- A Raspberry Pi AI HAT+ 2 incorpora unha NPU Hailo-10H con ata 40 TOPS e 8 GB de RAM dedicada.
- Permite executar modelos de linguaxe lixeiros e visión por computador localmente, sen depender da nube.
- Mantén a compatibilidade con Raspberry Pi 5 e o seu ecosistema de cámaras, pero está limitado a LLM compactas.
- O seu prezo ronda os 130 dólares e está dirixido a proxectos de IoT, industria, educación e prototipado en Europa.
A chegada do Raspberry Pi AI HAT+ 2 Isto marca un novo paso para aqueles que queiran traballar directamente coa intelixencia artificial nun... Framboesa Pi 5 sen depender permanentemente da nube. Esta placa de expansión engade un acelerador neuronal dedicado e a súa propia memoria, de xeito que gran parte do procesamento da IA se move fóra da CPU principal, o que permite proxectos de IA xerativa e visión por computador máis ambiciosos.
Cun prezo recomendado de arredor de 130 $ (O prezo final en España e no resto de Europa variará dependendo dos impostos e das marxes oficiais dos distribuidores). O AI HAT+ 2 posicionase como unha opción relativamente accesible dentro do ecosistema de IA integrada. Non compite con grandes servidores nin GPU dedicadas, pero si ofrece un interesante equilibrio entre custo, consumo de enerxía e rendemento. IoT, automatización, educación e prototipado.
Que é a Raspberry Pi AI HAT+ 2 e en que se diferencia da primeira xeración?
A Raspberry Pi AI HAT+ 2 é unha placa de extensión oficial Deseñado para a Raspberry Pi 5, conéctase a través da interface PCI Express integrada da placa base e tamén usa o conector GPIO para a montaxe. É o sucesor directo do primeiro AI HAT+, lanzado en 2024, que se ofrecía en variantes con aceleradores. Hailo‑8L (13 TOPS) e Hailo‑8 (26 TOPS) e estaba moi centrada nas tarefas de visión por computador.
Nesta segunda xeración, Raspberry Pi aposta por un Acelerador de redes neuronais Hailo-10H acompañado por 8 GB de memoria LPDDR4X dedicado na propia tarxeta. Esta combinación está deseñada para soportar cargas de traballo de IA xerativa na periferia, como modelos de linguaxe compacta, modelos de linguaxe de visión e aplicacións multimodais que combinan imaxe e texto.
O feito de incorporar DRAM integrada Isto significa que executar modelos de IA non consome directamente a memoria principal da Raspberry Pi 5. A placa base pode centrarse na lóxica da aplicación, a interface de usuario, a conectividade ou o almacenamento, mentres que a NPU xestiona a maior parte da inferencia. Na práctica, isto axuda a manter o sistema utilizable mentres os modelos de IA se executan en segundo plano.
Segundo a propia Raspberry Pi, a transición do primeiro AI HAT+ a este novo modelo é practicamente transparente Para os proxectos que xa empregaban aceleradores Hailo-8, mantense a integración co entorno de cámaras e a pila de software da empresa, evitando reescrituras masivas.
Hardware, rendemento e consumo de enerxía: ata 40 TOP coa NPU Hailo-10H
O corazón da AI HAT+ 2 é o Hailo-10HUn acelerador de redes neuronais especializado deseñado para executar inferencias de forma eficiente en dispositivos de baixo consumo. Raspberry Pi e Hailo están a falar de ata 40 MÁXIMOS de rendemento (teraoperacións por segundo), cifras obtidas con cuantización en INT4 e INT8, moi común cando os modelos se despregan no bordo.
Un dos puntos clave é que o chip está limitado a unha potencia de arredor de Consumo de enerxía de 3 WIsto permite integralo en carcasas compactas e proxectos integrados sen aumentar significativamente os requisitos de refrixeración nin as facturas de electricidade, o que é importante para dispositivos que poden estar activos as 24 horas do día, os 7 días da semana. Non obstante, esta restrición significa que o rendemento bruto Non sempre será superior ao que a propia Raspberry Pi 5 pode ofrecer cando a súa CPU e GPU sexan levadas ao límite en certas cargas de traballo altamente optimizadas.
