Raspberry Pi AI HAT+ 2: ဤသည် Raspberry Pi 5 အတွက် ဒေသတွင်း AI ကမ်းလှမ်းချက်အသစ်ဖြစ်သည်။

ရောက်ရှိလာခြင်း၏ Raspberry Pi AI HAT+ 2 ဒါဟာ ဉာဏ်ရည်တုနဲ့ တိုက်ရိုက်အလုပ်လုပ်ချင်သူတွေအတွက် ခြေလှမ်းသစ်တစ်ခုပါပဲ။ ရက်စ်ဘယ်ရီ ပိုင် ၅ cloud ကို အမြဲတမ်းမှီခိုစရာမလိုပါဘူး။ ဒီ expansion board မှာ သီးသန့် neural accelerator တစ်ခုနဲ့ သူ့ရဲ့ကိုယ်ပိုင် memory ကို ထည့်သွင်းထားတာကြောင့် AI processing အများစုကို main CPU ကနေ ရွှေ့ပြောင်းနိုင်တာကြောင့် ပိုမိုရည်မှန်းချက်ကြီးတဲ့ generative AI နဲ့ computer vision project တွေကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပါတယ်။

အကြံပြုထားသော ဈေးနှုန်းဝန်းကျင်ဖြင့် ဒေါ်လာ ၃၉၉.၉၉ (စပိန်နှင့် ဥရောပကျန်ဒေသများတွင် နောက်ဆုံးဈေးနှုန်းမှာ အခွန်နှင့် တရားဝင်ဖြန့်ဖြူးသူအမြတ်အစွန်းပေါ် မူတည်၍ ကွဲပြားမည်ဖြစ်သည်။) AI HAT+ 2 သည် embedded AI ecosystem အတွင်း တတ်နိုင်သော ရွေးချယ်မှုတစ်ခုအဖြစ် သတ်မှတ်ခံထားရသည်။ ၎င်းသည် ကြီးမားသော server များ သို့မဟုတ် dedicated GPU များနှင့် ယှဉ်ပြိုင်နိုင်ခြင်း မရှိသော်လည်း ကုန်ကျစရိတ်၊ ပါဝါသုံးစွဲမှုနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်တို့အကြား စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသော ဟန်ချက်ညီမှုကို ပေးဆောင်သည်။ IoT၊ အလိုအလျောက်စနစ်၊ ပညာရေးနှင့် ပုံစံငယ်တည်ဆောက်ခြင်း.

Raspberry Pi AI HAT+ 2 ဆိုတာဘာလဲ၊ ပထမမျိုးဆက်နဲ့ ဘယ်လိုကွာခြားလဲ။

Raspberry Pi AI HAT+ 2 သည် တရားဝင်တိုးချဲ့ပြား Raspberry Pi 5 အတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး motherboard ရဲ့ integrated PCI Express interface ကနေတစ်ဆင့် ချိတ်ဆက်ပြီး mounting အတွက် GPIO connector ကိုလည်း အသုံးပြုပါတယ်။ ၂၀၂၄ ခုနှစ်မှာ ထွက်ရှိခဲ့တဲ့ ပထမဆုံး AI HAT+ ရဲ့ တိုက်ရိုက်ဆက်ခံသူဖြစ်ပြီး accelerator ပါတဲ့ ဗားရှင်းတွေနဲ့ ရရှိနိုင်ပါတယ်။ Hailo‑8L (13 TOPS) နှင့် Hailo‑8 (26 TOPS) ကွန်ပျူတာအမြင်ဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းများကို အလွန်အာရုံစိုက်ခဲ့သည်။

ဒီဒုတိယမျိုးဆက်မှာ Raspberry Pi ဟာ အလောင်းအစားတစ်ခုပေါ်မှာ လောင်းကြေးထပ်နေပါတယ်။ Hailo-10H အာရုံကြောကွန်ရက် အရှိန်မြှင့်စက် လိုက်ပါလာသော LPDDR4X မှတ်ဉာဏ် 8 GB ကတ်ပေါ်တွင် ရည်စူးထားသည်။ ဤပေါင်းစပ်မှုကို workloads များကို ပံ့ပိုးပေးရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည် အစွန်းတွင် ဖန်တီးနိုင်သော AIဥပမာအားဖြင့် ကျစ်လစ်သိပ်သည်းသော ဘာသာစကား မော်ဒယ်များ၊ အမြင်အာရုံ-ဘာသာစကား မော်ဒယ်များနှင့် ရုပ်ပုံနှင့် စာသားကို ပေါင်းစပ်ထားသော multimodal application များကဲ့သို့ ဖြစ်သည်။

ထည့်သွင်းခြင်းဆိုတဲ့အချက်က ပေါင်းစပ်ထားသော DRAM ဆိုလိုသည်မှာ AI မော်ဒယ်များကို လည်ပတ်ခြင်းသည် Raspberry Pi 5 ၏ အဓိကမှတ်ဉာဏ်ကို တိုက်ရိုက်အသုံးမပြုပါ။ motherboard သည် application logic၊ user interface၊ ချိတ်ဆက်မှု သို့မဟုတ် storage ကို အာရုံစိုက်နိုင်သော်လည်း NPU သည် ကောက်ချက်အများစုကို ကိုင်တွယ်သည်။ လက်တွေ့တွင်၊ ၎င်းသည် AI မော်ဒယ်များ နောက်ခံတွင် လည်ပတ်နေစဉ် စနစ်ကို အသုံးပြုနိုင်ရန် ကူညီပေးသည်။

Raspberry Pi ကိုယ်တိုင်ရဲ့ အဆိုအရ ပထမဆုံး AI HAT+ ကနေ ဒီမော်ဒယ်အသစ်ကို ကူးပြောင်းတာက လုံးဝနီးပါး ပွင့်လင်းမြင်သာမှု Hailo-8 အရှိန်မြှင့်ကိရိယာများကို အသုံးပြုပြီးသော ပရောဂျက်များအတွက်၊ ကုမ္ပဏီ၏ ကင်မရာပတ်ဝန်းကျင်နှင့် software stack နှင့် ပေါင်းစပ်မှုကို ထိန်းသိမ်းထားပြီး ကြီးမားသော ပြန်လည်ရေးသားမှုများကို ရှောင်ရှားပါသည်။

