d'attente.

Outre le matériel, l'achat inclut l'accès à la documentation technique et aux ressources logicielles pour Raspberry Pi et Hailo, notamment des exemples GitHub, des guides pas à pas et des ressources pour les débutants en IA embarquée. Ainsi, les particuliers comme les petites entreprises peuvent facilement se lancer dans l'expérimentation sans avoir à investir dans des outils de développement supplémentaires.

Dans le contexte européen, où le confidentialité des données Et alors que l'efficacité énergétique devient de plus en plus importante, l'AI HAT+ 2 est présenté comme un élément qui permet traiter localement les informations sensibles La réduction de la dépendance aux centres de données distants pourrait s'avérer intéressante pour les administrations, les PME et les développeurs indépendants à la recherche de solutions d'IA plus contrôlées.

Le Raspberry Pi AI HAT+ 2 se positionne comme une solution intermédiaire entre le cloud et les grands serveurs d'IA : il offre un moyen relativement accessible de combiner vision par ordinateur et modèles de langage légers dans un seul appareil, tout en maintenant une faible consommation d'énergie et en respectant la confidentialité, mais exige en contrepartie que les projets soient conçus dans les limites de la puissance et de la mémoire typique du matériel conçu pour une faible consommation d'énergie et un faible coût.

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Alberto Navarro

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