Raspberry Pi AI HAT+ 2: ეს არის Raspberry Pi 5-ისთვის ახალი ადგილობრივი ხელოვნური ინტელექტის შეთავაზება.

-ის ჩამოსვლა Raspberry Pi AI HAT+ 2 ეს ახალ ნაბიჯს წარმოადგენს მათთვის, ვისაც სურს უშუალოდ ხელოვნურ ინტელექტთან მუშაობა. ჟოლო პი 5 ღრუბელზე მუდმივი დამოკიდებულების გარეშე. ეს გაფართოების დაფა დამატებულია სპეციალური ნეირონული ამაჩქარებლით და საკუთარი მეხსიერებით, ისე, რომ ხელოვნური ინტელექტის დამუშავების დიდი ნაწილი გადადის მთავარი პროცესორიდან, რაც საშუალებას იძლევა უფრო ამბიციური გენერაციული ხელოვნური ინტელექტისა და კომპიუტერული ხედვის პროექტებისთვის.

რეკომენდებული ფასით დაახლოებით 130 აშშ დოლარი (ესპანეთსა და ევროპის დანარჩენ ნაწილში საბოლოო ფასი გადასახადებისა და ოფიციალური დისტრიბუტორის მოგების მარჟის მიხედვით განსხვავდება.) AI HAT+ 2 ჩაშენებული ხელოვნური ინტელექტის ეკოსისტემაში შედარებით ხელმისაწვდომ ვარიანტად პოზიციონირებს. ის არ კონკურენციას უწევს დიდ სერვერებს ან დედიკატურ გრაფიკულ პროცესორებს, მაგრამ საინტერესო ბალანსს გვთავაზობს ფასს, ენერგომოხმარებასა და მუშაობას შორის. ნივთების ინტერნეტი, ავტომატიზაცია, განათლება და პროტოტიპების შექმნა.

რა არის Raspberry Pi AI HAT+ 2 და რით განსხვავდება ის პირველი თაობისგან?

Raspberry Pi AI HAT+ 2 არის... ოფიციალური გაფართოების ფირფიტა Raspberry Pi 5-ისთვის შექმნილი, ის დედაპლატაზე ინტეგრირებული PCI Express ინტერფეისის მეშვეობით უკავშირდება და ასევე იყენებს GPIO კონექტორს დამონტაჟებისთვის. ეს არის 2024 წელს გამოშვებული პირველი AI HAT+-ის პირდაპირი მემკვიდრე, რომელიც ამაჩქარებლებით შეთავაზებულ ვარიანტებში გამოდიოდა. Hailo‑8L (13 TOPS) და Hailo‑8 (26 TOPS) და ძალიან იყო ორიენტირებული კომპიუტერული ხედვის ამოცანებზე.

ამ მეორე თაობაში, Raspberry Pi ფსონს დებს Hailo-10H ნეირონული ქსელის ამაჩქარებელი თან ახლავს 8 GB LPDDR4X მეხსიერება ბარათზეა გამოყოფილი. ეს კომბინაცია შექმნილია შემდეგი სამუშაო დატვირთვების მხარდასაჭერად: გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი ზღვარზე, როგორიცაა კომპაქტური ენობრივი მოდელები, ხედვის ენის მოდელები და მულტიმოდალური აპლიკაციები, რომლებიც აერთიანებს გამოსახულებას და ტექსტს.

ინკორპორაციის ფაქტი ინტეგრირებული DRAM ეს ნიშნავს, რომ ხელოვნური ინტელექტის მოდელების გაშვება პირდაპირ არ მოიხმარს Raspberry Pi 5-ის მთავარ მეხსიერებას. დედა დაფას შეუძლია ფოკუსირება მოახდინოს აპლიკაციის ლოგიკაზე, მომხმარებლის ინტერფეისზე, დაკავშირებადობაზე ან მეხსიერებაზე, ხოლო NPU გაუმკლავდება გამოთვლების ძირითად ნაწილს. პრაქტიკაში, ეს ხელს უწყობს სისტემის გამოყენებადობის შენარჩუნებას, სანამ ხელოვნური ინტელექტის მოდელები ფონურ რეჟიმში მუშაობენ.