ဟာ့ဒ်ဝဲ၊ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ပါဝါသုံးစွဲမှု- Hailo-10H NPU ဖြင့် TOPS ၄၀ အထိ

AI HAT+ 2 ရဲ့ အဓိကအချက်ကတော့ ဟိုင်လို-၁၀အိပ်ချ်ပါဝါနည်းသော စက်ပစ္စည်းများတွင် ကောက်ချက်ချမှုများကို ထိရောက်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော အထူးပြုလုပ်ထားသော အာရုံကြောကွန်ရက် အရှိန်မြှင့်စက်။ Raspberry Pi နှင့် Hailo တို့သည် အထိ ပြောဆိုနေကြသည် စွမ်းဆောင်ရည် အကောင်းဆုံး ၄၀ (teraoperations per second)၊ quantization ဖြင့်ရရှိသော ကိန်းဂဏန်းများ INT4 နှင့် INT8မော်ဒယ်များကို အစွန်းတွင် ချထားသည့်အခါ အလွန်အဖြစ်များသည်။

အဓိကအချက်တစ်ခုကတော့ ချစ်ပ်ကို ပါဝါတစ်ဝိုက်အထိ ကန့်သတ်ထားခြင်းပါပဲ။ 3W ပါဝါသုံးစွဲမှုဒါကြောင့် အအေးပေးစနစ်လိုအပ်ချက်တွေ ဒါမှမဟုတ် လျှပ်စစ်ဓာတ်အားခတွေ သိသိသာသာ မြင့်တက်စရာမလိုဘဲ ကျစ်လျစ်တဲ့ အကာအရံတွေနဲ့ ထည့်သွင်းထားတဲ့ ပရောဂျက်တွေမှာ ပေါင်းစပ်အသုံးပြုနိုင်ပြီး ၂၄/၇ လည်ပတ်နေတဲ့ စက်ပစ္စည်းတွေအတွက် အရေးကြီးတယ်လို့ ဆိုလိုပါတယ်။ ဒါပေမယ့် ဒီကန့်သတ်ချက်က စုစုပေါင်းအထွက်နှုန်း Raspberry Pi 5 ရဲ့ CPU နဲ့ GPU တွေကို အဆင့်မြှင့်တင်ထားတဲ့ workload အချို့မှာ အကန့်အသတ်တွေအထိ တွန်းပို့လိုက်တဲ့အခါ အမြဲတမ်း သာလွန်ကောင်းမွန်မှာ မဟုတ်ပါဘူး။

ယခင်မော်ဒယ်နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက၊ ခုန်ပျံကျော်လွှားမှုသည် ရှင်းပါသည်- ၎င်းသည် Hailo‑8L/Hailo‑8 ပါသော 13/26 ထိပ်တန်းများ Hailo-10H ဖြင့် TOPS ၄၀ ရရှိပြီး ပထမဆုံးအကြိမ်အဖြစ် သီးသန့် onboard မှတ်ဉာဏ် 8 GB ထည့်သွင်းထားသည်။ ပထမဆုံး AI HAT+ သည် အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်း၊ ကိုယ်ဟန်အနေအထားခန့်မှန်းခြင်းနှင့် မြင်ကွင်းခွဲခြားခြင်းကဲ့သို့သော အလုပ်များတွင် ထူးချွန်သည်။ ဗားရှင်းအသစ်သည် ဤအပလီကေးရှင်းအမျိုးအစားများကို ထိန်းသိမ်းထားသော်လည်း ၎င်း၏အာရုံစိုက်မှုကို ချဲ့ထွင်ထားသည်။ ဘာသာစကားပုံစံများနှင့် ဘက်စုံအသုံးပြုမှုများ.

ထိုသို့ပင်ဖြစ်စေ Raspberry Pi ကိုယ်တိုင်က Hailo-10H ၏ လက်တွေ့စွမ်းဆောင်ရည်သည် အချို့သော မြင်ကွင်းလုပ်ဆောင်ချက်များတွင် ကွဲပြားနိုင်ကြောင်း ရှင်းလင်းစွာဖော်ပြထားသည်။ ၂၆ TOPS နှင့် ဆင်တူသည် အလုပ်ပမာဏ ဖြန့်ဝေပုံနှင့် ဗိသုကာပုံစံ ကွဲပြားမှုများကြောင့် Hailo-8 ၏ အဓိကတိုးတက်မှုမှာ ကုန်ကြမ်းကွန်ပျူတာအမြင်စွမ်းအားထက် ပိုမိုများပြားပြီး LLM နှင့် ဒေသတွင်းထုတ်လုပ်နိုင်သော မော်ဒယ်များအတွက် ဖွင့်လှစ်ပေးသည့် ဖြစ်နိုင်ခြေများတွင် တည်ရှိသည်။

ပန်းကန်ပြားမှာ ပါလာတာက ရွေးချယ်နိုင်သော အပူစုပ်စက် NPU အတွက်။ ပါဝါသုံးစွဲမှု အကန့်အသတ်ရှိသော်လည်း၊ အထူးသဖြင့် ပြင်းထန်သော AI အလုပ်များကို အချိန်ကြာမြင့်စွာ လုပ်ဆောင်မည်ဆိုပါက သို့မဟုတ် စွမ်းဆောင်ရည် စမ်းသပ်မှုများစွာ ပြုလုပ်မည်ဆိုပါက အပူချိန်ကြောင့် ချစ်ပ်၏ ကြိမ်နှုန်းများ လျော့ကျခြင်းမှ ကာကွယ်ရန် ၎င်းကို ထည့်သွင်းရန် ပုံမှန်အကြံပြုချက်ဖြစ်သည်။