En comparación co modelo anterior, o salto é claro: pasa de 13/26 TOPS con Hailo‑8L/Hailo‑8 Alcanza 40 TOPS con Hailo-10H e, por primeira vez, engádense 8 GB de memoria integrada dedicada. O primeiro AI HAT+ destacou en tarefas como a detección de obxectos, a estimación de poses e a segmentación de escenas; a nova versión mantén este tipo de aplicacións pero amplía o seu enfoque a modelos lingüísticos e usos multimodais.
Aínda así, a propia Raspberry Pi aclara que, en certas operacións de visión, o rendemento práctico do Hailo-10H pode ser... semellante aos 26 TOPS do Hailo-8, debido á forma en que se distribúe a carga de traballo e ás diferenzas arquitectónicas. A principal mellora, máis que na potencia da visión por computador bruta, reside nas posibilidades que abre para LLM e modelos xerativos locais.
O prato vén cun disipador de calor opcional para a NPU. Aínda que o consumo de enerxía é limitado, a recomendación habitual é instalala, especialmente se se van executar tarefas intensivas de IA durante moito tempo ou probas de rendemento esixentes, para evitar que o chip reduza as frecuencias debido á temperatura.
Modelos de idioma compatibles e uso local de LLM
Un dos aspectos máis rechamantes da AI HAT+ 2 é a súa capacidade para executar modelos de linguaxe localmente nunha Raspberry Pi 5, sen enviar datos a servidores externos. Durante a presentación, Raspberry Pi e Hailo destacaron unha gama de modelos, incluíndo 1.000 e 1.500 millóns de parámetros como punto de partida.
Entre os LLM compatibles que se ofrecen no lanzamento están DeepSeek-R1-Distill, Llama 3.2, Qwen2, Qwen2.5-Instruct e Qwen2.5-CoderSon modelos relativamente compactos, deseñados para tarefas como chat básico, redacción e corrección de textos, xeración de código, traducións sinxelas ou descricións de escenas a partir de entradas de imaxes e texto.
As probas iniciais que amosou a empresa inclúen exemplos de tradución entre idiomas e respostas a preguntas sinxelas executadas integramente na Raspberry Pi 5 compatible coa IA HAT+ 2, con baixa latencia e sen afectar significativamente á usabilidade xeral do sistema. O procesamento realízase no coprocesador Hailo-10H e non require conectar o dispositivo á nube.
Debe quedar claro que esta solución non está pensada para modelos de mercado masivo como as versións completas de ChatGPT, Claude ou os LLM máis importantes de Metacuxos tamaños se miden en centos de miles de millóns ou incluso billóns de parámetros. Neses casos, o problema non é só a potencia de cálculo, senón sobre todo a memoria necesaria para aloxar o modelo e os seus contextos.
A propia Raspberry Pi insiste en que os usuarios deben ser conscientes de que están a traballar con modelos máis pequenos adestrados en conxuntos de datos máis limitadosPara compensar esta restrición, céntrase en técnicas como LoRA (Adaptación de baixo rango)que permiten axustar os modelos a casos de uso específicos sen necesidade de adestralos por completo, engadindo capas de adaptación lixeiras sobre a base existente.
Memoria, limitacións e comparación cunha Raspberry Pi 5 de 16 GB
A inclusión de 8 GB de RAM LPDDR4X dedicada Esta é unha das principais novidades de AI HAT+ 2, pero tamén define claramente os tipos de modelos que se poden executar. Moitos LLM cuantizados de tamaño medio, especialmente se queres manexar un contexto amplo, poden precisar facilmente máis de 10 GB de memoriaPolo tanto, o accesorio está orientado a modelos lixeiros ou con ventás de contexto máis axustadas.
