Raspberry Pi AI HAT+ 2: Ini ialah tawaran AI tempatan baharu untuk Raspberry Pi 5

Ketibaan para Raspberry Pi AI HAT+ 2 Ini menandakan langkah baharu bagi mereka yang ingin bekerja dengan kecerdasan buatan secara langsung dalam Rasberi Pi 5 tanpa bergantung secara kekal pada awan. Papan pengembangan ini menambah pemecut saraf khusus dan memorinya sendiri, supaya sebahagian besar pemprosesan AI dialihkan daripada CPU utama, membolehkan projek AI generatif dan visi komputer yang lebih bercita-cita tinggi.

Dengan harga yang disyorkan sekitar $130 (Harga akhir di Sepanyol dan seluruh Eropah akan berbeza-beza bergantung pada cukai dan margin pengedar rasmi.) AI HAT+ 2 meletakkan dirinya sebagai pilihan yang agak berpatutan dalam ekosistem AI terbenam. Ia tidak bersaing dengan pelayan besar atau GPU khusus, tetapi ia menawarkan keseimbangan yang menarik antara kos, penggunaan kuasa dan prestasi. IoT, automasi, pendidikan dan prototaip.

Apakah Raspberry Pi AI HAT+ 2 dan apakah perbezaannya dengan generasi pertama?

Raspberry Pi AI HAT+ 2 ialah plat sambungan rasmi Direka untuk Raspberry Pi 5, ia bersambung melalui antara muka PCI Express bersepadu papan induk dan juga menggunakan penyambung GPIO untuk pemasangan. Ia merupakan pengganti langsung kepada AI HAT+ pertama, yang dikeluarkan pada tahun 2024, yang ditawarkan dalam varian dengan pemecut. Hailo‑8L (13 TOPS) dan Hailo‑8 (26 TOPS) dan sangat fokus pada tugasan penglihatan komputer.

Dalam generasi kedua ini, Raspberry Pi bertaruh pada a Pemecut rangkaian neural Hailo-10H disertai oleh Memori LPDDR4X 8 GB dikhaskan pada kad itu sendiri. Gabungan ini direka bentuk untuk menyokong beban kerja AI generatif di pinggir, seperti model bahasa padat, model bahasa visi dan aplikasi multimodal yang menggabungkan imej dan teks.

Hakikat penggabungan DRAM bersepadu Ini bermakna menjalankan model AI tidak menggunakan memori utama Raspberry Pi 5 secara langsung. Papan induk boleh memfokuskan pada logik aplikasi, antara muka pengguna, sambungan atau storan, manakala NPU mengendalikan sebahagian besar inferens. Dalam praktiknya, ini membantu memastikan sistem boleh digunakan semasa model AI berjalan di latar belakang.

Menurut Raspberry Pi sendiri, peralihan daripada AI HAT+ pertama kepada model baharu ini adalah hampir telus Bagi projek yang telah menggunakan pemecut Hailo-8, penyepaduan dengan persekitaran kamera syarikat dan susunan perisian dikekalkan, mengelakkan penulisan semula yang besar-besaran.

Perkakasan, prestasi dan penggunaan kuasa: sehingga 40 TOPS dengan Hailo-10H NPU

Jantung AI HAT+ 2 ialah Hailo-10HPemecut rangkaian saraf khusus yang direka untuk menjalankan inferens dengan cekap pada peranti berkuasa rendah. Raspberry Pi dan Hailo sedang membincangkan sehingga 40 prestasi TERBAIK (operasi tera sesaat), angka yang diperoleh dengan kuantisasi dalam INT4 dan INT8, sangat biasa apabila model digunakan di tepi.

