Raspberry Pi AI HAT+ 2. Սա Raspberry Pi 5-ի համար նախատեսված նոր տեղական AI առաջարկն է։

-ի ժամանումը Raspberry Pi AI HAT+ 2 Սա նոր քայլ է նրանց համար, ովքեր ցանկանում են անմիջապես աշխատել արհեստական ​​բանականության հետ… Raspberry Pi 5 առանց մշտապես ապավինելու ամպային տեխնոլոգիաներին: Այս ընդլայնման տախտակը ավելացնում է նվիրված նեյրոնային արագացուցիչ և իր սեփական հիշողությունը, որպեսզի արհեստական ​​բանականության մշակման մեծ մասը տեղափոխվի հիմնական պրոցեսորից՝ թույլ տալով իրականացնել ավելի հավակնոտ գեներատիվ արհեստական ​​բանականության և համակարգչային տեսողության նախագծեր:

Առաջարկվող գնով՝ մոտ $130 (Իսպանիայում և մնացած Եվրոպայում վերջնական գինը կտատանվի՝ կախված հարկերից և պաշտոնական դիստրիբյուտորի շահույթից): AI HAT+ 2-ը իրեն դիրքավորում է որպես համեմատաբար մատչելի տարբերակ ներդրված արհեստական ​​բանականության էկոհամակարգում: Այն չի մրցակցում մեծ սերվերների կամ նվիրված գրաֆիկական պրոցեսորների հետ, բայց առաջարկում է հետաքրքիր հավասարակշռություն արժեքի, էներգիայի սպառման և արտադրողականության միջև: Ինտերնետային իրերի (IoT), ավտոմատացում, կրթություն և նախատիպերի ստեղծում.

Ի՞նչ է Raspberry Pi AI HAT+ 2-ը և ինչո՞վ է այն տարբերվում առաջին սերնդից։

Raspberry Pi AI HAT+ 2-ը... պաշտոնական երկարացման ափսե Նախատեսված լինելով Raspberry Pi 5-ի համար, այն միանում է մայրական սալիկին ինտեգրված PCI Express ինտերֆեյսի միջոցով և նաև օգտագործում է GPIO միակցիչը ամրացման համար։ Այն 2024 թվականին թողարկված առաջին AI HAT+-ի անմիջական իրավահաջորդն է, որը առաջարկվում էր արագացուցիչներով տարբերակներով։ Hailo‑8L (13 TOPS) և Hailo‑8 (26 TOPS) և շատ կենտրոնացած էր համակարգչային տեսողության առաջադրանքների վրա։

Այս երկրորդ սերնդում Raspberry Pi-ն խաղադրույք է կատարում Hailo-10H նեյրոնային ցանցի արագացուցիչ ուղեկցվում է 8 ԳԲ LPDDR4X հիշողություն նվիրված է քարտին։ Այս համադրությունը նախատեսված է աշխատանքային բեռները ապահովելու համար գեներատիվ արհեստական ​​բանականություն սահմանին, ինչպիսիք են կոմպակտ լեզվական մոդելները, տեսողական լեզվի մոդելները և պատկերն ու տեքստը համատեղող բազմամոդալ կիրառությունները։

Ներառման փաստը ինտեգրված DRAM Սա նշանակում է, որ արհեստական ​​ինտելեկտի մոդելների գործարկումը անմիջապես չի սպառում Raspberry Pi 5-ի հիմնական հիշողությունը: Մայրական սալիկը կարող է կենտրոնանալ կիրառական տրամաբանության, օգտագործողի ինտերֆեյսի, կապի կամ պահեստավորման վրա, մինչդեռ NPU-ն զբաղվում է եզրակացությունների մեծ մասով: Գործնականում սա օգնում է պահպանել համակարգի օգտագործելիությունը, մինչդեռ արհեստական ​​ինտելեկտի մոդելները աշխատում են ֆոնային ռեժիմով:

Raspberry Pi-ի տվյալներով՝ առաջին AI HAT+-ից այս նոր մոդելին անցումը հետևյալն է. գործնականում թափանցիկ Hailo-8 արագացուցիչներ արդեն օգտագործող նախագծերի համար պահպանվում է ընկերության տեսախցիկների միջավայրի և ծրագրային ապահովման հետ ինտեգրացիան՝ խուսափելով զանգվածային վերաշարադրումներից։

Սարքավորումներ, կատարողականություն և էներգիայի սպառում. մինչև 40 TOPS Hailo-10H NPU-ի հետ

AI HAT+ 2-ի սիրտը հետևյալն է. Հայլո-10ՀՄասնագիտացված նեյրոնային ցանցի արագացուցիչ, որը նախատեսված է ցածր հզորությամբ սարքերի վրա եզրակացություններ արդյունավետորեն կատարելու համար: Raspberry Pi-ն և Hailo-ն խոսում են մինչև 40 լավագույն կատարողականություն (տերա-օպերացիաներ վայրկյանում), թվեր, որոնք ստացվել են քվանտացմամբ INT4 և INT8, շատ տարածված է, երբ մոդելները տեղակայված են եզրին։

Հիմնական կետերից մեկն այն է, որ չիպը սահմանափակված է մոտավոր հզորությամբ 3 Վտ էներգիայի սպառումՍա թույլ է տալիս այն ինտեգրել կոմպակտ պատյանների և ներդրված նախագծերի մեջ՝ առանց զգալիորեն բարձրացնելու սառեցման պահանջները կամ էլեկտրաէներգիայի վճարները, ինչը կարևոր է այն սարքերի համար, որոնք կարող են ակտիվ լինել 24/7 ռեժիմով։ Սակայն այս սահմանափակումը նշանակում է, որ համախառն եկամտաբերություն Այն միշտ չէ, որ գերազանցում է Raspberry Pi 5-ի առաջարկածին, երբ դրա CPU-ն և GPU-ն հասցվում են իրենց սահմաններին որոշակի բարձր օպտիմիզացված աշխատանքային բեռների դեպքում։

Նախորդ մոդելի համեմատ, ցատկը հստակ է. այն սկսվում է 13/26 TOPS Hailo‑8L/Hailo‑8-ով Hailo-10H-ի միջոցով այն հասնում է 40 TOPS-ի, և առաջին անգամ ավելացվել է 8 ԳԲ ներկառուցված հիշողություն: Առաջին AI HAT+-ը գերազանցել է այնպիսի առաջադրանքներում, ինչպիսիք են օբյեկտների հայտնաբերումը, դիրքի գնահատումը և տեսարանի սեգմենտացումը. նոր տարբերակը պահպանում է այս տեսակի կիրառությունները, բայց ընդլայնում է իր ուշադրությունը դեպի լեզվական մոդելներ և բազմամոդալ օգտագործումներ.

Այնուամենայնիվ, Raspberry Pi-ն ինքնին պարզաբանում է, որ որոշակի տեսողական գործողություններում Hailo-10H-ի գործնական կատարողականը կարող է լինել նման է 26 TOPS-ին Hailo-8-ի՝ աշխատանքային բեռնվածության բաշխման և ճարտարապետական ​​տարբերությունների պատճառով։ Հիմնական բարելավումը, ավելի շատ, քան համակարգչային տեսողության հում հզորության մեջ, կայանում է այն հնարավորություններում, որոնք այն բացում է LLM-ի և տեղական գեներատիվ մոդելների համար։

Թիթեղը գալիս է մի լրացուցիչ ջերմափոխանակիչ NPU-ի համար: Չնայած էներգիայի սպառումը սահմանափակ է, սովորաբար խորհուրդ է տրվում տեղադրել այն, հատկապես, եթե երկար ժամանակ կատարելու եք ինտենսիվ արհեստական ​​բանականության առաջադրանքներ կամ պահանջկոտ կատարողականության թեստեր, որպեսզի չիպը չնվազեցնի հաճախականությունները ջերմաստիճանի պատճառով:

Աջակցվող լեզվական մոդելներ և տեղական LLM օգտագործում

AI HAT+ 2-ի ամենացայտուն կողմերից մեկը նրա կարողությունն է լեզվական մոդելները տեղական մակարդակով գործարկել Raspberry Pi 5-ի վրա՝ առանց արտաքին սերվերներին տվյալներ ուղարկելու։ Ներկայացման ընթացքում Raspberry Pi-ն և Hailo-ն ներկայացրեցին մի շարք մոդելներ, այդ թվում՝ 1.000 և 1.500 միլիոն պարամետրեր որպես մեկնարկային կետ։

Մեկնարկի ժամանակ առաջարկվող համատեղելի LLM-ների շարքում են՝ DeepSeek-R1-Distill, Llama 3.2, Qwen2, Qwen2.5-Instruct և Qwen2.5-CoderԴրանք համեմատաբար կոմպակտ մոդելներ են, որոնք նախատեսված են այնպիսի առաջադրանքների համար, ինչպիսիք են պարզ զրույցը, տեքստի գրումը և ուղղումը, կոդի ստեղծումը, պարզ թարգմանությունները կամ պատկերների և տեքստերի մուտքագրումից տեսարանների նկարագրությունները։

Ընկերության կողմից ցուցադրված նախնական փորձարկումները ներառում են օրինակներ՝ լեզուների միջև թարգմանություն և պարզ հարցերի պատասխանները ամբողջությամբ կատարվում են Raspberry Pi 5-ի վրա, որն աջակցվում է AI HAT+ 2-ի կողմից՝ ցածր լատենտությամբ և առանց էականորեն ազդելու համակարգի ընդհանուր օգտագործելիության վրա: Մշակումը կատարվում է Hailo-10H համապրոցեսորի վրա և չի պահանջում սարքը միացնել ամպին:

Պետք է հստակեցվի, որ այս լուծումը նախատեսված չէ զանգվածային շուկայի մոդելների համար, ինչպիսիք են ամբողջական տարբերակները։ ChatGPT, Claude կամ Meta-ի ավելի մեծ LLM-ները։որոնց չափերը չափվում են հարյուր միլիարդավոր կամ նույնիսկ տրիլիոնավոր պարամետրերով։ Այդ դեպքերում խնդիրը միայն հաշվողական հզորությունը չէ, այլ ամենից առաջ հիշողությունը պահանջվում է մոդելը և դրա համատեքստերը տեղակայելու համար։

Raspberry Pi-ն ինքն է պնդում, որ օգտատերերը պետք է տեղյակ լինեն, որ աշխատում են ավելի սահմանափակ տվյալների վրա մարզված փոքր մոդելներԱյս սահմանափակումը փոխհատուցելու համար ուշադրությունը կենտրոնացվում է այնպիսի տեխնիկայի վրա, ինչպիսիք են՝ LoRA (ցածր կարգի ադապտացիա)որոնք թույլ են տալիս մոդելները հարմարեցնել որոշակի օգտագործման դեպքերին՝ առանց դրանք ամբողջությամբ վերափոխելու անհրաժեշտության, ավելացնելով թեթև ադապտացիոն շերտեր առկա հիմքի վրա։

Հիշողություն, սահմանափակումներ և համեմատություն 16 ԳԲ Raspberry Pi 5-ի հետ

Ներառումը 8 ԳԲ նվիրված LPDDR4X օպերատիվ հիշողություն Սա AI HAT+ 2-ի հիմնական նոր առանձնահատկություններից մեկն է, բայց այն նաև հստակ սահմանում է այն մոդելների տեսակները, որոնք կարող են գործարկվել: Միջին չափի շատ քվանտացված LLM-ներ, հատկապես, եթե ցանկանում եք աշխատել լայն համատեքստի հետ, կարող են հեշտությամբ կարիք ունենալ ավելին, քան 10 ԳԲ հիշողությունՀետևաբար, աքսեսուարը նախատեսված է թեթև մոդելների կամ ավելի խիտ համատեքստային պատուհաններ ունեցողների համար։