Se o comparas cun Raspberry Pi 5 de 16 GB Mesmo sen HAT, as placas base con máis memoria aínda teñen unha vantaxe á hora de cargar modelos relativamente grandes directamente na RAM, sempre que unha parte significativa desa memoria se dedique exclusivamente á IA e se sacrifiquen outras tarefas. Nese escenario, a CPU e a GPU integradas encárganse de toda a inferencia, o que resulta nun aumento da carga de traballo.
A proposta de AI HAT+ 2 ten máis sentido cando se busca responsabilidades separadasDeixa que a NPU Hailo-10H xestione os cálculos de IA e libera a Raspberry Pi 5 para manter un ambiente de escritorio lixeiro, servizos web, bases de datos, automatizacións ou a capa de presentación dunha aplicación.
Para os que só queren ter un asistente local Relativamente sinxelo e capaz de chatear, traducir textos ou axudar con tarefas de programación menores sen enviar datos a terceiros, o equilibrio entre potencia, consumo e custo do AI HAT+ 2 pode resultar suficiente. Non obstante, para proxectos que requiren modelos grandes ou contextos extremadamente extensos, o uso de dispositivos con máis memoria ou infraestrutura na nube seguirá sendo máis práctico.
Outro punto a ter en conta é que, aínda que os 8 GB do HAT axudan a descargar a memoria, a versión de 16 GB da Raspberry Pi 5 Segue a superar á placa complementaria en capacidade total, polo que en certos fluxos de traballo que requiren moita RAM esa configuración seguirá sendo preferible.
Visión por computador e execución simultánea de modelos
O AI HAT+ 2 non abandona a característica que popularizou a primeira xeración: a aplicacións de visión por computadorO Hailo-10H é capaz de executar modelos de detección e seguimento de obxectos, estimación de poses humanas ou segmentación de escenas cun rendemento que, na práctica, segue estando en liña co que ofrecía o Hailo-8 con 26 TOPS.
Raspberry Pi indica que a nova placa pode executar simultaneamente modelos de visión e linguaxeIsto faino atractivo para proxectos onde a cámara e o procesamento de texto precisan traballar conxuntamente. Por exemplo, sistemas de vixilancia que clasifican eventos e xeran descricións, cámaras intelixentes que explican o que está a suceder nunha escena ou dispositivos que combinan o recoñecemento visual coa xeración de informes.
En casos concretos, menciónanse modelos familiares. YOLO Para a detección de obxectos en tempo real, con taxas de actualización que poden alcanzar uns 30 fotogramas por segundo dependendo da resolución e a complexidade do modelo. A idea é que a NPU se encargue desta tarefa mentres que a Raspberry Pi 5 xestiona o almacenamento, a rede, as notificacións e a pantalla.
O ecosistema de software que rodea a IA en Raspberry Pi aínda está madurando. Aínda que unha colección de exemplos, marcos e ferramentas Tanto para Raspberry Pi como para Hailo, a execución paralela de múltiples modelos (visión, linguaxe, multimodal) continúa a ser un campo en evolución e pode requirir axustes finos en cada proxecto.
En calquera caso, a integración co Pila de cámaras oficial de Raspberry Pi Isto simplifica a vida para aqueles que xa traballan cos módulos de cámara da marca. A AI HAT+ 2 intégrase directamente con ese entorno, polo que moitos proxectos de visión existentes poden migrar á nova placa con cambios relativamente pequenos.
Casos de uso en España e Europa: industria, IoT e proxectos educativos
A combinación de baixo consumo de enerxía, tamaño pequeno e procesamento de IA local Isto aliña ben coas tendencias de dixitalización que se están a implementar en España e noutros países europeos. En sectores industriais onde o acceso estable á nube non sempre está garantido ou onde existen requisitos estritos de confidencialidade, unha solución deste tipo pode ser especialmente atractiva.
Entre os termos máis empregados na documentación oficial están os proxectos para automatización industrial, control de procesos e xestión de instalaciónsOs sistemas de inspección visual en liñas de produción, a detección de anomalías en tempo real, o control de acceso ou o reconto de persoas en edificios son exemplos nos que a combinación de visión e modelos de linguaxe lixeiros pode engadir valor sen necesidade de despregar infraestruturas de IA moito máis caras.
