Raspberry Pi AI HAT+ 2: Ez az új helyi AI ajánlat Raspberry Pi 5-höz

Az érkezése Raspberry Pi AI HAT+ 2 Ez egy új lépés azok számára, akik közvetlenül a mesterséges intelligenciával szeretnének dolgozni. Raspberry Pi 5 anélkül, hogy állandóan a felhőre támaszkodna. Ez a bővítőkártya egy dedikált neurális gyorsítót és saját memóriát ad hozzá, így a mesterséges intelligencia feldolgozásának nagy része átkerül a fő CPU-ról, lehetővé téve az ambiciózusabb generatív mesterséges intelligencia és számítógépes látás projekteket.

Az ajánlott ár körülbelül 130 dollár (A végső ár Spanyolországban és Európa többi részén az adóktól és a hivatalos forgalmazók haszonkulcsaitól függően változhat.) Az AI HAT+ 2 viszonylag megfizethető opcióként pozicionálja magát a beágyazott MI ökoszisztémán belül. Nem versenyez a nagy szerverekkel vagy a dedikált GPU-kkal, de érdekes egyensúlyt kínál a költség, az energiafogyasztás és a teljesítmény között. IoT, automatizálás, oktatás és prototípusgyártás.

Mi a Raspberry Pi AI HAT+ 2, és miben különbözik az első generációtól?

A Raspberry Pi AI HAT+ 2 egy... hivatalos bővítőlemez A Raspberry Pi 5-höz tervezett adapter az alaplap integrált PCI Express interfészén keresztül csatlakozik, és a rögzítéshez a GPIO csatlakozót használja. Ez a 2024-ben megjelent első AI HAT+ közvetlen utódja, amelyet gyorsítókkal ellátott változatokban kínáltak. Hailo-8L (13 TOPS) és Hailo-8 (26 TOPS) és nagyon a számítógépes látási feladatokra koncentrált.

Ebben a második generációban a Raspberry Pi egy Hailo-10H neurális hálózati gyorsító kíséretében 8 GB LPDDR4X memória magán a kártyán dedikált. Ez a kombináció a következő munkaterhelések támogatására szolgál: generatív mesterséges intelligencia a peremhálózaton, például kompakt nyelvi modellek, látás-nyelvi modellek, valamint képeket és szöveget kombináló multimodális alkalmazások.

A beépítés ténye integrált DRAM Ez azt jelenti, hogy a mesterséges intelligencia modellek futtatása nem fogyasztja közvetlenül a Raspberry Pi 5 fő memóriáját. Az alaplap az alkalmazáslogikára, a felhasználói felületre, a csatlakozásra vagy a tárolásra koncentrálhat, míg az NPU a következtetések nagy részét kezeli. A gyakorlatban ez segít abban, hogy a rendszer használható maradjon, miközben a mesterséges intelligencia modellek a háttérben futnak.

Maga a Raspberry Pi szerint az első AI HAT+-ról erre az új modellre való áttérés gyakorlatilag átlátszó Azoknál a projekteknél, amelyek már használtak Hailo-8 gyorsítókat, megmarad a vállalat kamerakörnyezetével és szoftververmével való integráció, elkerülve a tömeges átírásokat.

Hardver, teljesítmény és energiafogyasztás: akár 40 TOPS a Hailo-10H NPU-val

Az AI HAT+ 2 lelke a Hailo-10HEgy speciális neurális hálózati gyorsító, amelyet alacsony fogyasztású eszközökön történő következtetések hatékony futtatására terveztek. A Raspberry Pi és a Hailo akár ... 40 TOPS teljesítmény (teraművelet másodpercenként), a kvantálással kapott adatok INT4 és INT8, nagyon gyakori, amikor a modelleket a peremhálózaton telepítik.