თავად Raspberry Pi-ს თანახმად, პირველი AI HAT+-დან ამ ახალ მოდელზე გადასვლა არის პრაქტიკულად გამჭვირვალე იმ პროექტებისთვის, რომლებშიც უკვე გამოყენებული იყო Hailo-8 ამაჩქარებლები, შენარჩუნებულია კომპანიის კამერის გარემოსთან და პროგრამულ უზრუნველყოფასთან ინტეგრაცია, რაც თავიდან აიცილებს მასიურ გადაწერას.

აპარატურა, შესრულება და ენერგომოხმარება: 40 TOPS-მდე Hailo-10H NPU-ით

AI HAT+ 2-ის გული არის ჰაილო-10Hსპეციალიზებული ნეირონული ქსელის ამაჩქარებელი, რომელიც შექმნილია დაბალი სიმძლავრის მოწყობილობებზე დასკვნების ეფექტურად გასაშვებად. Raspberry Pi და Hailo დაახლოებით... 40 საუკეთესო შესრულება (ტერაოპერაციები წამში), კვანტიზაციით მიღებული მაჩვენებლები INT4 და INT8, ძალიან ხშირია, როდესაც მოდელები კიდეზეა განლაგებული.

ერთ-ერთი მთავარი საკითხი ის არის, რომ ჩიპის სიმძლავრე დაახლოებით... 3W ენერგომოხმარებაეს საშუალებას იძლევა, რომ ის ინტეგრირებული იყოს კომპაქტურ კორპუსებსა და ჩაშენებულ პროექტებში გაგრილების მოთხოვნების ან ელექტროენერგიის გადასახადების მნიშვნელოვნად გაზრდის გარეშე, რაც მნიშვნელოვანია იმ მოწყობილობებისთვის, რომლებიც შეიძლება აქტიური იყოს 24/7. თუმცა, ეს შეზღუდვა ნიშნავს, რომ მთლიანი შემოსავალი ის ყოველთვის არ იქნება უკეთესი, ვიდრე თავად Raspberry Pi 5-ის შეთავაზება, როდესაც მისი CPU და GPU გარკვეულ მაღალოპტიმიზირებულ სამუშაო დატვირთვებში თავიანთ ლიმიტებს აღწევს.

წინა მოდელთან შედარებით, ნახტომი აშკარაა: ის იწყება 13/26 ტოპსი Hailo‑8L/Hailo‑8-ით Hailo-10H-ით ის 40 TOPS-ს აღწევს და პირველად დაემატა 8 GB ჩაშენებული მეხსიერება. პირველი AI HAT+ შესანიშნავად ასრულებდა ისეთ ამოცანებს, როგორიცაა ობიექტის ამოცნობა, პოზის შეფასება და სცენის სეგმენტაცია; ახალი ვერსია ინარჩუნებს ამ ტიპის აპლიკაციებს, მაგრამ აფართოებს მის ფოკუსს... ენობრივი მოდელები და მულტიმოდალური გამოყენება.

მიუხედავად ამისა, Raspberry Pi თავად განმარტავს, რომ გარკვეულ ხედვის ოპერაციებში Hailo-10H-ის პრაქტიკული შესრულება შეიძლება იყოს 26 ტოპსის მსგავსი Hailo-8-ის, სამუშაო დატვირთვის განაწილებისა და არქიტექტურული განსხვავებების გამო. ძირითადი გაუმჯობესება, ნედლი კომპიუტერული ხედვის სიმძლავრეზე მეტად, მდგომარეობს იმ შესაძლებლობებში, რომლებსაც ის LLM-ისა და ლოკალური გენერაციული მოდელებისთვის ხსნის.

ფირფიტას მოყვება დამატებითი გამაგრილებელი NPU-სთვის. მიუხედავად იმისა, რომ ენერგომოხმარება შეზღუდულია, ჩვეულებრივი რეკომენდაციაა მისი ინსტალაცია, განსაკუთრებით თუ დიდი ხნის განმავლობაში ინტენსიური ხელოვნური ინტელექტის ამოცანების შესრულებას ან შესრულების ტესტების მოთხოვნილებას აპირებთ, რათა თავიდან აიცილოთ ჩიპის მიერ სიხშირის შემცირება ტემპერატურის გამო.

მხარდაჭერილი ენობრივი მოდელები და LLM-ის ადგილობრივი გამოყენება

AI HAT+ 2-ის ერთ-ერთი ყველაზე თვალშისაცემი ასპექტი მისი უნარია ლოკალურად გაუშვით ენის მოდელები Raspberry Pi 5-ზე, გარე სერვერებზე მონაცემების გაგზავნის გარეშე. პრეზენტაციის დროს, Raspberry Pi-მ და Hailo-მ წარმოადგინეს მოდელების ფართო სპექტრი, მათ შორის 1.000 და 1.500 მილიონი პარამეტრი როგორც საწყისი წერტილი.

გაშვებისას შემოთავაზებულ თავსებად LLM-ებს შორისაა DeepSeek-R1-Distill, Llama 3.2, Qwen2, Qwen2.5-Instruct და Qwen2.5-Coderისინი შედარებით კომპაქტური მოდელებია, რომლებიც შექმნილია ისეთი ამოცანებისთვის, როგორიცაა ძირითადი ჩატი, ტექსტის წერა და კორექტირება, კოდის გენერირება, მარტივი თარგმანები ან სცენების აღწერილობა სურათებისა და ტექსტის შეყვანიდან.

კომპანიის მიერ ნაჩვენები საწყისი ტესტები მოიცავს მაგალითებს ენებს შორის თარგმანი და პასუხები მარტივ კითხვებზე, რომლებიც მთლიანად შესრულებულია Raspberry Pi 5-ზე, მხარდაჭერილი AI HAT+ 2-ით, დაბალი შეყოვნებით და სისტემის საერთო გამოყენებადობაზე მნიშვნელოვანი გავლენის გარეშე. დამუშავება ხორციელდება Hailo-10H კოპროცესორზე და არ საჭიროებს მოწყობილობის ღრუბელთან დაკავშირებას.

ნათლად უნდა ითქვას, რომ ეს გადაწყვეტა არ არის განკუთვნილი მასობრივი ბაზრის მოდელებისთვის, როგორიცაა სრული ვერსიები. ChatGPT, Claude ან Meta-ს უფრო დიდი LLM-ებირომელთა ზომები ასობით მილიარდი ან თუნდაც ტრილიონი პარამეტრით იზომება. ასეთ შემთხვევებში პრობლემა არა მხოლოდ გამოთვლითი სიმძლავრეა, არამედ უპირველეს ყოვლისა საჭიროა მეხსიერება მოდელისა და მისი კონტექსტების განსათავსებლად.

თავად Raspberry Pi ამტკიცებს, რომ მომხმარებლებმა უნდა იცოდნენ, რომ ისინი მუშაობენ უფრო შეზღუდულ მონაცემთა ნაკრებებზე გაწვრთნილი მცირე მოდელებიამ შეზღუდვის კომპენსაციისთვის, ყურადღება გამახვილებულია ისეთ ტექნიკაზე, როგორიცაა: LoRA (დაბალი რანგის ადაპტაცია)რომლებიც საშუალებას იძლევა მოდელების მორგება კონკრეტულ გამოყენების შემთხვევებზე მათი სრული გადამზადების საჭიროების გარეშე, არსებული ბაზის თავზე მსუბუქი ადაპტაციის ფენების დამატებით.

მეხსიერება, შეზღუდვები და შედარება 16 GB Raspberry Pi 5-თან

ჩართვა 8 GB გამოყოფილი LPDDR4X ოპერატიული მეხსიერება ეს AI HAT+ 2-ის ერთ-ერთი მთავარი ახალი ფუნქციაა, თუმცა ის ასევე მკაფიოდ განსაზღვრავს იმ მოდელების ტიპებს, რომელთა გაშვებაც შესაძლებელია. ბევრ საშუალო ზომის კვანტიზებულ LLM-ს, განსაკუთრებით თუ გსურთ ფართო კონტექსტის დამუშავება, შეიძლება ადვილად დასჭირდეს მეტი, ვიდრე... 10 გბ ოპერატიული მეხსიერებაამიტომ, აქსესუარი განკუთვნილია მსუბუქი მოდელებისთვის ან უფრო მჭიდრო კონტექსტური ფანჯრების მქონე მოდელებისთვის.

თუ მას შეადარებთ ა-ს Raspberry Pi 5 16GB HAT-ის გარეშეც კი, დიდი მეხსიერების მქონე დედაპლატებს მაინც აქვთ უპირატესობა შედარებით დიდი მოდელების პირდაპირ ოპერატიულ მეხსიერებაში ჩატვირთვისას, იმ პირობით, რომ ამ მეხსიერების მნიშვნელოვანი ნაწილი ექსკლუზიურად ხელოვნური ინტელექტისთვის იქნება განკუთვნილი და სხვა ამოცანები შემცირდება. ამ სცენარში, ინტეგრირებული CPU და GPU ამუშავებს ყველა დასკვნას, რაც იწვევს სამუშაო დატვირთვის ზრდას.

AI HAT+ 2-ის წინადადება უფრო ლოგიკურია, როდესაც ეძებთ ცალკეული პასუხისმგებლობებიმიეცით Hailo-10H NPU-ს საშუალება, გაუმკლავდეს ხელოვნური ინტელექტის გამოთვლებს და გაათავისუფლოს Raspberry Pi 5, რათა შეინარჩუნოთ მსუბუქი სამუშაო გარემო, ვებ სერვისები, მონაცემთა ბაზები, ავტომატიზაცია ან აპლიკაციის პრეზენტაციის ფენა.

მათთვის, ვისაც მხოლოდ ერთის ქონა სურს ადგილობრივი ასისტენტი შედარებით მარტივი და მესამე მხარისთვის მონაცემების გაგზავნის გარეშე ჩატის, ტექსტების თარგმნის ან მცირე პროგრამირების ამოცანებში დახმარების უნარის მქონე AI HAT+ 2-ის სიმძლავრის, მოხმარებისა და ღირებულების ბალანსი შესაძლოა საკმარისი აღმოჩნდეს. თუმცა, პროექტებისთვის, რომლებიც დიდ მოდელებს ან უკიდურესად ვრცელ კონტექსტებს მოითხოვს, მეტი მეხსიერების ან ღრუბლოვანი ინფრასტრუქტურის მქონე მოწყობილობების გამოყენება უფრო პრაქტიკული დარჩება.

კიდევ ერთი გასათვალისწინებელი საკითხია ის, რომ მიუხედავად იმისა, რომ HAT-ის 8 GB მეხსიერების განტვირთვას უწყობს ხელს, ვერსია... Raspberry Pi 5-ის 16 GB მეხსიერება ის მაინც აღემატება დამატებითი დაფის საერთო სიმძლავრით, ამიტომ ოპერატიული მეხსიერების ინტენსიურად მოთხოვნილ გარკვეულ სამუშაო პროცესებში ეს კონფიგურაცია კვლავ სასურველი იქნება.

კომპიუტერული ხედვა და მოდელის ერთდროული შესრულება

AI HAT+ 2 არ თმობს იმ ფუნქციას, რამაც პირველი თაობა პოპულარული გახადა: კომპიუტერული ხედვის აპლიკაციებიHailo-10H-ს შეუძლია ობიექტების აღმოჩენისა და თვალთვალის მოდელების გაშვება, ადამიანის პოზის შეფასების ან სცენის სეგმენტაციის განხორციელება ისეთი შესრულებით, რომელიც პრაქტიკაში Hailo-8-ის მიერ შეთავაზებულ 26 TOPS-ს შეესაბამება.

Raspberry Pi მიუთითებს, რომ ახალ დაფას შეუძლია ერთდროულად გაუშვით ხედვისა და ენობრივი მოდელებიეს მას მიმზიდველს ხდის იმ პროექტებისთვის, სადაც კამერა და ტექსტის დამუშავება ერთად უნდა მუშაობდეს. მაგალითად, სათვალთვალო სისტემები, რომლებიც ახდენენ მოვლენების კლასიფიკაციას და აღწერილობების გენერირებას, ჭკვიანი კამერები, რომლებიც ხსნიან, თუ რა ხდება სცენაზე ან მოწყობილობები, რომლებიც აერთიანებენ ვიზუალურ ამოცნობას ანგარიშის გენერირებასთან.

კონკრეტულ სცენარებში ოჯახის მოდელებია ნახსენები. იოლო რეალურ დროში ობიექტების აღმოსაჩენად, განახლების სიხშირით, რომელიც შეიძლება წამში დაახლოებით 30 კადრს მიაღწიოს, მოდელის გარჩევადობისა და სირთულის მიხედვით. იდეა იმაში მდგომარეობს, რომ NPU ამ ამოცანას შეასრულებს, ხოლო Raspberry Pi 5 მართავს მეხსიერებას, ქსელს, შეტყობინებებს და ეკრანს.

Raspberry Pi-ზე ხელოვნური ინტელექტის გარშემო არსებული პროგრამული უზრუნველყოფის ეკოსისტემა ჯერ კიდევ მწიფდება. მიუხედავად იმისა, რომ მაგალითები, ჩარჩოები და ინსტრუმენტები როგორც Raspberry Pi-სთვის, ასევე Hailo-სთვის, მრავალი მოდელის (ხედვა, ენა, მულტიმოდალური) პარალელური შესრულება კვლავ განვითარებადი სფეროა და შესაძლოა თითოეულ პროექტში დახვეწა მოითხოვოს.

ნებისმიერ შემთხვევაში, ინტეგრაცია ოფიციალური Raspberry Pi კამერების დასტა ეს ამარტივებს ცხოვრებას მათთვის, ვინც უკვე მუშაობს ბრენდის კამერის მოდულებთან. AI HAT+ 2 პირდაპირ ინტეგრირდება ამ გარემოსთან, ამიტომ ბევრი არსებული ხედვის პროექტი შეიძლება გადავიდეს ახალ დაფაზე შედარებით მცირე ცვლილებებით.

გამოყენების შემთხვევები ესპანეთსა და ევროპაში: ინდუსტრია, ნივთების ინტერნეტი და საგანმანათლებლო პროექტები

დაბალი ენერგომოხმარების, მცირე ზომისა და... კომბინაცია ადგილობრივი ხელოვნური ინტელექტის დამუშავება ეს კარგად ემთხვევა ესპანეთსა და სხვა ევროპულ ქვეყნებში დანერგილ დიგიტალიზაციის ტენდენციებს. სამრეწველო სექტორებში, სადაც სტაბილური ღრუბელზე წვდომა ყოველთვის არ არის გარანტირებული ან სადაც მკაცრი კონფიდენციალურობის მოთხოვნები არსებობს, ამ ტიპის გადაწყვეტა განსაკუთრებით მიმზიდველი შეიძლება იყოს.

ოფიციალურ დოკუმენტაციაში ყველაზე ხშირად გამოყენებულ ტერმინებს შორისაა პროექტები. სამრეწველო ავტომატიზაცია, პროცესების კონტროლი და ობიექტების მართვაწარმოების ხაზებზე ვიზუალური შემოწმების სისტემები, რეალურ დროში ანომალიების აღმოჩენა, წვდომის კონტროლი ან შენობებში ადამიანების დათვლა არის მაგალითები, სადაც ხედვისა და მსუბუქი ენობრივი მოდელების კომბინაციას შეუძლია ღირებულების დამატება გაცილებით ძვირადღირებული ხელოვნური ინტელექტის ინფრასტრუქტურის განლაგების გარეშე.

სფეროში სახლისა და ბიზნესის ნივთების ინტერნეტიAI HAT+ 2 შეიძლება გამოყენებულ იქნას Raspberry Pi 5-ზე მომუშავე ადგილობრივი ასისტენტებისთვის, სენსორული მონაცემების ინტერპრეტაციის პანელებისთვის, სცენების აღმწერი კამერებისთვის ან მოწყობილობებისთვის, რომლებიც ვიდეოს აანალიზებენ გარე სერვერებზე გამოსახულების ატვირთვის გარეშე. ეს მიდგომა ხელს უწყობს ევროკავშირში მონაცემთა დაცვის სულ უფრო მკაცრი რეგულაციების დაცვას.

ასევე შეიძლება იყოს საინტერესო ინსტრუმენტი, როგორც განვითარების ნაკრები ევროპული კომპანიებისა და სტარტაპებისთვის, რომლებიც განიხილავენ Hailo-10H ჩიპის საბოლოო პროდუქტებში ინტეგრირებას. Raspberry Pi-ზე მუშაობისა და სტაბილურობის ტესტირება საშუალებას იძლევა, კონცეფციები დადასტურდეს, სანამ ინდივიდუალურ აპარატურულ დიზაინში ინვესტირებას მოახდენენ.