Salah satu perkara penting ialah cip itu terhad kepada kuasa sekitar Penggunaan kuasa 3WIni membolehkan ia disepadukan ke dalam kandang padat dan projek terbenam tanpa meningkatkan keperluan penyejukan atau bil elektrik dengan ketara, yang penting untuk peranti yang mungkin aktif 24/7. Walau bagaimanapun, sekatan ini bermakna bahawa hasil kasar Ia tidak akan selalunya lebih unggul daripada apa yang Raspberry Pi 5 itu sendiri boleh tawarkan apabila CPU dan GPUnya ditolak ke hadnya dalam beban kerja tertentu yang sangat dioptimumkan.

Berbanding dengan model sebelumnya, lonjakannya jelas: ia bermula dari 13/26 TOPS dengan Hailo‑8L/Hailo‑8 Ia mencapai 40 TOPS dengan Hailo-10H, dan buat pertama kalinya, 8 GB memori terbina dalam khusus telah ditambah. AI HAT+ yang pertama cemerlang dalam tugas-tugas seperti pengesanan objek, anggaran pose dan segmentasi pemandangan; versi baharu mengekalkan aplikasi jenis ini tetapi meluaskan fokusnya kepada model bahasa dan kegunaan multimodal.

Walaupun begitu, Raspberry Pi sendiri menjelaskan bahawa, dalam operasi penglihatan tertentu, prestasi praktikal Hailo-10H mungkin serupa dengan 26 TOPS Hailo-8, disebabkan oleh cara beban kerja diagihkan dan perbezaan seni bina. Penambahbaikan utama, lebih daripada sekadar kuasa penglihatan komputer mentah, terletak pada kemungkinan yang dibuka untuk LLM dan model generatif tempatan.

Plat itu didatangkan dengan heatsink pilihan untuk NPU. Walaupun penggunaan kuasa adalah terhad, cadangan biasa adalah untuk memasangnya, terutamanya jika anda akan menjalankan tugasan AI intensif untuk masa yang lama atau ujian prestasi yang mencabar, untuk mengelakkan cip daripada mengurangkan frekuensi disebabkan oleh suhu.

Model bahasa yang disokong dan penggunaan LLM tempatan

Salah satu aspek yang paling menarik bagi AI HAT+ 2 ialah keupayaannya untuk jalankan model bahasa secara setempat pada Raspberry Pi 5, tanpa menghantar data ke pelayan luaran. Semasa pembentangan, Raspberry Pi dan Hailo mengetengahkan pelbagai model, termasuk 1.000 dan 1.500 juta parameter sebagai titik permulaan.

Antara LLM serasi yang ditawarkan semasa pelancaran adalah DeepSeek‑R1‑Distill, Llama 3.2, Qwen2, Qwen2.5‑Instruct dan Qwen2.5‑CoderIa merupakan model yang agak padat, direka bentuk untuk tugasan seperti sembang asas, penulisan dan pembetulan teks, penjanaan kod, terjemahan mudah atau penerangan pemandangan daripada input imej dan teks.

Ujian awal yang ditunjukkan oleh syarikat termasuk contoh-contoh terjemahan antara bahasa dan jawapan kepada soalan mudah yang dilaksanakan sepenuhnya pada Raspberry Pi 5 yang disokong oleh AI HAT+ 2, dengan kependaman rendah dan tanpa memberi kesan yang ketara kepada kebolehgunaan sistem secara keseluruhan. Pemprosesan dilakukan pada kopemproses Hailo-10H dan tidak memerlukan penyambungan peranti ke awan.

Perlu dijelaskan bahawa penyelesaian ini tidak bertujuan untuk model pasaran besar-besaran seperti versi penuh ChatGPT, Claude atau LLM yang lebih besar di Metayang saiznya diukur dalam ratusan bilion atau trilion parameter. Dalam kes tersebut, masalahnya bukan sahaja kuasa pengkomputeran, tetapi yang paling penting memori diperlukan untuk menjadi hos kepada model dan konteksnya.