ပံ့ပိုးပေးထားသော ဘာသာစကားမော်ဒယ်များနှင့် ဒေသတွင်း LLM အသုံးပြုမှု

AI HAT+ 2 ရဲ့ အထင်ရှားဆုံး ရှုထောင့်တစ်ခုကတော့ ၎င်းရဲ့ စွမ်းရည်ပါပဲ။ ဘာသာစကားမော်ဒယ်များကို ဒေသတွင်းတွင် လုပ်ဆောင်ပါ Raspberry Pi 5 မှာ ပြင်ပဆာဗာတွေကို ဒေတာမပို့ဘဲ အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။ တင်ဆက်မှုအတွင်းမှာ Raspberry Pi နဲ့ Hailo တို့ဟာ မော်ဒယ်အမျိုးမျိုးကို မီးမောင်းထိုးပြခဲ့ပါတယ်။ ၁၀၀၀ နှင့် ၁၅၀၀ သန်းသော ကန့်သတ်ချက်များ အစမှတ်အဖြစ်။

စတင်ရောင်းချချိန်တွင် ပေးဆောင်သော တွဲဖက်အသုံးပြုနိုင်သော LLM များထဲတွင် DeepSeek‑R1‑Distill၊ Llama 3.2၊ Qwen2၊ Qwen2.5‑Instruct နှင့် Qwen2.5‑Coder၎င်းတို့သည် နှိုင်းယှဉ်လျှင် ကျစ်လစ်သိပ်သည်းသော မော်ဒယ်များဖြစ်ပြီး အခြေခံချတ်၊ စာသားရေးသားခြင်းနှင့် ပြင်ဆင်ခြင်း၊ ကုဒ်ထုတ်လုပ်ခြင်း၊ ရိုးရှင်းသောဘာသာပြန်ဆိုချက်များ သို့မဟုတ် ရုပ်ပုံနှင့် စာသားထည့်သွင်းမှုများမှ မြင်ကွင်းဖော်ပြချက်များကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းများအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။

ကုမ္ပဏီမှ ပြသခဲ့သော ကနဦးစမ်းသပ်မှုများတွင် ဥပမာများ ပါဝင်သည်- ဘာသာစကားများအကြား ဘာသာပြန်ဆိုခြင်း နှင့် AI HAT+ 2 မှ ပံ့ပိုးပေးထားသော Raspberry Pi 5 တွင် ရိုးရှင်းသောမေးခွန်းများအတွက် အဖြေများကို latency နည်းပါးစွာနှင့် စနစ်အသုံးပြုမှုကို သိသိသာသာ သက်ရောက်မှုမရှိပါ။ လုပ်ဆောင်မှုအား Hailo-10H coprocessor တွင် လုပ်ဆောင်ပြီး device ကို cloud နှင့် ချိတ်ဆက်ရန် မလိုအပ်ပါ။

ဤဖြေရှင်းချက်သည် အပြည့်အဝဗားရှင်းများကဲ့သို့သော အစုလိုက်အပြုံလိုက်ဈေးကွက်မော်ဒယ်များအတွက် ရည်ရွယ်ခြင်းမဟုတ်ကြောင်း ရှင်းရှင်းလင်းလင်းဖော်ပြသင့်သည်။ ChatGPT၊ Claude သို့မဟုတ် Meta ရှိ LLM ကြီးကြီးများ။၎င်းတို့၏ အရွယ်အစားများကို ဘီလီယံရာပေါင်းများစွာ သို့မဟုတ် ထရီလီယံပေါင်းများစွာဖြင့်ပင် တိုင်းတာထားသည်။ ထိုကိစ္စများတွင် ပြဿနာမှာ ကွန်ပျူတာစွမ်းအားသာမက အားလုံးထက် အဓိကအားဖြင့် မှတ်ဉာဏ် လိုအပ်သည် မော်ဒယ်နှင့် ၎င်း၏နောက်ခံအချက်အလက်များကို လက်ခံကျင်းပရန်။

Raspberry Pi ကိုယ်တိုင်က အသုံးပြုသူများအနေဖြင့် ၎င်းတို့သည် ၎င်းနှင့်အတူ အလုပ်လုပ်နေကြောင်း သိရှိထားသင့်ကြောင်း အခိုင်အမာပြောကြားခဲ့သည်။ ပိုမိုကန့်သတ်ထားသော dataset များတွင် လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ငယ်များဤကန့်သတ်ချက်ကို ဖြည့်ဆည်းရန်အတွက်၊ အာရုံစိုက်မှုကို အောက်ပါနည်းပညာများအပေါ်တွင် ထားရှိသည်- LoRA (အဆင့်နိမ့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်း)၎င်းက မော်ဒယ်များကို လုံးဝပြန်လည်လေ့ကျင့်ရန်မလိုဘဲ သီးခြားအသုံးပြုမှုကိစ္စရပ်များအတွက် ချိန်ညှိနိုင်စေပြီး၊ ရှိပြီးသားအခြေခံ၏ထိပ်တွင် အလေးချိန်ပေါ့ပါးသော လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ထားသော အလွှာများကို ထည့်သွင်းပေးသည်။

မှတ်ဉာဏ်၊ ကန့်သတ်ချက်များနှင့် 16GB Raspberry Pi 5 နှင့် နှိုင်းယှဉ်ခြင်း

ပါဝင်မှု သီးသန့် 8 GB LPDDR4X RAM ၎င်းသည် AI HAT+ 2 ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်အသစ်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သော်လည်း လုပ်ဆောင်နိုင်သော မော်ဒယ်အမျိုးအစားများကိုလည်း ရှင်းရှင်းလင်းလင်း သတ်မှတ်ပေးပါသည်။ အလတ်စား quantized LLM အများအပြားသည် အထူးသဖြင့် ကျယ်ပြန့်သော အခြေအနေကို ကိုင်တွယ်လိုပါက... မှတ်ဉာဏ် ၃၂ GBထို့ကြောင့် ဤဆက်စပ်ပစ္စည်းသည် အလေးချိန်ပေါ့ပါးသော မော်ဒယ်များ သို့မဟုတ် ပိုမိုကျဉ်းမြောင်းသော context window များပါရှိသော မော်ဒယ်များအတွက် ရည်ရွယ်ပါသည်။