განათლების სფეროში, ესპანეთში პროფესიული მომზადების ცენტრებს, უნივერსიტეტებსა და სპეციალიზებულ აკადემიებს შეუძლიათ გამოიყენონ AI HAT+ 2, როგორც პრაქტიკული პლატფორმა, რაც... ჩაშენებული ხელოვნური ინტელექტი და გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი სტუდენტებისთვის ხელმისაწვდომი და შედარებით იაფი აპარატურით, სხვა უფრო ძვირადღირებულ სისტემებთან შედარებით.

მომხმარებლის პროფილი და სამიზნე პროექტების ტიპი

Raspberry Pi AI HAT+ 2 რამდენიმე პროფილზეა ორიენტირებული. ერთი მხრივ, ფართო საზოგადოება შემქმნელები და ენთუზიასტები რომლებიც უკვე იყენებენ Raspberry Pi 5-ს და სურთ თავიანთ პროექტებში გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის ან მოწინავე ხედვის ინტეგრირება, სპეციალური გრაფიკული პროცესორების მქონე სამუშაო სადგურებზე გადასვლის ან მთლიანად ღრუბლოვან სერვისებზე დამოკიდებულების გარეშე.

მეორე მხრივ, ის ცდილობს მოხიბვლას პროფესიონალი დეველოპერები და სტარტაპები რომლებსაც ჩაშენებული ხელოვნური ინტელექტის ტესტირების პლატფორმა სჭირდებათ. სამრეწველო კომპიუტერებში ინტეგრირებული eGPU-ების ან NPU-ების მქონე გადაწყვეტილებებთან შედარებით, ეს დაფა გთავაზობთ კომპაქტურ ფორმ-ფაქტორს, ძალიან დაბალ ენერგომოხმარებას და უფრო დაბალ საერთო ღირებულებას, თუმცა გაცილებით ძვირადღირებულ პლატფორმებთან შედარებით უფრო დაბალი წარმადობის ზღვრით.

მათთვის, ვინც უკვე გამოსცადა პირველი AI HAT+-ის გამოყენება, გადასვლა შედარებით მარტივია: ინტეგრაცია არსებულ პროგრამულ უზრუნველყოფასთან კამერების ნაკრები საგულდაგულოდ არის შექმნილი, რათა მინიმუმამდე იქნას დაყვანილი საჭირო ცვლილებები. ეს აქტუალურია უკვე მიმდინარე პროექტებისთვის, რომლებსაც სურთ ისარგებლონ გაუმჯობესებული წარმადობით ყველაფრის გადაწერის გარეშე.

მეორე უკიდურესობაში, მომხმარებლები, რომლებიც მხოლოდ ლოკალურად ენობრივ მოდელებს მაქსიმალური მეხსიერების მარჟით ამუშავებენ, მაინც შეიძლება აღმოაჩინონ Raspberry Pi 5 16GB HAT-ის გარეშე, ვივარაუდებთ, რომ ინტეგრირებული CPU და GPU დაამუშავებს ყველა დასკვნას და რომ ენერგომოხმარება გარკვეულწილად მაღალი იქნება.

მოკლედ, როგორც ჩანს, აქსესუარი ნიშას იმკვიდრებს, როგორც შუალედური გადაწყვეტა: უფრო მძლავრი და მოქნილი, ვიდრე Raspberry Pi 5, რომელიც დამოუკიდებლად მუშაობს გარკვეულ ხელოვნური ინტელექტის ამოცანებზე, მაგრამ შორს არის სერვერების ან სპეციალური გრაფიკული პროცესორების მუშაობისგან და ფოკუსირებულია... დაბალი ენერგომოხმარება, კონფიდენციალურობა და ხარჯების შემცირება.

Hailo-ს პროგრამული უზრუნველყოფის ინტეგრაცია, რესურსები და მხარდაჭერა

პროგრამული უზრუნველყოფის თვალსაზრისით, Raspberry Pi-მ დაისახა მიზნად დაყენების პროცესის მაქსიმალურად გამარტივება. AI HAT+ 2 უკავშირდება PCIe ინტერფეისი Raspberry Pi 5-ის ვერსიაა და ოფიციალურად აღიარებულია ოფიციალური ოპერაციული სისტემის მიერ, რაც საშუალებას აძლევს ხელოვნური ინტელექტის აპლიკაციებს იმუშაონ ზედმეტად რთული დაყენების ნაბიჯების გარეშე მათთვის, ვინც უკვე იცნობს გარემოს.

Hailo მომხმარებლებს სთავაზობს საცავი GitHub-ზე და დეველოპერის ზონაში ის მოიცავს კოდის მაგალითებს, წინასწარ კონფიგურირებულ მოდელებს, სახელმძღვანელოებს და ჩარჩოებს, რომლებიც შექმნილია როგორც გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის, ასევე კომპიუტერული ხედვისთვის. ის ასევე მოიცავს ინსტრუმენტებს კვანტიზაციის მართვისთვის, მესამე მხარის მოდელების ჩატვირთვისთვის და კონკრეტული სამუშაო პროცესების ოპტიმიზაციისთვის.

გაშვებისას კომპანიამ რამდენიმე გამოუშვა ინსტალაციისთვის მზად ენის მოდელებიკატალოგის უფრო დიდი ვარიანტებით ან ძალიან კონკრეტული გამოყენების შემთხვევებისთვის ადაპტირებული ვარიანტებით გაფართოების დაპირებით. გარდა ამისა, ის ხელს უწყობს LoRa-ს მსგავსი ტექნიკის გამოყენებას მოდელების თითოეული პროექტის საჭიროებებზე მოსარგებად, მათი ნულიდან უზარმაზარ მონაცემთა ნაკრებებზე სწავლების გარეშე.

როგორც ხშირად ხდება ამ ტიპის გადაწყვეტილებების შემთხვევაში, ფაქტობრივი გამოცდილება დამოკიდებული იქნება პროგრამული უზრუნველყოფის ეკოსისტემის სიმწიფის დონეზოგიერთი ანალიტიკოსი აღნიშნავს, რომ ინსტრუმენტების, სტაბილურობისა და მრავალი მოდელის ერთდროული შესრულების მხარდაჭერის გაუმჯობესების ადგილი ჯერ კიდევ არსებობს, თუმცა Raspberry Pi-ს ეკოსისტემაში ტენდენცია სულ უფრო დახვეწილი ინტეგრაციისკენ მიიწევს.

ნებისმიერ შემთხვევაში, ესპანეთში ან სხვა ევროპულ ქვეყნებში პროექტების შესამუშავებლად, ოფიციალური დოკუმენტაციის, პრაქტიკული მაგალითებისა და აქტიური საზოგადოების ქონა მნიშვნელოვნად ამცირებს დაბალფასიან მოწყობილობებში ჩაშენებული და გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის ექსპერიმენტების დაწყების ბარიერს.

ფასი, ხელმისაწვდომობა და პრაქტიკული ასპექტები ესპანეთსა და ევროპაში

Raspberry Pi AI HAT+ 2 გამოვიდა საორიენტაციო ფასით... 130 აშშ დოლარიესპანეთსა და ევროპის დანარჩენ ნაწილში საბოლოო თანხა დამოკიდებული იქნება გაცვლითი კურსი, გადასახადები და თითოეული დისტრიბუტორის პოლიტიკაამიტომ, მოსალოდნელია, რომ მაღაზიებსა და ქვეყნებს შორის მცირე განსხვავებები იქნება.

დედაპლატა თავსებადია მთელ ხაზთან ჟოლო პი 51 გბ ოპერატიული მეხსიერების მქონე მოდელებიდან 16 გბ-იან ვერსიებამდე, თავსებადი Raspberry Pi დამონტაჟებულია ნაცნობი HAT ფორმატის გამოყენებით: ის ხრახნებით მაგრდება დაფაზე და უკავშირდება GPIO ჰედერისა და PCIe ინტერფეისის მეშვეობით. შესაბამისად, Raspberry Pi-ს წინა მოდელები, რომლებსაც ეს ინტერფეისი არ გააჩნიათ, გამორიცხულია თავსებადობის სიიდან.

განცხადების გამოქვეყნების შემდეგ საწყის ეტაპზე, ზოგიერთმა სპეციალიზებულმა დისტრიბუტორმა განაცხადა, რომ შეზღუდული მარაგიეს ახლა უკვე გავრცელებული პრაქტიკაა Raspberry Pi-ს ოფიციალური აპარატურის გამოშვებებისთვის. მათ, ვისაც სურს მოწყობილობის შეძენა მოკლევადიან პერსპექტივაში, უნდა აკონტროლონ მისი ხელმისაწვდომობა ავტორიზებული ევროპელი დისტრიბუტორებისა და პოტენციური მომლოდინე სიების მიხედვით.