Az egyik kulcsfontosságú pont, hogy a chip körülbelül hatványnyira korlátozódik 3 W energiafogyasztásEz lehetővé teszi kompakt házakba és beágyazott projektekbe való integrálását a hűtési igények vagy a villanyszámlák jelentős növelése nélkül, ami fontos azoknál az eszközöknél, amelyek a nap 24 órájában aktívak lehetnek. Ez a korlátozás azonban azt jelenti, hogy a bruttó hozam Nem mindig lesz jobb annál, amit maga a Raspberry Pi 5 tud nyújtani, amikor a CPU-ja és a GPU-ja a határaikig nyúlik bizonyos, erősen optimalizált munkaterhelések során.

Az előző modellhez képest az ugrás egyértelmű: innen indul... 13/26 TOPS Hailo-8L/Hailo-8-cal A Hailo-10H segítségével 40 TOPS-t ér el, és most először 8 GB dedikált beépített memóriával bővült. Az első AI HAT+ olyan feladatokban jeleskedett, mint az objektumészlelés, a pózbecslés és a jelenet szegmentálás; az új verzió megtartja ezeket az alkalmazástípusokat, de kiterjeszti a fókuszt a következőkre: nyelvi modellek és multimodális felhasználások.

Ennek ellenére maga a Raspberry Pi is tisztázza, hogy bizonyos képfeldolgozási műveletek során a Hailo-10H gyakorlati teljesítménye csökkenhet. hasonló a 26 TOPS-hoz a Hailo-8 esetében, a munkaterhelés elosztásának módja és az architektúrabeli különbségek miatt. A fő javulás – ami nem csak a nyers számítógépes látás teljesítményében mutatkozik meg – az LLM és a lokális generatív modellek számára megnyitott lehetőségekben rejlik.

A tányérhoz tartozik egy opcionális hűtőborda az NPU-hoz. Bár az energiafogyasztás korlátozott, általában ajánlott beszerelni, különösen akkor, ha hosszú ideig intenzív MI-feladatokat futtatsz, vagy igényes teljesítményteszteket végzel, hogy megakadályozd a chip frekvenciájának hőmérséklet-csökkenését.

Támogatott nyelvi modellek és helyi LLM használat

Az AI HAT+ 2 egyik legszembetűnőbb aspektusa a képessége, hogy nyelvi modellek helyi futtatása egy Raspberry Pi 5-ön, anélkül, hogy adatokat küldene külső szerverekre. A prezentáció során a Raspberry Pi és a Hailo számos modellt kiemelt, többek között 1.000 és 1.500 millió paraméter kiindulópontként.

A bevezetéskor kínált kompatibilis LLM-ek között szerepelnek a következők: DeepSeek-R1-Distill, Llama 3.2, Qwen2, Qwen2.5-Instruct és Qwen2.5-CoderEzek viszonylag kompakt modellek, amelyeket olyan feladatokra terveztek, mint az alapvető csevegés, szövegírás és -javítás, kódgenerálás, egyszerű fordítások vagy jelenetleírások kép- és szövegbevitelből.

A vállalat által bemutatott kezdeti tesztek többek között a következőket tartalmazzák: nyelvek közötti fordítás és egyszerű kérdésekre adott válaszokat, melyeket teljes egészében a Raspberry Pi 5-ön, a HAT+ 2 mesterséges intelligencia által támogatott eszközön hajtanak végre, alacsony késleltetéssel és a rendszer általános használhatóságának jelentős befolyásolása nélkül. A feldolgozást a Hailo-10H koprocesszor végzi, és nem igényli az eszköz felhőhöz való csatlakoztatását.

Világossá kell tenni, hogy ez a megoldás nem tömegpiaci modellekhez, például a teljes verziójú modellekhez készült. ChatGPT, Claude, vagy a Meta nagyobb LLM-jeiamelyek méretét több százmilliárd vagy akár billió paraméterben mérik. Ezekben az esetekben a probléma nemcsak a számítási teljesítmény, hanem mindenekelőtt a szükséges memória a modell és kontextusainak tárolására.