Raspberry Pi sendiri menegaskan bahawa pengguna harus sedar bahawa mereka sedang bekerjasama dengan model yang lebih kecil dilatih pada set data yang lebih terhadUntuk mengimbangi sekatan ini, tumpuan diberikan kepada teknik seperti LoRA (Adaptasi Peringkat Rendah)yang membolehkan model dilaraskan kepada kes penggunaan tertentu tanpa perlu melatihnya semula sepenuhnya, sambil menambah lapisan penyesuaian ringan di atas pangkalan sedia ada.

Memori, batasan dan perbandingan dengan Raspberry Pi 5 16GB

Kemasukan RAM LPDDR4X khusus 8 GB Ini merupakan salah satu ciri baharu utama AI HAT+ 2, tetapi ia juga mentakrifkan dengan jelas jenis model yang boleh dijalankan. Banyak LLM terkuantum bersaiz sederhana, terutamanya jika anda ingin mengendalikan konteks yang luas, mungkin memerlukan lebih daripada Memori 10 GBOleh itu, aksesori ini ditujukan kepada model ringan atau yang mempunyai tingkap konteks yang lebih ketat.

Jika anda membandingkannya dengan Raspberry Pi 5 16GB Walaupun tanpa HAT, papan induk dengan lebih banyak memori masih mempunyai kelebihan apabila memuatkan model yang agak besar terus ke dalam RAM, dengan syarat sebahagian besar memori tersebut dikhaskan secara eksklusif untuk AI dan tugas-tugas lain dikorbankan. Dalam senario itu, CPU dan GPU bersepadu mengendalikan semua inferens, mengakibatkan peningkatan beban kerja.

Cadangan AI HAT+ 2 lebih masuk akal apabila mencari tanggungjawab berasinganBiarkan Hailo-10H NPU mengendalikan pengiraan AI dan membebaskan Raspberry Pi 5 untuk mengekalkan persekitaran desktop, perkhidmatan web, pangkalan data, automasi atau lapisan persembahan aplikasi yang ringan.

Bagi mereka yang hanya mahu memiliki satu pembantu tempatan Agak mudah dan mampu berbual, menterjemah teks atau membantu tugas pengaturcaraan kecil tanpa menghantar data kepada pihak ketiga, keseimbangan kuasa, penggunaan dan kos AI HAT+ 2 mungkin terbukti mencukupi. Walau bagaimanapun, untuk projek yang memerlukan model besar atau konteks yang sangat luas, penggunaan peranti dengan lebih banyak memori atau infrastruktur awan akan kekal lebih praktikal.

Satu lagi perkara yang perlu dipertimbangkan ialah, walaupun 8 GB HAT membantu mengurangkan beban memori, versi 16 GB Raspberry Pi 5 Ia masih mengatasi papan tambahan dari segi kapasiti keseluruhan, jadi dalam aliran kerja intensif RAM tertentu, konfigurasi tersebut akan terus menjadi lebih baik.

Visi komputer dan pelaksanaan model serentak

AI HAT+ 2 tidak meninggalkan ciri yang menjadikan generasi pertama popular: aplikasi penglihatan komputerHailo-10H mampu menjalankan model pengesanan dan penjejakan objek, anggaran postur manusia atau segmentasi pemandangan dengan prestasi yang, dalam praktiknya, kekal sejajar dengan apa yang ditawarkan oleh Hailo-8 pada 26 TOPS.

Raspberry Pi menunjukkan bahawa papan baharu itu boleh menjalankan model visi dan bahasa secara serentakIni menjadikannya menarik untuk projek yang mana kamera dan pemprosesan teks perlu berfungsi bersama. Contohnya, sistem pengawasan yang mengklasifikasikan peristiwa dan menjana penerangan, kamera pintar yang menerangkan apa yang sedang berlaku dalam sesuatu tempat kejadian atau peranti yang menggabungkan pengecaman visual dengan penjanaan laporan.

Dalam senario tertentu, model keluarga disebut. YOLO Untuk pengesanan objek masa nyata, dengan kadar penyegaran yang boleh mencapai sekitar 30 bingkai sesaat bergantung pada resolusi dan kerumitan model. Ideanya ialah NPU akan mengendalikan tugas ini sementara Raspberry Pi 5 mengurus storan, rangkaian, pemberitahuan dan paparan.

Ekosistem perisian yang mengelilingi AI pada Raspberry Pi masih matang. Walaupun koleksi contoh, rangka kerja dan alatan Bagi Raspberry Pi dan Hailo, pelaksanaan selari pelbagai model (visi, bahasa, multimodal) terus menjadi bidang yang berkembang dan mungkin memerlukan penalaan halus dalam setiap projek.

Walau apa pun, integrasi dengan susunan kamera Raspberry Pi rasmi Ini memudahkan kehidupan mereka yang sudah menggunakan modul kamera jenama tersebut. AI HAT+ 2 berintegrasi secara langsung dengan persekitaran tersebut, jadi banyak projek visi sedia ada boleh dipindahkan ke papan baharu dengan perubahan yang agak kecil.

Kes penggunaan di Sepanyol dan Eropah: industri, IoT dan projek pendidikan

Gabungan penggunaan kuasa yang rendah, saiz yang kecil dan pemprosesan AI tempatan Ini sejajar dengan trend pendigitalan yang sedang dilaksanakan di Sepanyol dan negara-negara Eropah yang lain. Dalam sektor perindustrian di mana akses awan yang stabil tidak selalu dijamin atau di mana keperluan kerahsiaan yang ketat wujud, penyelesaian jenis ini boleh menjadi sangat menarik.

Antara istilah yang paling kerap digunakan dalam dokumentasi rasmi ialah projek untuk automasi perindustrian, kawalan proses dan pengurusan kemudahanSistem pemeriksaan visual pada barisan pengeluaran, pengesanan anomali masa nyata, kawalan akses atau pengiraan orang dalam bangunan adalah contoh di mana gabungan model visi dan bahasa yang ringan boleh menambah nilai tanpa perlu menggunakan infrastruktur AI yang jauh lebih mahal.

Dalam bidang IoT rumah dan perniagaanAI HAT+ 2 boleh berfungsi sebagai asas untuk pembantu tempatan yang menjalankan Raspberry Pi 5, papan pemuka yang mentafsir data sensor, kamera yang menggambarkan pemandangan atau peranti yang menganalisis video tanpa memuat naik imej ke pelayan luaran. Pendekatan ini membantu mematuhi peraturan perlindungan data yang semakin ketat di Kesatuan Eropah.

Ia juga boleh menjadi alat yang menarik kerana kit pembangunan Bagi syarikat Eropah dan syarikat baharu yang mempertimbangkan untuk mengintegrasikan cip Hailo-10H ke dalam produk akhir. Pengujian prestasi dan kestabilan pada Raspberry Pi membolehkan pengesahan konsep sebelum melabur dalam reka bentuk perkakasan tersuai.

Dalam bidang pendidikan, pusat latihan vokasional, universiti dan akademi khusus di Sepanyol boleh menggunakan AI HAT+ 2 sebagai platform latihan, membawa AI terbenam dan AI generatif kepada pelajar tentang perkakasan yang mudah diakses dan agak murah berbanding sistem lain yang lebih mahal.

Profil pengguna dan jenis projek yang disasarkan

Raspberry Pi AI HAT+ 2 menyasarkan beberapa profil. Di satu pihak, komuniti luas pembuat dan peminat yang sudah menggunakan Raspberry Pi 5 dan ingin menggabungkan AI generatif atau visi lanjutan ke dalam projek mereka tanpa perlu beralih ke stesen kerja dengan GPU khusus atau bergantung sepenuhnya pada perkhidmatan awan.

Sebaliknya, dia cuba menggoda pembangun profesional dan syarikat baharu yang memerlukan platform pengujian untuk AI terbenam. Berbanding dengan penyelesaian dengan eGPU atau NPU yang disepadukan ke dalam PC perindustrian, papan ini menawarkan faktor bentuk yang padat, penggunaan kuasa yang sangat rendah dan kos keseluruhan yang lebih rendah, walaupun dengan siling prestasi yang lebih rendah daripada platform yang jauh lebih mahal.

Bagi mereka yang sudah berpengalaman dengan AI HAT+ yang pertama, peralihannya nampaknya agak mudah: integrasi dengan perisian sedia ada Dan susunan kamera telah direka bentuk dengan teliti untuk meminimumkan perubahan yang diperlukan. Ini relevan untuk projek yang sedang dijalankan yang ingin memanfaatkan peningkatan prestasi tanpa menulis semula semuanya.

Pada tahap yang lain, pengguna yang hanya ingin menjalankan model bahasa secara setempat dengan margin memori maksimum yang mungkin masih mungkin menemui Raspberry Pi 5 16GB Tanpa HAT, dengan mengandaikan bahawa CPU dan GPU bersepadu akan mengendalikan semua inferens dan penggunaan kuasa akan menjadi sedikit lebih tinggi.

Pendek kata, aksesori ini seolah-olah mengukir niche sebagai penyelesaian perantaraan: lebih berkuasa dan fleksibel daripada Raspberry Pi 5 yang berfungsi sendiri pada tugas AI tertentu, tetapi jauh daripada prestasi pelayan atau GPU khusus, dan dengan tumpuan pada penggunaan kuasa yang rendah, privasi dan pembendungan kos.

Integrasi perisian, sumber dan sokongan Hailo

Dari perspektif perisian, Raspberry Pi bertujuan untuk memudahkan proses persediaan sebanyak mungkin. AI HAT+ 2 bersambung melalui Antara muka PCIe Raspberry Pi 5 dan diiktiraf secara asli oleh sistem pengendalian rasmi, membolehkan aplikasi AI berjalan tanpa langkah persediaan yang terlalu rumit bagi mereka yang sudah biasa dengan persekitaran tersebut.

Hailo menyediakan pengguna dengan repositori di GitHub dan Zon Pembangun Ia merangkumi contoh kod, model pra-konfigurasi, tutorial dan rangka kerja yang direka untuk AI generatif dan visi komputer. Ia juga merangkumi alat untuk mengurus kuantisasi, memuatkan model pihak ketiga dan mengoptimumkan aliran kerja tertentu.

Semasa pelancaran, syarikat telah menyediakan beberapa model bahasa yang sedia untuk dipasangdengan janji untuk mengembangkan katalog dengan varian yang lebih besar atau yang disesuaikan dengan kes penggunaan yang sangat spesifik. Tambahan pula, ia menggalakkan penggunaan teknik seperti LoRa untuk menyesuaikan model dengan keperluan setiap projek tanpa perlu melatihnya dari awal pada set data yang sangat besar.

Seperti yang sering berlaku dengan penyelesaian jenis ini, pengalaman sebenar bergantung pada tahap kematangan ekosistem perisianSesetengah penganalisis menunjukkan bahawa masih terdapat ruang untuk penambahbaikan dalam alat, kestabilan dan sokongan untuk pelaksanaan serentak pelbagai model, tetapi trend dalam ekosistem Raspberry Pi sedang menuju ke arah integrasi yang semakin digilap.

Walau apa pun, untuk membangunkan projek di Sepanyol atau negara Eropah lain, mempunyai dokumentasi rasmi, contoh praktikal dan komuniti yang aktif dapat mengurangkan halangan kemasukan untuk bereksperimen dengan AI terbenam dan generatif dalam peranti kos rendah dengan ketara.