აპარატურის გარდა, შენაძენი მოიცავს წვდომას Raspberry Pi-სა და Hailo-ს ტექნიკურ დოკუმენტაციასა და პროგრამულ რესურსებზე, მათ შორის GitHub-ის მაგალითებზე, ეტაპობრივ სახელმძღვანელოებსა და მასალებზე ჩაშენებული ხელოვნური ინტელექტის დამწყებთათვის. ეს აადვილებს როგორც ინდივიდუალური მომხმარებლებისთვის, ასევე მცირე ბიზნესებისთვის ექსპერიმენტების დაწყებას დამატებითი განვითარების ინსტრუმენტებში ინვესტირების გარეშე.

ევროპულ კონტექსტში, სადაც მონაცემთა კონფიდენციალურობა და რადგან ენერგოეფექტურობა სულ უფრო აქტუალური ხდება, AI HAT+ 2 წარმოდგენილია, როგორც ნაწილი, რომელიც საშუალებას იძლევა მგრძნობიარე ინფორმაციის ადგილობრივად დამუშავება დისტანციურ მონაცემთა ცენტრებზე დამოკიდებულების შემცირება, რაც შეიძლება მიმზიდველი იყოს ადმინისტრაციებისთვის, მცირე და საშუალო საწარმოებისთვის და დამოუკიდებელი დეველოპერებისთვის, რომლებიც უფრო კონტროლირებად ხელოვნურ ინტელექტზე ორიენტირებულ გადაწყვეტილებებს ეძებენ.

Raspberry Pi AI HAT+ 2 თავს შუალედურ გადაწყვეტად ასახელებს ღრუბელსა და დიდ ხელოვნურ ინტელექტს შორის: ის გთავაზობთ საკმაოდ ხელმისაწვდომ გზას კომპიუტერული ხედვისა და მსუბუქი ენობრივი მოდელების ერთ მოწყობილობაში გაერთიანებისთვის, ენერგიის დაბალი მოხმარების შენარჩუნებით და კონფიდენციალურობის დაცვით, მაგრამ სანაცვლოდ მოითხოვს პროექტების შემუშავებას. ძალაუფლებისა და მეხსიერების ფარგლებში ტიპიური აპარატურისთვის, რომელიც შექმნილია დაბალი ენერგომოხმარებისა და დაბალი ღირებულებისთვის.

დაკავშირებული სტატია:

Xiaomi Smart Camera 3 3K: ახალი 3K სათვალთვალო კამერა, რომელიც მიზნად ისახავს დაკავშირებული სახლის დაპყრობას

ალბერტო ნავარო

მე ვარ ტექნოლოგიების ენთუზიასტი, რომელმაც თავისი „გიკის“ ინტერესები პროფესიად აქცია. ჩემი ცხოვრების 10 წელზე მეტი გავატარე უახლესი ტექნოლოგიის გამოყენებით და ყველა სახის პროგრამაში სუფთა ცნობისმოყვარეობის გამო. ახლა სპეციალიზირებული ვარ კომპიუტერულ ტექნოლოგიებსა და ვიდეო თამაშებში. ეს იმიტომ ხდება, რომ 5 წელზე მეტია ვწერ ტექნოლოგიებისა და ვიდეო თამაშების სხვადასხვა ვებსაიტებზე, ვქმნი სტატიებს, რომლებიც ცდილობენ მოგაწოდოთ თქვენთვის საჭირო ინფორმაცია ყველასთვის გასაგებ ენაზე.

თუ თქვენ გაქვთ რაიმე შეკითხვები, ჩემი ცოდნა მერყეობს Windows ოპერაციულ სისტემასთან და ასევე Android-თან დაკავშირებულ ყველაფერზე მობილური ტელეფონებისთვის. და ჩემი ვალდებულება არის თქვენ მიმართ, მე ყოველთვის მზად ვარ გავატარო რამდენიმე წუთი და დაგეხმაროთ გადაჭრას ნებისმიერი შეკითხვა, რომელიც შეიძლება გქონდეთ ამ ინტერნეტ სამყაროში.