Maga a Raspberry Pi is ragaszkodik ahhoz, hogy a felhasználóknak tisztában kell lenniük azzal, hogy a ...-val dolgoznak. kisebb modellek, amelyeket korlátozottabb adathalmazokon tanítottak beEnnek a korlátozásnak a kompenzálására olyan technikákra összpontosítanak, mint a LoRA (alacsony rangú adaptáció)amelyek lehetővé teszik a modellek adott felhasználási esetekhez való igazítását anélkül, hogy teljesen újra kellene képezni őket, könnyű adaptációs rétegeket adva a meglévő alapokhoz.

Memória, korlátok és összehasonlítás egy 16 GB-os Raspberry Pi 5-tel

A beillesztés 8 GB dedikált LPDDR4X RAM Ez az AI HAT+ 2 egyik legfontosabb új funkciója, de egyértelműen meghatározza a futtatható modellek típusait is. Sok közepes méretű kvantált LLM, különösen, ha szélesebb kontextust szeretne kezelni, könnyen többre szorulhat, mint... 10 GB memóriaEzért a kiegészítő a könnyű vagy szűkebb kontextuális ablakokkal rendelkező modellekhez készült.

Ha összehasonlítod egy Raspberry Pi 5 16 GB Még HAT nélkül is, a nagyobb memóriával rendelkező alaplapoknak előnyük van, amikor viszonylag nagy modelleket közvetlenül a RAM-ba töltenek, feltéve, hogy a memória jelentős részét kizárólag a mesterséges intelligencia számára szentelik, és más feladatokat feláldoznak. Ebben az esetben az integrált CPU és GPU kezeli az összes következtetést, ami megnövekedett munkaterhelést eredményez.

Az AI HAT+ 2 javaslat értelmesebbnek tűnik, ha a következőket keressük: különálló felelősségekHagyd, hogy a Hailo-10H NPU kezelje a mesterséges intelligencia számításait, és szabadítsd fel a Raspberry Pi 5-öt egy könnyű asztali környezet, webszolgáltatások, adatbázisok, automatizálások vagy egy alkalmazás prezentációs rétegének fenntartásához.

Azoknak, akik csak egyet szeretnének helyi asszisztens Mivel viszonylag egyszerű és képes csevegésre, szövegek fordítására vagy kisebb programozási feladatokban való segítségnyújtásra anélkül, hogy adatokat küldene harmadik félnek, az AI HAT+ 2 teljesítmény-, fogyasztás- és költségaránya elegendőnek bizonyulhat. A nagy modelleket vagy rendkívül kiterjedt kontextusokat igénylő projektek esetében azonban továbbra is praktikusabb lesz a nagyobb memóriával vagy felhőalapú infrastruktúrával rendelkező eszközök használata.

Egy másik szempont, amit érdemes figyelembe venni, hogy bár a HAT 8 GB-ja segít a memória tehermentesítésében, a ... verziója... 16 GB Raspberry Pi 5 Teljes kapacitásban továbbra is felülmúlja a bővítőkártyát, így bizonyos RAM-igényes munkafolyamatokban ez a konfiguráció továbbra is előnyösebb lesz.

Számítógépes látás és egyidejű modellfuttatás

Az AI ​​HAT+ 2 nem mond le arról a funkcióról, amely népszerűvé tette az első generációt: a számítógépes látási alkalmazásokA Hailo-10H képes objektumészlelési és -követési modellek, emberi pózbecslés vagy jelenetszegmentálás futtatására olyan teljesítménnyel, amely a gyakorlatban összhangban van azzal, amit a Hailo-8 kínált a 26 TOPS-on.

A Raspberry Pi azt jelzi, hogy az új panel képes látás- és nyelvi modellek egyidejű futtatásaEz vonzóvá teszi olyan projektek számára, ahol a kamerának és a szövegfeldolgozásnak együtt kell működnie. Például olyan megfigyelőrendszerek, amelyek osztályozzák az eseményeket és leírásokat generálnak, intelligens kamerák, amelyek elmagyarázzák, mi történik egy adott helyszínen, vagy olyan eszközök, amelyek a vizuális felismerést jelentéskészítéssel kombinálják.

Konkrét esetekben családi modelleket említenek. YOLO Valós idejű objektumészleléshez, a felbontástól és a modell összetettségétől függően akár másodpercenként körülbelül 30 képkocka/másodperces frissítési gyakorisággal. Az ötlet az, hogy az NPU kezelje ezt a feladatot, míg a Raspberry Pi 5 a tárhelyet, a hálózatot, az értesítéseket és a kijelzőt kezeli.

A Raspberry Pi mesterséges intelligenciáját övező szoftver ökoszisztéma még fejlődésben van. Bár a gyűjtemény példák, keretrendszerek és eszközök Mind a Raspberry Pi, mind a Hailo esetében a több modell (látás, nyelv, multimodális) párhuzamos végrehajtása továbbra is fejlődő terület, és minden projektben finomhangolást igényelhet.

Mindenesetre az integráció a hivatalos Raspberry Pi kamerarendszer Ez leegyszerűsíti azok életét, akik már a márka kameramoduljaival dolgoznak. Az AI ​​HAT+ 2 közvetlenül integrálódik ebbe a környezetbe, így számos meglévő látásfejlesztési projekt viszonylag kis változtatásokkal migrálható az új panelre.

Használati esetek Spanyolországban és Európában: ipar, IoT és oktatási projektek

Az alacsony energiafogyasztás, a kis méret és helyi AI-feldolgozás Ez jól illeszkedik a Spanyolországban és más európai országokban zajló digitalizációs trendekhez. Azokban az ipari szektorokban, ahol a stabil felhőhozzáférés nem mindig garantált, vagy ahol szigorú titoktartási követelmények vannak érvényben, egy ilyen megoldás különösen vonzó lehet.

A hivatalos dokumentációban a leggyakrabban használt kifejezések közé tartoznak a projektek, például ipari automatizálás, folyamatirányítás és létesítménygazdálkodásA gyártósorokon futó vizuális ellenőrző rendszerek, a valós idejű anomáliaészlelés, a hozzáférés-vezérlés vagy az épületekben lévő személyek számlálása olyan példák, ahol a látás és a könnyű nyelvi modellek kombinációja értéket teremthet anélkül, hogy sokkal drágább mesterséges intelligencia infrastruktúrákat kellene telepíteni.

A területen Otthoni és üzleti IoTAz AI HAT+ 2 alapul szolgálhat Raspberry Pi 5-ön futó helyi asszisztensekhez, érzékelőadatokat értelmező műszerfalakhoz, jeleneteket leíró kamerákhoz, vagy olyan eszközökhöz, amelyek videókat elemeznek anélkül, hogy képeket töltenének fel külső szerverekre. Ez a megközelítés segít megfelelni az Európai Unió egyre szigorúbb adatvédelmi szabályozásainak.

Érdekes eszköz lehet pl. fejlesztőkészlet Európai vállalatok és startupok számára, amelyek fontolgatják a Hailo-10H chip végtermékekbe való integrálását. A Raspberry Pi teljesítményének és stabilitásának tesztelése lehetővé teszi a koncepciók validálását, mielőtt egyedi hardvertervekbe fektetnének be.

Az oktatás területén a spanyolországi szakképző központok, egyetemek és szakosított akadémiák gyakorlóplatformként használhatnák az AI HAT+ 2-t, amely a következőket kínálja: Beágyazott MI és generatív MI a diákok számára hozzáférhető és viszonylag olcsó hardveren keresztül, mint más drágább rendszerekkel.

Felhasználói profil és a célzott projektek típusa

A Raspberry Pi AI HAT+ 2 számos profilt céloz meg. Egyrészt a széles közösség… alkotók és rajongók akik már használják a Raspberry Pi 5-öt, és generatív mesterséges intelligenciát vagy fejlett látást szeretnének beépíteni projektjeikbe anélkül, hogy dedikált GPU-val rendelkező munkaállomásokra ugranának, vagy teljes mértékben felhőszolgáltatásokra támaszkodnának.

Másrészt megpróbálja elcsábítani professzionális fejlesztők és startupok amelyek beágyazott mesterséges intelligencia tesztelésére szolgáló platformot igényelnek. Az ipari PC-kbe integrált eGPU-kkal vagy NPU-kkal rendelkező megoldásokhoz képest ez az alaplap kompakt kialakítást, nagyon alacsony energiafogyasztást és alacsonyabb összköltséget kínál, bár a teljesítményhatár alacsonyabb, mint a sokkal drágább platformoknál.

Azok számára, akik már tapasztaltak az első AI HAT+-szal, az átállás viszonylag egyszerűnek tűnik: integráció a meglévő szoftverekkel A kamerarendszert gondosan tervezték, hogy minimalizálják a szükséges változtatásokat. Ez releváns a már folyamatban lévő projektek esetében, amelyek a teljesítménynövekedést anélkül szeretnék kihasználni, hogy mindent újra kellene írni.

A másik véglet az a felhasználó, aki csak lokálisan, a lehető legnagyobb memóriatartalék mellett szeretné futtatni a nyelvi modelleket, továbbra is találhat megoldást. Raspberry Pi 5 16 GB HAT nélkül, feltételezve, hogy az integrált CPU és GPU kezeli az összes következtetést, és az energiafogyasztás valamivel magasabb lesz.

Röviden, úgy tűnik, hogy a kiegészítő egy köztes megoldásként próbál rést találni: erősebb és rugalmasabb, mint egy Raspberry Pi 5, amely önmagában működik bizonyos AI-feladatokon, de messze elmarad a szerverek vagy a dedikált GPU-k teljesítményétől, és a következőkre összpontosít: alacsony energiafogyasztás, adatvédelem és költséghatékony működés.

Hailo szoftverintegráció, erőforrások és támogatás

Szoftveres szempontból a Raspberry Pi célja a beállítási folyamat lehető legegyszerűbbé tétele. Az AI ​​HAT+ 2 a következőn keresztül csatlakozik: PCIe interfész a Raspberry Pi 5 része, és a hivatalos operációs rendszer natívan felismeri, lehetővé téve a mesterséges intelligencia által nyújtott alkalmazások futtatását túlságosan bonyolult beállítási lépések nélkül azok számára, akik már ismerik a környezetet.

A Hailo a következőket kínálja a felhasználóknak: GitHubon található adattár és egy fejlesztői zóna Tartalmaz kódpéldákat, előre konfigurált modelleket, oktatóanyagokat és keretrendszereket, amelyeket mind a generatív mesterséges intelligenciához, mind a számítógépes látáshoz terveztek. Emellett eszközöket is tartalmaz a kvantálás kezeléséhez, harmadik féltől származó modellek betöltéséhez és bizonyos munkafolyamatok optimalizálásához.

A vállalat a bevezetéskor számos terméket elérhetővé tett telepítésre kész nyelvi modellekazzal az ígérettel, hogy a katalógust nagyobb változatokkal vagy nagyon specifikus felhasználási esetekhez igazított változatokkal bővítik. Továbbá ösztönzi az olyan technikák alkalmazását, mint a LoRa, hogy a modelleket az egyes projektek igényeihez igazítsák anélkül, hogy hatalmas adathalmazokon kellene a nulláról betanítani őket.

Mint az ilyen típusú megoldásoknál gyakran előfordul, a tényleges élmény a következőktől függ: a szoftver ökoszisztéma érettségi szintjeEgyes elemzők rámutatnak, hogy még van mit fejleszteni az eszközök, a stabilitás és a több modell egyidejű végrehajtásának támogatása terén, de a Raspberry Pi ökoszisztémában a trend az egyre kifinomultabb integráció felé halad.

Mindenesetre, ha Spanyolországban vagy más európai országban fejlesztenek projekteket, hivatalos dokumentációval, gyakorlati példákkal és aktív közösséggel rendelkeznek, az jelentősen csökkenti a beágyazott és generatív mesterséges intelligenciával való kísérletezés belépési korlátait az alacsony költségű eszközökben.

Ár, elérhetőség és gyakorlati szempontok Spanyolországban és Európában

A Raspberry Pi AI HAT+ 2 megjelent referenciaáron 130 dollárSpanyolországban és Európa többi részén a végső összeg a következőktől függ: árfolyam, adók és az egyes forgalmazók szabályzataEzért várható, hogy lesznek kisebb különbségek az üzletek és az országok között.

Az alaplap kompatibilis a teljes termékcsaláddal Raspberry Pi 5Az 1 GB RAM-mal rendelkező modellektől a 16 GB-os verziókig a kompatibilis Raspberry Pi a megszokott HAT formátummal van felszerelve: csavarozható a panelre, és a GPIO fejlécen és a PCIe interfészen keresztül csatlakozik. A korábbi, ezzel az interfészel nem rendelkező Raspberry Pi modellek ezért ki vannak zárva a kompatibilitási listából.

A bejelentést követő kezdeti szakaszban néhány szakosodott forgalmazó arról számolt be, hogy Korlátozott készletEz ma már bevett gyakorlat a hivatalos Raspberry Pi hardverkiadásoknál. Azoknak, akik rövid távon szeretnének beszerezni egy egységet, figyelniük kell az elérhetőséget a hivatalos európai forgalmazóknál és a lehetséges várólistákon.

A hardveren kívül a vásárlás magában foglalja a Raspberry Pi és a Hailo műszaki dokumentációjához és szoftverforrásaihoz való hozzáférést, beleértve a GitHub példákat, lépésről lépésre útmutatókat és anyagokat a beágyazott mesterséges intelligencia világában kezdők számára. Ez megkönnyíti mind az egyéni felhasználók, mind a kisvállalkozások számára a kísérletezés megkezdését anélkül, hogy további fejlesztőeszközökbe kellene befektetniük.

Európai kontextusban, ahol a adatvédelem És ahogy az energiahatékonyság egyre fontosabbá válik, az AI ​​HAT+ 2-t olyan eszközként mutatják be, amely lehetővé teszi érzékeny információk helyi feldolgozása a távoli adatközpontoktól való függőség csökkentése, ami vonzó lehet a közigazgatások, a kkv-k és a független fejlesztők számára, akik jobban ellenőrzött mesterséges intelligencia megoldásokat keresnek.

A Raspberry Pi AI HAT+ 2 köztes megoldásként pozicionálja magát a felhő és a nagyméretű MI-szerverek között: viszonylag könnyen hozzáférhető módot kínál a számítógépes látás és a könnyű nyelvi modellek egyetlen eszközben való kombinálására, alacsony energiafogyasztás mellett és az adatvédelem tiszteletben tartásával, de cserébe megköveteli, hogy a projekteket a tervek szerint... a hatalom és a memória korlátain belül jellemző az alacsony energiafogyasztásra és alacsony költségre tervezett hardverekre.

Kapcsolódó cikk:

Xiaomi Smart Camera 3 3K: az új 3K-s megfigyelőkamera, amelynek célja a hálózatba kapcsolt otthon meghódítása

Alberto Navarro

Technológia-rajongó vagyok, aki "geek" érdeklődését szakmává változtatta. Életemből több mint 10 évet töltöttem a legmodernebb technológiával, és pusztán kíváncsiságból mindenféle programmal bütykölgettem. Most a számítástechnikára és a videojátékokra szakosodtam. Ennek az az oka, hogy több mint 5 éve írok különféle technológiával és videojátékokkal foglalkozó weboldalakra, olyan cikkeket készítve, amelyek mindenki számára érthető nyelven igyekeznek megadni a szükséges információkat.

Ha bármilyen kérdése van, tudásom a Windows operációs rendszerrel, valamint a mobiltelefonokhoz készült Androiddal kapcsolatos mindenre kiterjed. És az én elkötelezettségem az Ön iránti elkötelezettségem, mindig készen állok néhány percet rászánni arra, hogy segítsek megoldani minden kérdését ebben az internetes világban.