တစ်ခုနဲ့ နှိုင်းယှဉ်ကြည့်ရင် ရက်စ်ဘယ်ရီ ပိုင် ၅ ၁၆ ဂစ်ဂါဘိုက် HAT မရှိရင်တောင် မှတ်ဉာဏ်ပိုများတဲ့ motherboard တွေဟာ အရွယ်အစားကြီးမားတဲ့ မော်ဒယ်တွေကို RAM ထဲ တိုက်ရိုက်ထည့်သွင်းတဲ့အခါ အားသာချက်ရှိနေဆဲပါ။ အဲဒီ memory ရဲ့ အများစုကို AI အတွက်သာ သီးသန့်ရည်စူးထားပြီး တခြားအလုပ်တွေကို စွန့်လွှတ်ထားရင်ပေါ့။ အဲဒီလိုအခြေအနေမျိုးမှာ integrated CPU နဲ့ GPU က ကောက်ချက်ချမှုအားလုံးကို ကိုင်တွယ်ပြီး workload တိုးလာစေပါတယ်။

AI HAT+ 2 အဆိုပြုချက်သည် ရှာဖွေရာတွင် ပိုမိုအဓိပ္ပာယ်ရှိသည် သီးခြားတာဝန်များHailo-10H NPU က AI တွက်ချက်မှုတွေကို ကိုင်တွယ်ပြီး Raspberry Pi 5 ကို ပေါ့ပါးတဲ့ desktop environment၊ web service၊ database၊ automation ဒါမှမဟုတ် application ရဲ့ presentation layer ကို ထိန်းသိမ်းဖို့ လွတ်လပ်မှုပေးပါစေ။

တစ်ခုတည်းပိုင်ဆိုင်ချင်သူတွေအတွက် ဒေသခံလက်ထောက် နှိုင်းယှဉ်ရလွယ်ကူပြီး စကားပြောဆိုခြင်း၊ စာသားများကို ဘာသာပြန်ဆိုခြင်း သို့မဟုတ် ပြင်ပအဖွဲ့အစည်းများထံ ဒေတာမပို့ဘဲ အသေးစားပရိုဂရမ်းမင်းလုပ်ငန်းများကို ကူညီပေးနိုင်သည့် AI HAT+ 2 ၏ ပါဝါ၊ သုံးစွဲမှုနှင့် ကုန်ကျစရိတ် မျှတမှုသည် လုံလောက်ပါသည်။ သို့သော် မော်ဒယ်ကြီးများ သို့မဟုတ် အလွန်ကျယ်ပြန့်သော နောက်ခံအခြေအနေများ လိုအပ်သော ပရောဂျက်များအတွက် မှတ်ဉာဏ် သို့မဟုတ် cloud အခြေခံအဆောက်အအုံ ပိုမိုပါဝင်သော စက်ပစ္စည်းများကို အသုံးပြုခြင်းသည် ပိုမိုလက်တွေ့ကျပါလိမ့်မည်။

ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမယ့် နောက်ထပ်အချက်တစ်ခုကတော့ HAT ရဲ့ 8 GB က မှတ်ဉာဏ်ကို လျှော့ချရာမှာ အထောက်အကူပြုပေမယ့်၊ ဗားရှင်းကတော့ Raspberry Pi 5 16 GB ၎င်းသည် စုစုပေါင်းစွမ်းရည်တွင် add-in board ထက် သာလွန်နေဆဲဖြစ်သောကြောင့် RAM များသော workflow အချို့တွင် ထို configuration သည် ဆက်လက်၍ ပိုမိုကောင်းမွန်နေမည်ဖြစ်သည်။

ကွန်ပျူတာအမြင်နှင့် တစ်ပြိုင်နက်တည်း မော်ဒယ်အကောင်အထည်ဖော်မှု

AI HAT+ 2 သည် ပထမမျိုးဆက်ကို လူကြိုက်များစေသည့် အင်္ဂါရပ်ကို မစွန့်လွှတ်ပါ- ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံအသုံးချမှုများHailo-10H သည် အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်းနှင့် ခြေရာခံခြင်းပုံစံများ၊ လူ့ပုံစံခန့်မှန်းခြင်း သို့မဟုတ် မြင်ကွင်းခွဲခြားခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး လက်တွေ့တွင် Hailo-8 က 26 TOPS တွင် ပေးဆောင်ခဲ့သည့်အတိုင်း စွမ်းဆောင်ရည်တူညီနေဆဲဖြစ်သည်။

Raspberry Pi က ဘုတ်အသစ်က ဒီလိုလုပ်နိုင်တယ်လို့ ညွှန်ပြနေပါတယ် အမြင်အာရုံနှင့် ဘာသာစကား မော်ဒယ်များကို တစ်ပြိုင်နက်တည်း လုပ်ဆောင်ပါဒါကြောင့် ကင်မရာနဲ့ စာသားလုပ်ဆောင်ခြင်း အတူတကွ လုပ်ဆောင်ဖို့ လိုအပ်တဲ့ ပရောဂျက်တွေအတွက် ဆွဲဆောင်မှုရှိပါတယ်။ ဥပမာအားဖြင့် ဖြစ်ရပ်တွေကို အမျိုးအစားခွဲခြားပြီး ဖော်ပြချက်တွေကို ထုတ်ပေးတဲ့ စောင့်ကြည့်ရေးစနစ်တွေ၊ မြင်ကွင်းတစ်ခုမှာ ဘာတွေဖြစ်နေလဲဆိုတာ ရှင်းပြတဲ့ စမတ်ကင်မရာတွေ ဒါမှမဟုတ် အမြင်အာရုံ မှတ်မိခြင်းနဲ့ အစီရင်ခံစာထုတ်လုပ်ခြင်းကို ပေါင်းစပ်ထားတဲ့ စက်ပစ္စည်းတွေပါ။

သီးခြားအခြေအနေများတွင် မိသားစုပုံစံများကို ဖော်ပြထားသည်။ ယိုလို မော်ဒယ်ရဲ့ resolution နဲ့ ရှုပ်ထွေးမှုပေါ်မူတည်ပြီး တစ်စက္ကန့်ကို frame ၃၀ လောက်အထိ ရောက်ရှိနိုင်တဲ့ refresh rate တွေနဲ့ real-time object detection အတွက်ပါ။ Raspberry Pi 5 က storage, network, notifications နဲ့ display တွေကို စီမံခန့်ခွဲနေချိန်မှာ NPU က ဒီအလုပ်ကို ကိုင်တွယ်ဖို့ ရည်ရွယ်ထားပါတယ်။

Raspberry Pi မှာ AI နဲ့ ဆက်စပ်နေတဲ့ software ecosystem ဟာ ရင့်ကျက်နေဆဲပါ။ ဒါပေမယ့် စုစည်းမှုတစ်ခုကတော့ ဖွံ့ဖြိုးနေဆဲပါ။ ဥပမာများ၊ မူဘောင်များနှင့်ကိရိယာများ Raspberry Pi နှင့် Hailo နှစ်ခုလုံးအတွက်၊ မော်ဒယ်များစွာ (အမြင်၊ ဘာသာစကား၊ မာလ်တီမိုဒယ်) ကို parallel execution လုပ်ခြင်းသည် တိုးတက်ပြောင်းလဲနေသော နယ်ပယ်တစ်ခုအဖြစ် ဆက်လက်တည်ရှိနေပြီး ပရောဂျက်တစ်ခုစီတွင် အသေးစိတ်ချိန်ညှိမှုများ လိုအပ်နိုင်ပါသည်။

ဘယ်လိုပဲဖြစ်ဖြစ်၊ ပေါင်းစည်းမှုနဲ့ တရားဝင် Raspberry Pi ကင်မရာအစုအဝေး ဒါက brand ရဲ့ ကင်မရာ module တွေနဲ့ အလုပ်လုပ်နေပြီးသားသူတွေအတွက် ဘဝကို ရိုးရှင်းစေပါတယ်။ AI HAT+ 2 က အဲဒီ environment နဲ့ တိုက်ရိုက်ပေါင်းစပ်ထားတာကြောင့် ရှိပြီးသား vision project အများစုဟာ ပြောင်းလဲမှုအနည်းငယ်နဲ့ board အသစ်ကို ရွှေ့ပြောင်းနိုင်ပါတယ်။

စပိန်နှင့် ဥရောပတွင် အသုံးပြုမှုကိစ္စရပ်များ- စက်မှုလုပ်ငန်း၊ IoT နှင့် ပညာရေးဆိုင်ရာ စီမံကိန်းများ

ပါဝါသုံးစွဲမှုနည်းပါးခြင်း၊ အရွယ်အစားသေးငယ်ခြင်းတို့၏ ပေါင်းစပ်မှု ဒေသတွင်း AI စီမံဆောင်ရွက်မှု ၎င်းသည် စပိန်နှင့် အခြားဥရောပနိုင်ငံများတွင် အကောင်အထည်ဖော်နေသော ဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ပြောင်းခြင်း ခေတ်ရေစီးကြောင်းများနှင့် ကောင်းစွာကိုက်ညီပါသည်။ တည်ငြိမ်သော cloud access ကို အမြဲတမ်းအာမခံချက်မပေးနိုင်သော သို့မဟုတ် တင်းကျပ်သောလျှို့ဝှက်ချက်လိုအပ်ချက်များရှိသည့် စက်မှုကဏ္ဍများတွင် ဤအမျိုးအစားဖြေရှင်းချက်သည် အထူးဆွဲဆောင်မှုရှိနိုင်ပါသည်။

တရားဝင်စာရွက်စာတမ်းများတွင် အများဆုံးအသုံးပြုသော အသုံးအနှုန်းများထဲတွင် ပရောဂျက်များ ပါဝင်သည်။ စက်မှုလုပ်ငန်းအလိုအလျောက်စနစ်၊ လုပ်ငန်းစဉ်ထိန်းချုပ်မှုနှင့် အဆောက်အအုံစီမံခန့်ခွဲမှုထုတ်လုပ်မှုလိုင်းများပေါ်ရှိ အမြင်အာရုံစစ်ဆေးခြင်းစနစ်များ၊ အချိန်နှင့်တပြေးညီ ပုံမှန်မဟုတ်သော ထောက်လှမ်းခြင်း၊ ဝင်ရောက်ခွင့်ထိန်းချုပ်မှု သို့မဟုတ် အဆောက်အအုံများရှိ လူများကို ရေတွက်ခြင်းတို့သည် အမြင်အာရုံနှင့် ပေါ့ပါးသော ဘာသာစကားမော်ဒယ်များ ပေါင်းစပ်ခြင်းသည် ပိုမိုစျေးကြီးသော AI အခြေခံအဆောက်အအုံများကို ဖြန့်ကျက်ရန် မလိုအပ်ဘဲ တန်ဖိုးတိုးစေနိုင်သည့် ဥပမာများဖြစ်သည်။

နယ်ပယ်မှာ အိမ်နှင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းသုံး IoTAI ​​HAT+ 2 သည် Raspberry Pi 5 တွင်လည်ပတ်နေသော ဒေသခံလက်ထောက်များ၊ အာရုံခံဒေတာကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုသည့် ဒက်ရှ်ဘုတ်များ၊ မြင်ကွင်းများကို ဖော်ပြသည့် ကင်မရာများ သို့မဟုတ် ပြင်ပဆာဗာများသို့ ရုပ်ပုံများ မတင်ဘဲ ဗီဒီယိုကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည့် စက်ပစ္စည်းများအတွက် အခြေခံအဖြစ် ဆောင်ရွက်နိုင်ပါသည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် ဥရောပသမဂ္ဂရှိ ပိုမိုတင်းကျပ်လာသော ဒေတာကာကွယ်ရေးစည်းမျဉ်းများနှင့် ကိုက်ညီစေရန် ကူညီပေးပါသည်။

၎င်းသည် စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသော ကိရိယာတစ်ခုလည်း ဖြစ်နိုင်သည် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးကိရိယာအစုံ Hailo-10H ချစ်ပ်ကို နောက်ဆုံးထုတ်ကုန်များတွင် ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းရန် စဉ်းစားနေသော ဥရောပကုမ္ပဏီများနှင့် startup များအတွက်။ Raspberry Pi တွင် စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် တည်ငြိမ်မှုကို စမ်းသပ်ခြင်းသည် စိတ်ကြိုက်ဟာ့ဒ်ဝဲဒီဇိုင်းများတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံခြင်းမပြုမီ အယူအဆများကို အတည်ပြုနိုင်စေပါသည်။

ပညာရေးနယ်ပယ်တွင် စပိန်နိုင်ငံရှိ အသက်မွေးဝမ်းကျောင်းသင်တန်းဌာနများ၊ တက္ကသိုလ်များနှင့် အထူးပြုအကယ်ဒမီများသည် AI HAT+ 2 ကို အလေ့အကျင့်ပလက်ဖောင်းတစ်ခုအဖြစ် အသုံးပြုနိုင်ပြီး Embedded AI နှင့် generative AI အခြားပိုမိုစျေးကြီးသောစနစ်များနှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါက အလွယ်တကူရရှိနိုင်ပြီး နှိုင်းယှဉ်လျှင်စျေးသက်သာသော ဟာ့ဒ်ဝဲရှိသော ကျောင်းသားများအတွက်။

အသုံးပြုသူပရိုဖိုင်နှင့် ပစ်မှတ်ထားသော ပရောဂျက်အမျိုးအစား

Raspberry Pi AI HAT+ 2 သည် ပရိုဖိုင်များစွာကို ပစ်မှတ်ထားသည်။ တစ်ဖက်တွင်၊ ကျယ်ပြန့်သော အသိုင်းအဝိုင်းသည် ထုတ်လုပ်သူများနှင့် ဝါသနာရှင်များ Raspberry Pi 5 ကို အသုံးပြုနေပြီး သီးသန့် GPU များပါသည့် workstation များ သို့မဟုတ် cloud ဝန်ဆောင်မှုများကို အပြည့်အဝ မှီခိုအားထားရန်မလိုဘဲ generative AI သို့မဟုတ် အဆင့်မြင့်အမြင်ကို ၎င်းတို့၏ ပရောဂျက်များတွင် ထည့်သွင်းလိုသူများ။

တစ်ဖက်ကကြည့်ရင် သူက ဆွဲဆောင်ဖို့ ကြိုးစားနေတယ် ပရော်ဖက်ရှင်နယ် developer များနှင့် startup များ embedded AI အတွက် စမ်းသပ်ပလက်ဖောင်းတစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။ စက်မှုလုပ်ငန်းသုံး PC များတွင် ပေါင်းစပ်ထားသော eGPU သို့မဟုတ် NPU များပါသည့် ဖြေရှင်းချက်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ဤဘုတ်သည် ကျစ်လစ်သောပုံစံ၊ ပါဝါသုံးစွဲမှု အလွန်နည်းပါးခြင်းနှင့် ಒಟ್ಟಾರೆကုန်ကျစရိတ် နည်းပါးသော်လည်း ဈေးကြီးသော ပလက်ဖောင်းများထက် စွမ်းဆောင်ရည် အမြင့်ဆုံးအဆင့် နိမ့်ကျပါသည်။

ပထမဆုံး AI HAT+ နဲ့ အတွေ့အကြုံရှိပြီးသားသူတွေအတွက်၊ အသွင်ကူးပြောင်းမှုက အတော်လေးရိုးရှင်းပုံရပါတယ်။ ရှိပြီးသား software နှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်း လိုအပ်သောပြောင်းလဲမှုများကို အနည်းဆုံးဖြစ်အောင် ကင်မရာအစုအဝေးကို ဂရုတစိုက်ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။ ၎င်းသည် အရာအားလုံးကို ပြန်လည်ရေးသားခြင်းမရှိဘဲ စွမ်းဆောင်ရည်တိုးတက်မှုကို အခွင့်ကောင်းယူလိုသော လုပ်ဆောင်နေသော ပရောဂျက်များအတွက် သက်ဆိုင်ပါသည်။

အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ မှတ်ဉာဏ်အနားသတ် အများဆုံးဖြင့် ဘာသာစကားမော်ဒယ်များကို ဒေသတွင်းတွင်သာ လည်ပတ်ရန် ရှာဖွေနေသော အသုံးပြုသူများသည်... ရက်စ်ဘယ်ရီ ပိုင် ၅ ၁၆ ဂစ်ဂါဘိုက် HAT မပါဝင်ဘဲ၊ ပေါင်းစပ်ထားသော CPU နှင့် GPU သည် ကောက်ချက်ချချက်အားလုံးကို ကိုင်တွယ်မည်ဖြစ်ပြီး ပါဝါသုံးစွဲမှု အနည်းငယ်ပိုမိုမြင့်မားမည်ဟု ယူဆပါသည်။

အတိုချုပ်ပြောရရင် ဒီဆက်စပ်ပစ္စည်းဟာ အလယ်အလတ်ဖြေရှင်းချက်တစ်ခုအဖြစ် နယ်ပယ်တစ်ခုကို ထွင်းထုထားပုံရပါတယ်- Raspberry Pi 5 ဟာ AI အလုပ်အချို့ကို တစ်ယောက်တည်းလုပ်ဆောင်တာထက် ပိုပြီးအစွမ်းထက်ပြီး ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိပေမယ့် server တွေ ဒါမှမဟုတ် dedicated GPU တွေရဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်နဲ့ အတော်လေးကွာခြားပြီး အဓိကထားလုပ်ဆောင်ပါတယ်။ ပါဝါသုံးစွဲမှုနည်းပါးခြင်း၊ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာလုံခြုံမှုနှင့် ကုန်ကျစရိတ်ထိန်းချုပ်မှု.