No campo de IoT para fogares e empresasA IA HAT+ 2 pode servir como base para asistentes locais que se executan nunha Raspberry Pi 5, paneis que interpretan datos de sensores, cámaras que describen escenas ou dispositivos que analizan vídeo sen subir imaxes a servidores externos. Esta estratexia axuda a cumprir coas normativas de protección de datos cada vez máis estritas da Unión Europea.
Tamén pode ser unha ferramenta interesante como kit de desenvolvemento Para empresas europeas e startups que estean a considerar integrar o chip Hailo-10H en produtos finais. Probar o rendemento e a estabilidade nunha Raspberry Pi permite validar conceptos antes de investir en deseños de hardware personalizados.
No ámbito educativo, os centros de formación profesional, as universidades e as academias especializadas de España poderían empregar a IA HAT+ 2 como plataforma práctica, achegando a IA integrada e IA xerativa aos estudantes con hardware accesible e relativamente barato en comparación con outros sistemas máis caros.
Perfil do usuario e tipo de proxectos aos que se dirixe
A Raspberry Pi AI HAT+ 2 está dirixida a varios perfís. Por unha banda, á ampla comunidade de creadores e entusiastas que xa usan a Raspberry Pi 5 e queren incorporar IA xerativa ou visión avanzada nos seus proxectos sen dar o salto a estacións de traballo con GPU dedicadas ou depender completamente de servizos na nube.
Por outra banda, intenta seducir desenvolvedores profesionais e empresas emerxentes que precisan unha plataforma de probas para a IA integrada. En comparación coas solucións con eGPU ou NPU integradas en PC industriais, esta placa ofrece un factor de forma compacto, un consumo de enerxía moi baixo e un custo total máis baixo, aínda que cun teito de rendemento máis baixo que plataformas moito máis caras.
Para aqueles que xa teñen experiencia co primeiro AI HAT+, a transición semella relativamente sinxela: integración con software existente E o conxunto de cámaras foi deseñado coidadosamente para minimizar os cambios necesarios. Isto é relevante para proxectos xa en marcha que queren aproveitar o aumento do rendemento sen reescribir todo.
No outro extremo, os usuarios que só buscan executar modelos de linguaxe localmente coa máxima marxe de memoria posible aínda poden atopar un Raspberry Pi 5 de 16 GB Sen HAT, asumindo que a CPU e a GPU integradas xestionarán toda a inferencia e que o consumo de enerxía será algo maior.
En resumo, o accesorio parece estar a abrirse un nicho como solución intermedia: máis potente e flexible que unha Raspberry Pi 5 traballando soa en certas tarefas de IA, pero lonxe do rendemento dos servidores ou das GPU dedicadas, e cun foco en baixo consumo de enerxía, privacidade e contención de custos.
Integración, recursos e soporte do software Hailo
Desde unha perspectiva de software, Raspberry Pi ten como obxectivo simplificar o proceso de configuración tanto como sexa posible. O AI HAT+ 2 conéctase a través do Interface PCIe da Raspberry Pi 5 e é recoñecido de forma nativa polo sistema operativo oficial, o que permite que as aplicacións de IA se executen sen pasos de configuración demasiado complexos para aqueles que xa están familiarizados co entorno.
Hailo ofrece aos usuarios unha repositorio en GitHub e unha zona para desenvolvedores Inclúe exemplos de código, modelos preconfigurados, titoriais e marcos de traballo deseñados tanto para IA xerativa como para visión por computador. Tamén inclúe ferramentas para xestionar a cuantización, cargar modelos de terceiros e optimizar fluxos de traballo específicos.
No lanzamento, a empresa puxo á disposición varios modelos de idioma listos para instalarcoa promesa de ampliar o catálogo con variantes máis grandes ou adaptadas a casos de uso moi específicos. Ademais, fomenta o uso de técnicas como LoRa para axustar os modelos ás necesidades de cada proxecto sen ter que adestralos desde cero en conxuntos de datos enormes.