Եթե ​​համեմատեք այն մի Raspberry Pi 5 16GB Նույնիսկ առանց HAT-ի, ավելի շատ հիշողություն ունեցող մայրական սալիկները դեռևս առավելություն ունեն համեմատաբար մեծ մոդելները անմիջապես RAM-ի մեջ բեռնելիս, եթե այդ հիշողության զգալի մասը հատկացվի բացառապես արհեստական ​​բանականությանը, իսկ մյուս առաջադրանքները զոհաբերվեն: Այդ դեպքում ինտեգրված CPU-ն և GPU-ն կատարում են բոլոր եզրակացությունները, ինչը հանգեցնում է աշխատանքային ծանրաբեռնվածության աճի:

AI HAT+ 2 առաջարկն ավելի իմաստալից է, երբ փնտրում ես առանձին պարտականություններԹող Hailo-10H NPU-ն կատարի արհեստական ​​ինտելեկտի հաշվարկները և ազատի Raspberry Pi 5-ը՝ պահպանելու թեթև աշխատասեղանի միջավայր, վեբ ծառայություններ, տվյալների բազաներ, ավտոմատացումներ կամ ծրագրի ներկայացման շերտը։

Նրանց համար, ովքեր ցանկանում են ունենալ միայն մեկը տեղական օգնական Համեմատաբար պարզ լինելով և առանց երրորդ կողմերին տվյալներ ուղարկելու չաթով զրուցելու, տեքստեր թարգմանելու կամ փոքր ծրագրավորման առաջադրանքներում օգնելու ունակությամբ, AI HAT+ 2-ի հզորության, սպառման և արժեքի հավասարակշռությունը կարող է բավարար լինել: Այնուամենայնիվ, մեծ մոդելներ կամ չափազանց ընդարձակ համատեքստեր պահանջող նախագծերի համար ավելի գործնական կմնա ավելի մեծ հիշողությամբ կամ ամպային ենթակառուցվածք ունեցող սարքերի օգտագործումը:

Հաշվի առնելու մեկ այլ կետ էլ այն է, որ չնայած HAT-ի 8 ԳԲ-ն օգնում է թեթևացնել հիշողությունը, տարբերակը 16 ԳԲ Raspberry Pi 5-ից Այն դեռևս գերազանցում է լրացուցիչ տախտակին ընդհանուր ծավալով, ուստի որոշակի RAM-շատ մեծ ծավալ պահանջող աշխատանքային հոսքերի դեպքում այդ կարգավորումը կշարունակի նախընտրելի լինել։

Համակարգչային տեսողություն և մոդելի միաժամանակյա կատարում

AI HAT+ 2-ը չի հրաժարվում այն ​​առանձնահատկությունից, որը առաջին սերունդը դարձրեց հանրաճանաչ. համակարգչային տեսողության կիրառություններHailo-10H-ը կարող է գործարկել օբյեկտների հայտնաբերման և հետևման մոդելներ, մարդու դիրքի գնահատում կամ տեսարանի սեգմենտացիա՝ գործնականում Hailo-8-ի 26 TOPS-ի առաջարկած արդյունավետությամբ։

Raspberry Pi-ն ցույց է տալիս, որ նոր տախտակը կարող է միաժամանակ աշխատեցնել տեսողական և լեզվական մոդելներՍա այն գրավիչ է դարձնում այն ​​նախագծերի համար, որտեղ տեսախցիկը և տեքստի մշակումը պետք է համատեղ աշխատեն: Օրինակ՝ հսկողության համակարգեր, որոնք դասակարգում են իրադարձությունները և ստեղծում նկարագրություններ, խելացի տեսախցիկներ, որոնք բացատրում են, թե ինչ է կատարվում տեսարանում, կամ սարքեր, որոնք համատեղում են տեսողական ճանաչումը հաշվետվությունների ստեղծման հետ:

Կոնկրետ սցենարներում նշվում են ընտանեկան մոդելները։ ՅՈԼՈ Իրական ժամանակում օբյեկտների հայտնաբերման համար՝ թարմացման հաճախականությամբ, որը կարող է հասնել վայրկյանում մոտ 30 կադրի՝ կախված մոդելի լուծաչափից և բարդությունից: Գաղափարն այն է, որ NPU-ն կկատարի այս առաջադրանքը, մինչդեռ Raspberry Pi 5-ը կկառավարի պահեստը, ցանցը, ծանուցումները և էկրանը:

Raspberry Pi-ի վրա արհեստական ​​բանականությանը շրջապատող ծրագրային էկոհամակարգը դեռևս հասունանում է։ Չնայած մի շարք օրինակներ, շրջանակներ և գործիքներ Raspberry Pi-ի և Hailo-ի համար բազմաթիվ մոդելների (տեսլական, լեզու, բազմամոդալ) զուգահեռ կատարումը շարունակում է մնալ զարգացող ոլորտ և կարող է պահանջել ճշգրտումներ յուրաքանչյուր նախագծում։

Ամեն դեպքում, ինտեգրումը Պաշտոնական Raspberry Pi տեսախցիկների հավաքածու Սա պարզեցնում է նրանց կյանքը, ովքեր արդեն աշխատում են ապրանքանիշի տեսախցիկի մոդուլներով: AI HAT+ 2-ը անմիջապես ինտեգրվում է այդ միջավայրի հետ, ուստի շատ առկա տեսողական նախագծեր կարող են տեղափոխվել նոր տախտակ՝ համեմատաբար աննշան փոփոխություններով:

Կիրառման դեպքեր Իսպանիայում և Եվրոպայում՝ արդյունաբերություն, իրերի ինտերնետ և կրթական նախագծեր

Ցածր էներգիայի սպառման, փոքր չափսերի և տեղական արհեստական ​​բանականության մշակում Սա լավ համապատասխանում է Իսպանիայում և այլ եվրոպական երկրներում իրականացվող թվայնացման միտումներին։ Արդյունաբերական ոլորտներում, որտեղ կայուն ամպային հասանելիությունը միշտ չէ, որ երաշխավորված է կամ որտեղ գոյություն ունեն գաղտնիության խիստ պահանջներ, այս տեսակի լուծումը կարող է հատկապես գրավիչ լինել։

Պաշտոնական փաստաթղթերում ամենահաճախ օգտագործվող տերմիններից են «նախագծերը» արդյունաբերական ավտոմատացում, գործընթացների վերահսկում և օբյեկտների կառավարումԱրտադրական գծերի տեսողական ստուգման համակարգերը, իրական ժամանակում անոմալիաների հայտնաբերումը, մուտքի վերահսկողությունը կամ շենքերում մարդկանց հաշվարկը օրինակներ են, երբ տեսողության և թեթև լեզվական մոդելների համադրությունը կարող է արժեք ավելացնել՝ առանց շատ ավելի թանկ արհեստական ​​բանականության ենթակառուցվածքներ տեղակայելու անհրաժեշտության։

Ոլորտում Տան և բիզնեսի IoTAI HAT+ 2-ը կարող է ծառայել որպես հիմք Raspberry Pi 5-ի վրա աշխատող տեղական օգնականների, սենսորային տվյալները մեկնաբանող վահանակների, տեսարաններ նկարագրող տեսախցիկների կամ արտաքին սերվերներում պատկերներ վերբեռնելու առանց տեսանյութերը վերլուծող սարքերի համար: Այս մոտեցումը նպաստում է Եվրոպական Միությունում տվյալների պաշտպանության ավելի ու ավելի խիստ կանոնակարգերին համապատասխանելուն:

Այն կարող է նաև հետաքրքիր գործիք լինել, քանի որ մշակման հավաքածու Եվրոպական ընկերությունների և ստարտափների համար, որոնք դիտարկում են Hailo-10H չիպի ինտեգրումը վերջնական արտադրանքի մեջ: Raspberry Pi-ի վրա կատարողականի և կայունության փորձարկումը թույլ է տալիս ստուգել կոնցեպտները՝ նախքան սարքավորումների անհատական ​​​​նախագծման մեջ ներդրում կատարելը:

Կրթական ոլորտում Իսպանիայի մասնագիտական ​​​​ուսուցման կենտրոնները, համալսարանները և մասնագիտացված ակադեմիաները կարող են օգտագործել AI HAT+ 2-ը որպես գործնական հարթակ՝ բերելով Ներդրված արհեստական ​​բանականություն և գեներատիվ արհեստական ​​բանականություն ուսանողներին՝ մատչելի և համեմատաբար էժան սարքավորումներով՝ համեմատած այլ, ավելի թանկ համակարգերի հետ։

Օգտատիրոջ պրոֆիլը և թիրախային նախագծերի տեսակը

Raspberry Pi AI HAT+ 2-ը նախատեսված է մի քանի պրոֆիլների համար։ Մի կողմից, լայն համայնքը ստեղծողներ և սիրահարներ ովքեր արդեն օգտագործում են Raspberry Pi 5-ը և ցանկանում են իրենց նախագծերում ներառել գեներատիվ արհեստական ​​բանականություն կամ առաջադեմ տեսողություն՝ առանց անցնելու նվիրված գրաֆիկական պրոցեսորներով աշխատակայանների կամ ամբողջությամբ կախված լինելու ամպային ծառայություններից։

Մյուս կողմից, նա փորձում է գայթակղել պրոֆեսիոնալ մշակողներ և ստարտափներ որոնք կարիք ունեն ներդրված արհեստական ​​բանականության փորձարկման հարթակի: Արդյունաբերական համակարգիչների մեջ ինտեգրված eGPU-ներով կամ NPU-ներով լուծումների համեմատ, այս տախտակն առաջարկում է կոմպակտ ձևաչափ, շատ ցածր էներգիայի սպառում և ավելի ցածր ընդհանուր արժեք, չնայած ավելի ցածր արտադրողականության առաստաղով, քան շատ ավելի թանկ հարթակները:

Նրանց համար, ովքեր արդեն իսկ փորձառու են առաջին AI HAT+-ի հետ, անցումը թվում է համեմատաբար պարզ. ինտեգրում առկա ծրագրաշարի հետ Եվ տեսախցիկների հավաքածուն ուշադիր նախագծվել է՝ անհրաժեշտ փոփոխությունները նվազագույնի հասցնելու համար։ Սա կարևոր է արդեն ընթացքի մեջ գտնվող նախագծերի համար, որոնք ցանկանում են օգտվել արտադրողականության բարձրացումից՝ առանց ամեն ինչ վերաշարադրելու։

Մյուս ծայրահեղության մեջ, օգտատերերը, ովքեր ցանկանում են լեզվական մոդելները տեղական մակարդակով աշխատեցնել միայն հիշողության առավելագույն ծավալով, կարող են դեռևս գտնել Raspberry Pi 5 16GB Առանց HAT-ի, ենթադրելով, որ ինտեգրված CPU-ն և GPU-ն կմշակեն բոլոր եզրակացությունները, և որ էներգիայի սպառումը մի փոքր ավելի բարձր կլինի։

Ամփոփելով՝ աքսեսուարը, կարծես, իր տեղը զբաղեցնում է որպես միջանկյալ լուծում. ավելի հզոր և ճկուն, քան Raspberry Pi 5-ը, որն ինքնուրույն աշխատում է որոշակի արհեստական ​​բանականության առաջադրանքների վրա, բայց հեռու է սերվերների կամ նվիրված գրաֆիկական պրոցեսորների կատարողականությունից և կենտրոնանում է... ցածր էներգիայի սպառում, գաղտնիություն և ծախսերի զսպում.