Hailo ဆော့ဖ်ဝဲလ်ပေါင်းစပ်မှု၊ အရင်းအမြစ်များနှင့် ပံ့ပိုးမှု

ဆော့ဖ်ဝဲလ်ရှုထောင့်မှကြည့်လျှင် Raspberry Pi သည် setup လုပ်ငန်းစဉ်ကို တတ်နိုင်သမျှ ရိုးရှင်းစေရန် ရည်ရွယ်ထားသည်။ AI HAT+ 2 သည် မှတစ်ဆင့် ချိတ်ဆက်သည် PCIe အင်တာဖေ့စ် Raspberry Pi 5 ၏ မူရင်းအတိုင်းဖြစ်ပြီး တရားဝင်လည်ပတ်မှုစနစ်မှ အသိအမှတ်ပြုထားသောကြောင့် AI အပလီကေးရှင်းများကို ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် ရင်းနှီးပြီးသားသူများအတွက် ရှုပ်ထွေးသော စနစ်ထည့်သွင်းမှုအဆင့်များမပါဘဲ လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။

Hailo သည်အသုံးပြုသူများကိုပေးသည် GitHub ရှိ repository နှင့် Developer Zone တစ်ခု ၎င်းတွင် ကုဒ်ဥပမာများ၊ ကြိုတင်ပြင်ဆင်ထားသော မော်ဒယ်များ၊ သင်ခန်းစာများနှင့် generative AI နှင့် ကွန်ပျူတာအမြင် နှစ်မျိုးလုံးအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော framework များ ပါဝင်သည်။ ၎င်းတွင် quantization ကို စီမံခန့်ခွဲခြင်း၊ third-party မော်ဒယ်များကို load လုပ်ခြင်းနှင့် သီးခြား workflow များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းအတွက် tools များလည်း ပါဝင်သည်။

စတင်မိတ်ဆက်ချိန်တွင် ကုမ္ပဏီသည် အများအပြားကို ရရှိနိုင်စေခဲ့သည် တပ်ဆင်ရန် အသင့်ဖြစ်နေသော ဘာသာစကား မော်ဒယ်များပိုမိုကြီးမားသော မျိုးကွဲများ သို့မဟုတ် အလွန်တိကျသော အသုံးပြုမှုကိစ္စရပ်များအတွက် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ထားသော မျိုးကွဲများဖြင့် ကတ်တလောက်ကို တိုးချဲ့ရန် ကတိပြုထားသည်။ ထို့အပြင်၊ ကြီးမားသော dataset များတွင် သုညမှစတင်၍ လေ့ကျင့်ရန်မလိုဘဲ မော်ဒယ်များကို ပရောဂျက်တစ်ခုစီ၏ လိုအပ်ချက်များနှင့် ချိန်ညှိရန် LoRa ကဲ့သို့သော နည်းပညာများကို အသုံးပြုရန် အားပေးသည်။

ဤဖြေရှင်းချက်အမျိုးအစားများတွင် မကြာခဏဖြစ်လေ့ရှိသည့်အတိုင်း၊ တကယ့်အတွေ့အကြုံသည် အောက်ပါတို့ပေါ်တွင် မူတည်ပါလိမ့်မည်။ ဆော့ဖ်ဝဲလ်ဂေဟစနစ်၏ ရင့်ကျက်မှုအဆင့်ကိရိယာများ၊ တည်ငြိမ်မှုနှင့် မော်ဒယ်များစွာကို တစ်ပြိုင်နက်တည်း လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် ပံ့ပိုးမှုတို့တွင် တိုးတက်ကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် နေရာရှိနေသေးကြောင်း လေ့လာသုံးသပ်သူအချို့က ထောက်ပြကြသော်လည်း Raspberry Pi ဂေဟစနစ်၏ ခေတ်ရေစီးကြောင်းသည် ပိုမိုချောမွေ့သော ပေါင်းစပ်မှုဆီသို့ ဦးတည်လာနေသည်။

မည်သို့ပင်ဖြစ်စေ၊ စပိန် သို့မဟုတ် အခြားဥရောပနိုင်ငံများတွင် စီမံကိန်းများ တီထွင်ရန်အတွက် တရားဝင်စာရွက်စာတမ်းများ၊ လက်တွေ့ကျသော ဥပမာများနှင့် တက်ကြွသောအသိုင်းအဝိုင်းတစ်ခုရှိခြင်းသည် တန်ဖိုးနည်းစက်ပစ္စည်းများတွင် embedded နှင့် generative AI ကို စမ်းသပ်ရန် ဝင်ရောက်ရန်အတားအဆီးကို သိသိသာသာ လျှော့ချပေးပါသည်။

စပိန်နှင့် ဥရောပတွင် ဈေးနှုန်း၊ ရရှိနိုင်မှုနှင့် လက်တွေ့ကျသော ရှုထောင့်များ

Raspberry Pi AI HAT+ 2 ကို ရည်ညွှန်းဈေးနှုန်းဖြင့် စတင်ရောင်းချလိုက်ပါပြီ ဒေါ်လာ ၃၉၉.၉၉စပိန်နှင့် ဥရောပကျန်ဒေသများတွင် နောက်ဆုံးပမာဏသည် အခြေအနေပေါ်မူတည်လိမ့်မည် ငွေလဲနှုန်း၊ အခွန်များနှင့် ဖြန့်ဖြူးသူတစ်ဦးချင်းစီ၏ မူဝါဒထို့ကြောင့် ဆိုင်များနှင့် နိုင်ငံများအကြား ကွာခြားချက်အနည်းငယ် ရှိလိမ့်မည်ဟု မျှော်လင့်ရပါသည်။

motherboard သည် ထုတ်ကုန်လိုင်းအားလုံးနှင့် တွဲဖက်အသုံးပြုနိုင်သည်။ ရက်စ်ဘယ်ရီ ပိုင် ၅1GB RAM ပါသော မော်ဒယ်များမှ 16GB ပါသော ဗားရှင်းများအထိ၊ တွဲဖက်အသုံးပြုနိုင်သော Raspberry Pi ကို ရင်းနှီးပြီးသား HAT ဖော်မတ်ကို အသုံးပြု၍ တပ်ဆင်ထားသည်- ၎င်းသည် ဘုတ်ပေါ်တွင် တပ်ဆင်ပြီး GPIO header နှင့် PCIe interface မှတစ်ဆင့် ချိတ်ဆက်သည်။ ထို့ကြောင့် ဤ interface မပါဝင်သော ယခင် Raspberry Pi မော်ဒယ်များကို တွဲဖက်အသုံးပြုနိုင်သော စာရင်းမှ ချန်လှပ်ထားသည်။

ကြေငြာချက်ထုတ်ပြန်ပြီးနောက် အစောပိုင်းအဆင့်များတွင် အထူးပြုဖြန့်ဖြူးသူအချို့က ပြောကြားခဲ့သည် အကန့်အသတ်ရှိသော ကုန်ပစ္စည်း၎င်းသည် ယခုအခါ တရားဝင် Raspberry Pi ဟာ့ဒ်ဝဲထုတ်ဝေမှုများနှင့်အတူ အသုံးများသောအလေ့အကျင့်ဖြစ်လာပါပြီ။ ရေတိုအတွင်း ယူနစ်တစ်ခုကို ရယူလိုသူများသည် တရားဝင်ဥရောပဖြန့်ဖြူးသူများထံမှ ရရှိနိုင်မှုနှင့် စောင့်ဆိုင်းစာရင်းများ ရှိမရှိကို စောင့်ကြည့်ရန် လိုအပ်ပါသည်။

ဟာ့ဒ်ဝဲအပြင်၊ ဝယ်ယူမှုတွင် Raspberry Pi နှင့် Hailo အတွက် နည်းပညာဆိုင်ရာစာရွက်စာတမ်းများနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲအရင်းအမြစ်များ အပါအဝင် GitHub ဥပမာများ၊ အဆင့်ဆင့်လမ်းညွှန်များနှင့် embedded AI ကို အသစ်အသုံးပြုသူများအတွက် ပစ္စည်းများ ပါဝင်သည်။ ၎င်းသည် တစ်ဦးချင်းအသုံးပြုသူများနှင့် အသေးစားစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ နှစ်မျိုးလုံးအတွက် အပိုဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးကိရိယာများတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံရန်မလိုအပ်ဘဲ စမ်းသပ်မှုများစတင်ရန် လွယ်ကူစေသည်။

ဥရောပအခြေအနေအရ၊ ထိုနေရာတွင် ဒေတာ လျှို့ဝှက်ရေး စွမ်းအင်ထိရောက်မှု ပိုမိုသက်ဆိုင်လာသည်နှင့်အမျှ AI HAT+ 2 ကို အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအဖြစ် တင်ပြထားပါသည်။ အရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို ဒေသတွင်းတွင် စီမံဆောင်ရွက်ပါ ပိုမိုထိန်းချုပ်ထားသော AI ဖြေရှင်းချက်များကို ရှာဖွေနေသော အုပ်ချုပ်ရေးအဖွဲ့များ၊ SME များနှင့် လွတ်လပ်သော developer များအတွက် ဆွဲဆောင်မှုရှိနိုင်သည့် ဝေးလံခေါင်သီသော ဒေတာစင်တာများအပေါ် မှီခိုမှုကို လျှော့ချခြင်း။

Raspberry Pi AI HAT+ 2 သည် cloud နှင့် ကြီးမားသော AI server များအကြား အလယ်အလတ်ဖြေရှင်းချက်တစ်ခုအဖြစ် နေရာယူထားသည်- ၎င်းသည် ကွန်ပျူတာအမြင်နှင့် ပေါ့ပါးသောဘာသာစကားမော်ဒယ်များကို တစ်ခုတည်းသော device တွင် ပေါင်းစပ်ရန် သင့်တင့်လျောက်ပတ်သောနည်းလမ်းကို ပေးဆောင်ပြီး ပါဝါသုံးစွဲမှုကို နည်းပါးစေပြီး privacy ကိုလေးစားသော်လည်း ပရောဂျက်များကို ဒီဇိုင်းထုတ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ စွမ်းအားနှင့် မှတ်ဉာဏ်၏ ကန့်သတ်ချက်များအတွင်း ပါဝါသုံးစွဲမှုနည်းပြီး ကုန်ကျစရိတ်နည်းအောင် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားတဲ့ ဟာ့ဒ်ဝဲရဲ့ ပုံမှန်ပါပဲ။

ဆက်စပ်ဆောင်းပါး-

Xiaomi Smart Camera 3 3K: ချိတ်ဆက်ထားသော အိမ်တစ်အိမ်လုံးကို သိမ်းပိုက်ရန် ရည်ရွယ်သည့် 3K စောင့်ကြည့်ကင်မရာအသစ်

အယ်လ်ဘာတို နာဗာရို

ကျွန်တော်သည် သူ၏ "geek" စိတ်ဝင်စားမှုများကို အသက်မွေးဝမ်းကြောင်းတစ်ခုအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးသော နည်းပညာကို ဝါသနာပါသူတစ်ဦးဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်သည် စူးစမ်းလိုစိတ်ဖြင့် ပရိုဂရမ်အမျိုးမျိုးဖြင့် ခေတ်မီနည်းပညာများကို အသုံးပြုကာ ဘဝကို 10 နှစ်ကျော် ကုန်ဆုံးခဲ့သည်။ ယခု ကျွန်ုပ်သည် ကွန်ပျူတာနည်းပညာနှင့် ဗီဒီယိုဂိမ်းများကို အထူးပြုရပြီ။ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ကျွန်ုပ်သည် နည်းပညာနှင့် ဗီဒီယိုဂိမ်းများပေါ်ရှိ ဝဘ်ဆိုဒ်အမျိုးမျိုးအတွက် ၅ နှစ်ကျော်ကြာအောင် ရေးသားခဲ့ပြီး လူတိုင်းနားလည်နိုင်သော ဘာသာစကားဖြင့် သင်လိုအပ်သော အချက်အလက်များကို ပေးလိုသည့် ဆောင်းပါးများကို ဖန်တီးနေသောကြောင့် ဖြစ်ပါသည်။

သင့်တွင်မေးခွန်းများရှိပါက၊ ကျွန်ုပ်၏အသိပညာသည် Windows လည်ပတ်မှုစနစ်အပြင် မိုဘိုင်းလ်ဖုန်းများအတွက် Android နှင့်ပတ်သက်သည့်အရာအားလုံးမှပါဝင်ပါသည်။ ပြီးတော့ ငါ့ရဲ့ကတိကဝတ်က မင်းအတွက်ပါပဲ၊ ငါ အမြဲတမ်း မိနစ်အနည်းငယ်လောက် အချိန်ပေးပြီး ဒီအင်တာနက်ကမ္ဘာမှာ မင်းရှိနိုင်သမျှမေးခွန်းတွေကို ဖြေရှင်းဖို့ ကူညီပေးဖို့ ဆန္ဒရှိနေတယ်။