Como adoita ocorrer con este tipo de solucións, a experiencia real dependerá do nivel de madurez do ecosistema de softwareAlgúns analistas sinalan que aínda hai marxe de mellora nas ferramentas, na estabilidade e no soporte para a execución simultánea de varios modelos, pero a tendencia no ecosistema Raspberry Pi é avanzar cara a unha integración cada vez máis pulida.
En calquera caso, para desenvolver proxectos en España ou noutros países europeos, dispoñer de documentación oficial, exemplos prácticos e unha comunidade activa reduce considerablemente a barreira de entrada para experimentar con IA integrada e xerativa en dispositivos de baixo custo.
Prezo, dispoñibilidade e aspectos prácticos en España e Europa
A Raspberry Pi AI HAT+ 2 lanzouse cun prezo de referencia de 130 $En España e no resto de Europa, a cantidade final dependerá do tipo de cambio, impostos e a política de cada distribuidorPolo tanto, espérase que haxa pequenas diferenzas entre tendas e países.
A placa base é compatible con toda a liña de Framboesa Pi 5Desde os modelos con 1 GB de RAM ata as versións con 16 GB, a Raspberry Pi compatible móntase usando o coñecido formato HAT: atorníllase á placa e conéctase a través do cabezallo GPIO e a interface PCIe. Polo tanto, os modelos anteriores de Raspberry Pi que carecen desta interface quedan excluídos da lista de compatibilidade.
Nas fases iniciais posteriores ao anuncio, algúns distribuidores especializados informaron de que Stock limitadoIsto é agora unha práctica habitual cos lanzamentos oficiais de hardware de Raspberry Pi. Quen queira asegurarse unha unidade a curto prazo terá que estar atento á dispoñibilidade dos distribuidores europeos autorizados e ás posibles listas de espera.
Ademais do hardware, a compra inclúe acceso a documentación técnica e recursos de software para Raspberry Pi e Hailo, incluíndo exemplos de GitHub, guías paso a paso e materiais para aqueles que son novos na IA integrada. Isto facilita tanto aos usuarios individuais como ás pequenas empresas comezar a experimentar sen necesidade de investir en ferramentas de desenvolvemento adicionais.
No contexto europeo, onde as privacidade dos datos E a medida que a eficiencia enerxética se fai cada vez máis relevante, a AI HAT+ 2 preséntase como unha peza que permite procesar información sensible localmente reducindo a dependencia de centros de datos remotos, o que pode resultar atractivo para as administracións, as pemes e os desenvolvedores independentes que buscan solucións de IA máis controladas.
A Raspberry Pi AI HAT+ 2 posicionase como unha solución intermedia entre a nube e os grandes servidores de IA: ofrece unha forma razoablemente accesible de combinar visión por computador e modelos de linguaxe lixeiros nun só dispositivo, mantendo un consumo de enerxía baixo e respectando a privacidade, pero esixindo a cambio que os proxectos sexan deseñados. dentro dos límites de potencia e memoria típico de hardware deseñado para un baixo consumo de enerxía e baixo custo.
Son un entusiasta da tecnoloxía que converteu os seus intereses "friki" nunha profesión. Levo máis de 10 anos da miña vida empregando tecnoloxía de punta e retocando todo tipo de programas por pura curiosidade. Agora especializeime en tecnoloxía informática e videoxogos. Isto débese a que dende hai máis de 5 anos levo escribindo para diversas webs sobre tecnoloxía e videoxogos, creando artigos que buscan darche a información que necesitas nun idioma comprensible para todos.
Se tes algunha dúbida, os meus coñecementos abarcan dende todo o relacionado co sistema operativo Windows e tamén con Android para teléfonos móbiles. E o meu compromiso é contigo, sempre estou disposto a dedicar uns minutos e axudarche a resolver calquera dúbida que teñas neste mundo de internet.