- Il Raspberry Pi AI HAT+ 2 incorpora una NPU Hailo-10H con un massimo di 40 TOPS e 8 GB di RAM dedicata.
- Consente di eseguire modelli linguistici leggeri e visione artificiale in locale, senza dipendere dal cloud.
- Mantiene la compatibilità con Raspberry Pi 5 e il suo ecosistema di fotocamere, ma è limitato ai LLM compatti.
- Il suo prezzo è di circa 130 dollari e si rivolge a progetti IoT, industriali, educativi e di prototipazione in Europa.
L'arrivo del Raspberry Pi AI HAT+ 2 Questo segna un nuovo passo per coloro che vogliono lavorare con l'intelligenza artificiale direttamente in un Raspberry Pi 5 Senza dover dipendere permanentemente dal cloud. Questa scheda di espansione aggiunge un acceleratore neurale dedicato e una propria memoria, in modo che gran parte dell'elaborazione dell'IA venga spostata dalla CPU principale, consentendo progetti di IA generativa e visione artificiale più ambiziosi.
Con un prezzo consigliato di circa $130 (Il prezzo finale in Spagna e nel resto d'Europa varierà a seconda delle tasse e dei margini dei distributori ufficiali.) L'AI HAT+ 2 si posiziona come un'opzione relativamente conveniente nell'ecosistema dell'intelligenza artificiale integrata. Non compete con i grandi server o le GPU dedicate, ma offre un interessante equilibrio tra costi, consumo energetico e prestazioni. IoT, automazione, formazione e prototipazione.
Cos'è il Raspberry Pi AI HAT+ 2 e in cosa si differenzia dalla prima generazione?
Il Raspberry Pi AI HAT+ 2 è un piastra di estensione ufficiale Progettato per Raspberry Pi 5, si collega tramite l'interfaccia PCI Express integrata nella scheda madre e utilizza anche il connettore GPIO per il montaggio. È il successore diretto del primo AI HAT+, rilasciato nel 2024, offerto in varianti con acceleratori. Hailo‑8L (13 TOP) e Hailo‑8 (26 TOP) ed era molto concentrato sui compiti di visione artificiale.
In questa seconda generazione, Raspberry Pi punta su un Acceleratore di rete neurale Hailo-10H accompagnato da 8 GB di memoria LPDDR4X dedicato sulla scheda stessa. Questa combinazione è progettata per supportare carichi di lavoro di intelligenza artificiale generativa al limite, come modelli linguistici compatti, modelli di linguaggio visivo e applicazioni multimodali che combinano immagini e testo.
Il fatto di incorporare DRAM integrata Ciò significa che l'esecuzione di modelli di intelligenza artificiale non consuma direttamente la memoria principale del Raspberry Pi 5. La scheda madre può concentrarsi sulla logica dell'applicazione, sull'interfaccia utente, sulla connettività o sullo storage, mentre la NPU gestisce la maggior parte dell'inferenza. In pratica, questo aiuta a mantenere il sistema utilizzabile mentre i modelli di intelligenza artificiale vengono eseguiti in background.
Secondo lo stesso Raspberry Pi, il passaggio dal primo AI HAT+ a questo nuovo modello è praticamente trasparente Per i progetti che utilizzavano già gli acceleratori Hailo-8, l'integrazione con l'ambiente della telecamera e lo stack software dell'azienda viene mantenuta, evitando riscritture massicce.
Hardware, prestazioni e consumo energetico: fino a 40 TOPS con la NPU Hailo-10H
Il cuore dell'AI HAT+ 2 è il Hailo-10HUn acceleratore di reti neurali specializzato progettato per eseguire inferenze in modo efficiente su dispositivi a basso consumo. Raspberry Pi e Hailo stanno parlando di fino a 40 TOPS di prestazioni (teraoperazioni al secondo), cifre ottenute con quantizzazione in INT4 e INT8, molto comune quando i modelli vengono distribuiti ai margini.
Uno dei punti chiave è che il chip è limitato a una potenza di circa Consumo energetico 3WCiò consente di integrarlo in contenitori compatti e progetti integrati senza aumentare significativamente i requisiti di raffreddamento o le bollette elettriche, il che è importante per i dispositivi che possono essere attivi 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Tuttavia, questa restrizione significa che rendimento lordo Non sarà sempre superiore a ciò che il Raspberry Pi 5 stesso può offrire quando la sua CPU e la sua GPU vengono spinte al limite in determinati carichi di lavoro altamente ottimizzati.
Rispetto al modello precedente il salto è netto: si passa da 13/26 TOP con Hailo‑8L/Hailo‑8 Raggiunge 40 TOPS con Hailo-10H e, per la prima volta, vengono aggiunti 8 GB di memoria dedicata integrata. Il primo AI HAT+ eccelleva in compiti come il rilevamento di oggetti, la stima della posa e la segmentazione della scena; la nuova versione mantiene queste tipologie di applicazioni, ma amplia il suo focus a modelli linguistici e usi multimodali.
Tuttavia, lo stesso Raspberry Pi chiarisce che, in alcune operazioni di visione, le prestazioni pratiche dell'Hailo-10H potrebbero essere simile al 26 TOPS dell'Hailo-8, grazie alla distribuzione del carico di lavoro e alle differenze architetturali. Il miglioramento principale, più che nella potenza di calcolo pura e semplice, risiede nelle possibilità che apre per LLM e modelli generativi locali.
La piastra è dotata di un dissipatore di calore opzionale per la NPU. Sebbene il consumo energetico sia limitato, la raccomandazione generale è di installarla, soprattutto se si prevede di eseguire attività di intelligenza artificiale intensive per lungo tempo o test di prestazioni impegnativi, per evitare che il chip riduca le frequenze a causa della temperatura.
Modelli linguistici supportati e utilizzo locale di LLM
Uno degli aspetti più sorprendenti dell'AI HAT+ 2 è la sua capacità di eseguire modelli linguistici localmente su un Raspberry Pi 5, senza inviare dati a server esterni. Durante la presentazione, Raspberry Pi e Hailo hanno evidenziato una gamma di modelli, tra cui 1.000 e 1.500 milioni di parametri come punto di partenza.
Tra gli LLM compatibili offerti al lancio ci sono DeepSeek‑R1‑Distill, Llama 3.2, Qwen2, Qwen2.5‑Instruct e Qwen2.5‑CoderSi tratta di modelli relativamente compatti, progettati per attività quali chat di base, scrittura e correzione di testo, generazione di codice, traduzioni semplici o descrizioni di scene da input di immagini e testo.
I test iniziali mostrati dall'azienda includono esempi di traduzione tra le lingue e risposte a semplici domande eseguite interamente sul Raspberry Pi 5 supportato dall'AI HAT+ 2, con bassa latenza e senza influire in modo significativo sull'usabilità complessiva del sistema. L'elaborazione viene eseguita sul coprocessore Hailo-10H e non richiede la connessione del dispositivo al cloud.
Va chiarito che questa soluzione non è pensata per modelli di massa come le versioni complete di ChatGPT, Claude o i più grandi LLM di Metale cui dimensioni si misurano in centinaia di miliardi o addirittura trilioni di parametri. In questi casi il problema non è solo la potenza di calcolo, ma soprattutto la memoria richiesta per ospitare il modello e i suoi contesti.
Raspberry Pi stesso insiste sul fatto che gli utenti devono essere consapevoli che stanno lavorando con modelli più piccoli addestrati su set di dati più limitatiPer compensare questa restrizione, l'attenzione è posta su tecniche come LoRA (adattamento di basso rango)che consentono di adattare i modelli a casi d'uso specifici senza doverli riaddestrare completamente, aggiungendo livelli di adattamento leggeri alla base esistente.
Memoria, limiti e confronto con un Raspberry Pi 5 da 16 GB
L'inclusione di 8 GB di RAM LPDDR4X dedicata Questa è una delle principali novità di AI HAT+ 2, ma definisce anche chiaramente i tipi di modelli che possono essere eseguiti. Molti LLM quantizzati di medie dimensioni, soprattutto se si desidera gestire un contesto ampio, potrebbero facilmente richiedere più di 10 GB di memoriaPertanto, l'accessorio è orientato verso modelli leggeri o con finestre di contesto più strette.
Se lo si confronta con un Raspberry Pi 5 16 GB Anche senza HAT, le schede madri con più memoria hanno comunque un vantaggio nel caricare modelli relativamente grandi direttamente nella RAM, a condizione che una parte significativa di tale memoria sia dedicata esclusivamente all'intelligenza artificiale e che altre attività vengano sacrificate. In questo scenario, la CPU e la GPU integrate gestiscono tutte le inferenze, con conseguente aumento del carico di lavoro.
La proposta AI HAT+ 2 ha più senso quando si cerca responsabilità separateLascia che l'NPU Hailo-10H gestisca i calcoli dell'intelligenza artificiale e libera il Raspberry Pi 5 per gestire un ambiente desktop leggero, servizi web, database, automazioni o il livello di presentazione di un'applicazione.
Per chi ne vuole avere solo uno assistente locale Relativamente semplice e in grado di chattare, tradurre testi o assistere in attività di programmazione minori senza inviare dati a terze parti, l'equilibrio tra potenza, consumi e costi dell'AI HAT+ 2 potrebbe rivelarsi sufficiente. Tuttavia, per progetti che richiedono modelli di grandi dimensioni o contesti estremamente estesi, l'utilizzo di dispositivi con maggiore memoria o infrastruttura cloud rimarrà più pratico.
Un altro punto da considerare è che, sebbene gli 8 GB dell'HAT aiutino a scaricare la memoria, la versione di 16 GB del Raspberry Pi 5 In termini di capacità totale, le prestazioni sono ancora superiori a quelle della scheda aggiuntiva, quindi in determinati flussi di lavoro che richiedono molta RAM questa configurazione continuerà a essere preferibile.
Visione artificiale ed esecuzione simultanea del modello
L'AI HAT+ 2 non abbandona la caratteristica che ha reso popolare la prima generazione: la applicazioni di visione artificialeL'Hailo-10H è in grado di eseguire modelli di rilevamento e tracciamento di oggetti, stima della posa umana o segmentazione di scene con prestazioni che, in pratica, rimangono in linea con quelle offerte dall'Hailo-8 a 26 TOPS.
Raspberry Pi indica che la nuova scheda può eseguire simultaneamente modelli di visione e linguaggioQuesto lo rende interessante per progetti in cui la telecamera e l'elaborazione del testo devono interagire tra loro. Ad esempio, sistemi di sorveglianza che classificano gli eventi e generano descrizioni, telecamere intelligenti che spiegano cosa sta accadendo in una scena o dispositivi che combinano il riconoscimento visivo con la generazione di report.
In scenari specifici vengono menzionati modelli familiari. YOLO Per il rilevamento di oggetti in tempo reale, con frequenze di aggiornamento che possono raggiungere circa 30 fotogrammi al secondo a seconda della risoluzione e della complessità del modello. L'idea è che la NPU gestisca questo compito mentre il Raspberry Pi 5 gestisce storage, rete, notifiche e display.
L'ecosistema software che circonda l'intelligenza artificiale su Raspberry Pi è ancora in fase di maturazione. Sebbene una raccolta di esempi, framework e strumenti Sia per Raspberry Pi che per Hailo, l'esecuzione parallela di più modelli (visione, linguaggio, multimodale) continua a essere un campo in evoluzione e potrebbe richiedere una messa a punto in ogni progetto.
In ogni caso, l'integrazione con l' stack di fotocamere ufficiale Raspberry Pi Questo semplifica la vita a chi già lavora con i moduli telecamera del marchio. AI HAT+ 2 si integra direttamente con quell'ambiente, quindi molti progetti di visione esistenti possono migrare alla nuova scheda con modifiche relativamente minime.
Casi d'uso in Spagna e in Europa: progetti industriali, IoT e didattici
La combinazione di basso consumo energetico, dimensioni ridotte e elaborazione AI locale Ciò è in linea con le tendenze di digitalizzazione in atto in Spagna e in altri paesi europei. Nei settori industriali in cui l'accesso stabile al cloud non è sempre garantito o in cui sussistono rigorosi requisiti di riservatezza, una soluzione di questo tipo può rivelarsi particolarmente interessante.
Tra i termini più frequentemente utilizzati nella documentazione ufficiale ci sono i progetti per automazione industriale, controllo dei processi e gestione degli impiantiI sistemi di ispezione visiva sulle linee di produzione, il rilevamento di anomalie in tempo reale, il controllo degli accessi o il conteggio delle persone negli edifici sono esempi in cui la combinazione di visione e modelli linguistici leggeri può aggiungere valore senza la necessità di implementare infrastrutture di intelligenza artificiale molto più costose.
Nel campo di IoT per la casa e l'aziendaAI HAT+ 2 può fungere da base per assistenti locali in esecuzione su Raspberry Pi 5, dashboard che interpretano i dati dei sensori, telecamere che descrivono scene o dispositivi che analizzano video senza caricare immagini su server esterni. Questo approccio contribuisce a rispettare le normative sempre più severe sulla protezione dei dati nell'Unione Europea.
Può anche essere uno strumento interessante come kit di sviluppo Per aziende e startup europee che stanno valutando l'integrazione del chip Hailo-10H nei prodotti finali. Testare le prestazioni e la stabilità su un Raspberry Pi consente di validare i concept prima di investire in progetti hardware personalizzati.
Nel campo educativo, i centri di formazione professionale, le università e le accademie specializzate in Spagna potrebbero utilizzare AI HAT+ 2 come piattaforma pratica, portando l' Intelligenza artificiale incorporata e intelligenza artificiale generativa agli studenti su hardware accessibile e relativamente poco costoso rispetto ad altri sistemi più costosi.
Profilo utente e tipologia di progetti mirati
Il Raspberry Pi AI HAT+ 2 si rivolge a diversi profili. Da un lato, l'ampia comunità di creatori e appassionati che già utilizzano Raspberry Pi 5 e desiderano integrare l'intelligenza artificiale generativa o la visione avanzata nei loro progetti senza dover passare a workstation con GPU dedicate o dipendere interamente dai servizi cloud.
D'altra parte, cerca di sedurre sviluppatori professionisti e startup che necessitano di una piattaforma di test per l'intelligenza artificiale integrata. Rispetto alle soluzioni con eGPU o NPU integrate nei PC industriali, questa scheda offre un fattore di forma compatto, consumi energetici molto bassi e un costo complessivo inferiore, sebbene con un limite di prestazioni inferiore rispetto a piattaforme molto più costose.
Per chi ha già esperienza con il primo AI HAT+, la transizione sembra relativamente semplice: integrazione con software esistenti E lo stack di telecamere è stato progettato con cura per ridurre al minimo le modifiche necessarie. Questo è importante per i progetti già in corso che vogliono sfruttare l'aumento delle prestazioni senza dover riscrivere tutto.
All'altro estremo, gli utenti che desiderano solo eseguire modelli linguistici localmente con il massimo margine di memoria possibile potrebbero comunque trovare un Raspberry Pi 5 16 GB Senza HAT, si presume che la CPU e la GPU integrate gestiscano tutte le inferenze e che il consumo energetico sia leggermente più elevato.
In breve, l'accessorio sembra ritagliarsi una nicchia come soluzione intermedia: più potente e flessibile di un Raspberry Pi 5 che lavora da solo su determinate attività di intelligenza artificiale, ma lontano dalle prestazioni dei server o delle GPU dedicate, e con un focus su basso consumo energetico, privacy e contenimento dei costi.
Integrazione, risorse e supporto del software Hailo
Dal punto di vista software, Raspberry Pi ha puntato a semplificare il più possibile il processo di configurazione. L'AI HAT+ 2 si collega tramite Interfaccia PCIe del Raspberry Pi 5 ed è riconosciuto nativamente dal sistema operativo ufficiale, consentendo alle applicazioni di intelligenza artificiale di funzionare senza passaggi di configurazione eccessivamente complessi per coloro che hanno già familiarità con l'ambiente.
Hailo fornisce agli utenti un repository su GitHub e una Developer Zone Include esempi di codice, modelli preconfigurati, tutorial e framework progettati sia per l'intelligenza artificiale generativa che per la visione artificiale. Include inoltre strumenti per la gestione della quantizzazione, il caricamento di modelli di terze parti e l'ottimizzazione di flussi di lavoro specifici.
Al momento del lancio, l'azienda ha reso disponibili diversi modelli linguistici pronti per l'installazioneCon la promessa di ampliare il catalogo con varianti più ampie o adattate a casi d'uso molto specifici. Inoltre, incoraggia l'uso di tecniche come LoRa per adattare i modelli alle esigenze di ciascun progetto senza doverli addestrare da zero su enormi set di dati.
Come spesso accade con questo tipo di soluzioni, l'esperienza effettiva dipenderà dall' livello di maturità dell'ecosistema softwareAlcuni analisti sottolineano che c'è ancora margine di miglioramento negli strumenti, nella stabilità e nel supporto per l'esecuzione simultanea di più modelli, ma la tendenza nell'ecosistema Raspberry Pi si sta muovendo verso un'integrazione sempre più raffinata.
In ogni caso, sviluppare progetti in Spagna o in altri paesi europei, disponendo di documentazione ufficiale, esempi pratici e una comunità attiva, riduce notevolmente la barriera all'ingresso per sperimentare l'intelligenza artificiale generativa e incorporata in dispositivi a basso costo.
Prezzo, disponibilità e aspetti pratici in Spagna e in Europa
Il Raspberry Pi AI HAT+ 2 è stato lanciato con un prezzo di riferimento di $130In Spagna e nel resto d'Europa, l'importo finale dipenderà dal tasso di cambio, tasse e politica di ciascun distributorePertanto, si prevede che ci saranno piccole differenze tra negozi e Paesi.
La scheda madre è compatibile con l'intera linea di Raspberry Pi 5Dai modelli con 1 GB di RAM alle versioni con 16 GB, il Raspberry Pi compatibile viene montato utilizzando il familiare formato HAT: si avvita alla scheda e si collega tramite il connettore GPIO e l'interfaccia PCIe. I precedenti modelli di Raspberry Pi privi di questa interfaccia sono quindi esclusi dall'elenco di compatibilità.
Nelle fasi iniziali successive all'annuncio, alcuni distributori specializzati hanno riferito che Scorte limitateQuesta è ormai una prassi comune per le release ufficiali dell'hardware Raspberry Pi. Chi desidera assicurarsi un'unità a breve termine dovrà tenere d'occhio la disponibilità presso i distributori europei autorizzati e le potenziali liste d'attesa.
Oltre all'hardware, l'acquisto include l'accesso alla documentazione tecnica e alle risorse software per Raspberry Pi e Hailo, inclusi esempi su GitHub, guide dettagliate e materiali per chi si avvicina per la prima volta all'intelligenza artificiale embedded. Questo semplifica la sperimentazione sia per i singoli utenti che per le piccole imprese, senza dover investire in strumenti di sviluppo aggiuntivi.
Nel contesto europeo, dove l’ riservatezza dei dati E poiché l'efficienza energetica diventa sempre più rilevante, l'AI HAT+ 2 si presenta come un pezzo che consente elaborare informazioni sensibili localmente riducendo la dipendenza dai data center remoti, il che potrebbe risultare interessante per le amministrazioni, le PMI e gli sviluppatori indipendenti alla ricerca di soluzioni di intelligenza artificiale più controllate.
Raspberry Pi AI HAT+ 2 si posiziona come una soluzione intermedia tra il cloud e i grandi server AI: offre un modo ragionevolmente accessibile per combinare la visione artificiale e modelli di linguaggio leggeri in un unico dispositivo, mantenendo basso il consumo energetico e rispettando la privacy, ma richiedendo in cambio che i progetti siano progettati nei limiti del potere e della memoria tipico dell'hardware progettato per bassi consumi energetici e bassi costi.
Sono un appassionato di tecnologia che ha trasformato i suoi interessi "geek" in una professione. Ho trascorso più di 10 anni della mia vita utilizzando tecnologie all'avanguardia e armeggiando con tutti i tipi di programmi per pura curiosità. Ora mi sono specializzato in informatica e videogiochi. Questo perché da più di 5 anni scrivo per vari siti web di tecnologia e videogiochi, creando articoli che cercano di darti le informazioni di cui hai bisogno in un linguaggio comprensibile a tutti.
In caso di domande, le mie conoscenze spaziano da tutto ciò che riguarda il sistema operativo Windows e Android per telefoni cellulari. E il mio impegno è nei tuoi confronti, sono sempre disposto a dedicare qualche minuto e aiutarti a risolvere qualsiasi domanda tu possa avere in questo mondo di Internet.