Harga, ketersediaan dan aspek praktikal di Sepanyol dan Eropah

Raspberry Pi AI HAT+ 2 telah dilancarkan dengan harga rujukan sebanyak $130Di Sepanyol dan seluruh Eropah, jumlah akhir akan bergantung kepada kadar pertukaran, cukai dan polisi setiap pengedarOleh itu, dijangkakan terdapat perbezaan kecil antara kedai dan negara.

Papan induk ini serasi dengan keseluruhan rangkaian Rasberi Pi 5Daripada model dengan RAM 1GB hingga versi dengan 16GB, Raspberry Pi yang serasi dipasang menggunakan format HAT yang biasa: ia diskrukan pada papan dan disambungkan melalui pengepala GPIO dan antara muka PCIe. Oleh itu, model Raspberry Pi sebelumnya yang tidak mempunyai antara muka ini dikecualikan daripada senarai keserasian.

Pada peringkat awal susulan pengumuman itu, beberapa pengedar pakar melaporkan bahawa Stok terhadIni kini menjadi amalan biasa dengan keluaran perkakasan Raspberry Pi rasmi. Mereka yang ingin mendapatkan unit dalam jangka pendek perlu mengawasi ketersediaan daripada pengedar Eropah yang sah dan senarai menunggu yang berpotensi.

Selain perkakasan, pembelian ini merangkumi akses kepada dokumentasi teknikal dan sumber perisian untuk Raspberry Pi dan Hailo, termasuk contoh GitHub, panduan langkah demi langkah dan bahan untuk mereka yang baru menggunakan AI terbenam. Ini memudahkan pengguna individu dan perniagaan kecil untuk mula bereksperimen tanpa perlu melabur dalam alat pembangunan tambahan.

Dalam konteks Eropah, di mana privasi data Dan apabila kecekapan tenaga menjadi semakin relevan, AI HAT+ 2 dibentangkan sebagai sekeping yang membolehkan memproses maklumat sensitif secara tempatan mengurangkan kebergantungan pada pusat data jarak jauh, yang mungkin menarik bagi pentadbiran, PKS dan pembangun bebas yang mencari penyelesaian AI yang lebih terkawal.

Raspberry Pi AI HAT+ 2 meletakkan dirinya sebagai penyelesaian perantaraan antara awan dan pelayan AI yang besar: ia menawarkan cara yang agak mudah diakses untuk menggabungkan visi komputer dan model bahasa ringan dalam satu peranti, mengekalkan penggunaan kuasa yang rendah dan menghormati privasi, tetapi sebagai balasannya memerlukan projek direka bentuk. dalam had kuasa dan ingatan tipikal perkakasan yang direka bentuk untuk penggunaan kuasa yang rendah dan kos yang rendah.

Artikel berkaitan:

Kamera Pintar Xiaomi 3 3K: kamera pengawasan 3K baharu yang bertujuan untuk menakluki rumah yang terhubung

Alberto Navarro

Saya seorang peminat teknologi yang telah menjadikan minat "geek"nya sebagai satu profesion. Saya telah menghabiskan lebih daripada 10 tahun hidup saya menggunakan teknologi canggih dan bermain-main dengan semua jenis program kerana rasa ingin tahu yang tulen. Sekarang saya mempunyai pakar dalam teknologi komputer dan permainan video. Ini kerana selama lebih daripada 5 tahun saya telah menulis untuk pelbagai laman web mengenai teknologi dan permainan video, mencipta artikel yang bertujuan untuk memberi anda maklumat yang anda perlukan dalam bahasa yang boleh difahami oleh semua orang.

Jika anda mempunyai sebarang soalan, pengetahuan saya merangkumi semua perkara yang berkaitan dengan sistem pengendalian Windows serta Android untuk telefon mudah alih. Dan komitmen saya adalah kepada anda, saya sentiasa bersedia untuk meluangkan masa beberapa minit dan membantu anda menyelesaikan sebarang soalan yang mungkin anda ada dalam dunia internet ini.