Hailo ծրագրային ապահովման ինտեգրում, ռեսուրսներ և աջակցություն

Ծրագրային ապահովման տեսանկյունից, Raspberry Pi-ն ձգտել է հնարավորինս պարզեցնել կարգավորման գործընթացը: AI HAT+ 2-ը միանում է PCIe ինտերֆեյս Raspberry Pi 5-ի տարբերակը և բնիկորեն ճանաչված է պաշտոնական օպերացիոն համակարգի կողմից, ինչը թույլ է տալիս արհեստական ​​բանականության հավելվածներին աշխատել առանց չափազանց բարդ կարգավորման քայլերի նրանց համար, ովքեր արդեն ծանոթ են միջավայրին։

Hailo-ն օգտատերերին տրամադրում է պահոց GitHub-ում և մշակողների գոտում Այն ներառում է կոդի օրինակներ, նախապես կարգավորված մոդելներ, ձեռնարկներ և շրջանակներ, որոնք մշակված են ինչպես գեներատիվ արհեստական ​​բանականության, այնպես էլ համակարգչային տեսողության համար: Այն նաև ներառում է քվանտացման կառավարման, երրորդ կողմի մոդելների բեռնման և որոշակի աշխատանքային հոսքերի օպտիմալացման գործիքներ:

Գործարկման սկզբում ընկերությունը մի քանիսը հասանելի դարձրեց տեղադրման համար պատրաստ լեզվական մոդելներխոստանալով ընդլայնել կատալոգը՝ ներառելով ավելի մեծ տարբերակներ կամ շատ կոնկրետ օգտագործման դեպքերին հարմարեցված տարբերակներ։ Ավելին, այն խրախուսում է LoRa-ի նման տեխնիկաների օգտագործումը՝ մոդելները յուրաքանչյուր նախագծի կարիքներին հարմարեցնելու համար՝ առանց դրանք զրոյից մարզելու հսկայական տվյալների հավաքածուների վրա։

Ինչպես հաճախ լինում է այս տեսակի լուծումների դեպքում, իրական փորձը կախված կլինի ծրագրային էկոհամակարգի հասունության մակարդակըՈրոշ վերլուծաբաններ նշում են, որ դեռևս կա գործիքների, կայունության և բազմաթիվ մոդելների միաժամանակյա կատարման աջակցության բարելավման տեղ, սակայն Raspberry Pi էկոհամակարգի միտումը շարժվում է դեպի ավելի ու ավելի հղկված ինտեգրացիա։

Ամեն դեպքում, Իսպանիայում կամ այլ եվրոպական երկրներում նախագծեր մշակելու համար պաշտոնական փաստաթղթերի, գործնական օրինակների և ակտիվ համայնքի առկայությունը զգալիորեն նվազեցնում է ցածրարժեք սարքերում ներդրված և գեներատիվ արհեստական ​​բանականության փորձարկումների մուտքի արգելքը։

Գինը, մատչելիությունը և գործնական կողմերը Իսպանիայում և Եվրոպայում

Raspberry Pi AI HAT+ 2-ը թողարկվել է հետևյալ գնով՝ $130Իսպանիայում և Եվրոպայի մնացած մասում վերջնական գումարը կախված կլինի փոխարժեքը, հարկերը և յուրաքանչյուր դիստրիբյուտորի քաղաքականությունըՀետևաբար, սպասվում է, որ խանութների և երկրների միջև փոքր տարբերություններ կլինեն։

Մայրական սալիկը համատեղելի է ամբողջ շարքի հետ Raspberry Pi 51 ԳԲ օպերատիվ հիշողությամբ մոդելներից մինչև 16 ԳԲ տարբերակները, համատեղելի Raspberry Pi-ն տեղադրվում է ծանոթ HAT ձևաչափով. այն պտուտակվում է տախտակին և միանում GPIO գլխիկի և PCIe ինտերֆեյսի միջոցով: Հետևաբար, նախորդ Raspberry Pi մոդելները, որոնք չունեն այս ինտերֆեյսը, բացառվում են համատեղելիության ցանկից:

Հայտարարությունից հետո սկզբնական փուլերում որոշ մասնագիտացված դիստրիբյուտորներ հայտնեցին, որ Սահմանափակ քանակՍա այժմ տարածված պրակտիկա է Raspberry Pi-ի պաշտոնական սարքավորումների թողարկումների հետ։ Նրանք, ովքեր ցանկանում են կարճաժամկետ հեռանկարում ձեռք բերել սարք, պետք է հետևեն եվրոպական լիազորված դիստրիբյուտորների և սպասման ցուցակների առկայությանը։

Բացի սարքավորումից, գնումը ներառում է Raspberry Pi-ի և Hailo-ի տեխնիկական փաստաթղթերի և ծրագրային ռեսուրսների հասանելիություն, ներառյալ GitHub օրինակներ, քայլ առ քայլ ուղեցույցներ և նյութեր ներդրված արհեստական ​​բանականության նորեկների համար: Սա հեշտացնում է թե՛ անհատ օգտատերերի, թե՛ փոքր բիզնեսների համար փորձարկումներ սկսելը՝ առանց լրացուցիչ մշակման գործիքների մեջ ներդրումներ կատարելու անհրաժեշտության:

Եվրոպական համատեքստում, որտեղ տվյալների գաղտնիություն Եվ քանի որ էներգաարդյունավետությունը դառնում է ավելի ու ավելի արդիական, AI HAT+ 2-ը ներկայացվում է որպես մի կտոր, որը թույլ է տալիս տեղական մակարդակով մշակել զգայուն տեղեկատվությունը նվազեցնելով կախվածությունը հեռակա տվյալների կենտրոններից, ինչը կարող է գրավիչ լինել վարչակազմերի, ՓՄՁ-ների և անկախ մշակողների համար, որոնք փնտրում են ավելի վերահսկվող արհեստական ​​բանականության լուծումներ։

Raspberry Pi AI HAT+ 2-ը դիրքավորվում է որպես միջանկյալ լուծում ամպային և մեծ արհեստական ​​ինտելեկտի սերվերների միջև. այն առաջարկում է համեմատաբար մատչելի միջոց՝ համակարգչային տեսողությունը և թեթև լեզվական մոդելները մեկ սարքում համատեղելու համար՝ պահպանելով էներգիայի սպառումը ցածր և հարգելով գաղտնիությունը, բայց դրա դիմաց պահանջելով, որ նախագծերը նախագծված լինեն։ ուժի և հիշողության սահմաններում բնորոշ է ցածր էներգիայի սպառման և ցածր գնի համար նախատեսված սարքավորումներին։

Առնչվող հոդված՝

Xiaomi Smart Camera 3 3K. նոր 3K հսկողության տեսախցիկ, որը նպատակ ունի նվաճել միացված տունը

Ալբերտո Նավարո

Ես տեխնոլոգիայի էնտուզիաստ եմ, ով իր «գիկ» հետաքրքրությունները վերածել է մասնագիտության։ Ես իմ կյանքի ավելի քան 10 տարին անցկացրել եմ՝ օգտագործելով նորագույն տեխնոլոգիաներ և զուտ հետաքրքրասիրությունից դրդված բոլոր տեսակի ծրագրերի հետ աշխատելիս: Այժմ ես մասնագիտացել եմ համակարգչային տեխնիկայի և տեսախաղերի մեջ։ Դա պայմանավորված է նրանով, որ ավելի քան 5 տարի ես գրում եմ տարբեր կայքերի համար տեխնոլոգիայի և վիդեոխաղերի վերաբերյալ՝ ստեղծելով հոդվածներ, որոնք փորձում են ձեզ տրամադրել ձեզ անհրաժեշտ տեղեկատվությունը բոլորին հասկանալի լեզվով:

Եթե ​​ունեք հարցեր, իմ գիտելիքները տատանվում են Windows օպերացիոն համակարգի հետ կապված ամեն ինչից, ինչպես նաև բջջային հեռախոսների համար նախատեսված Android-ից: Եվ իմ հանձնառությունն է ձեզ, ես միշտ պատրաստ եմ մի քանի րոպե ծախսել և օգնել ձեզ լուծել ցանկացած հարց, որը կարող եք ունենալ այս ինտերնետային աշխարհում: