- O Raspberry Pi AI HAT+ 2 incorpora uma NPU Hailo-10H com até 40 TOPS e 8 GB de RAM dedicada.
- Ele permite executar modelos de linguagem leves e visão computacional localmente, sem depender da nuvem.
- Mantém a compatibilidade com o Raspberry Pi 5 e seu ecossistema de câmeras, mas está limitado a LLMs compactos.
- Seu preço gira em torno de US$ 130 e é voltado para projetos de IoT, indústria, educação e prototipagem na Europa.
A chegada do Raspberry Pi AI HAT+ 2 Isso representa um novo passo para aqueles que desejam trabalhar diretamente com inteligência artificial em um ambiente dinâmico. Raspberry Pi 5 sem depender permanentemente da nuvem. Esta placa de expansão adiciona um acelerador neural dedicado e sua própria memória, de forma que grande parte do processamento de IA seja transferido da CPU principal, permitindo projetos de IA generativa e visão computacional mais ambiciosos.
Com um preço recomendado de cerca de $ 130 (O preço final na Espanha e no resto da Europa pode variar dependendo dos impostos e das margens do distribuidor oficial.) O AI HAT+ 2 se posiciona como uma opção relativamente acessível dentro do ecossistema de IA embarcada. Ele não compete com grandes servidores ou GPUs dedicadas, mas oferece um equilíbrio interessante entre custo, consumo de energia e desempenho. IoT, automação, educação e prototipagem.
O que é o Raspberry Pi AI HAT+ 2 e como ele difere da primeira geração?
O Raspberry Pi AI HAT+ 2 é um placa de extensão oficial Projetado para o Raspberry Pi 5, ele se conecta através da interface PCI Express integrada à placa-mãe e também utiliza o conector GPIO para montagem. É o sucessor direto do primeiro AI HAT+, lançado em 2024, que era oferecido em variantes com aceleradores. Hailo‑8L (13 TOPS) e Hailo‑8 (26 TOPS) e estava muito focado em tarefas de visão computacional.
Nesta segunda geração, o Raspberry Pi aposta em um Acelerador de rede neural Hailo-10H acompanhado por 8 GB de memória LPDDR4X dedicado no próprio cartão. Essa combinação foi projetada para suportar cargas de trabalho de IA generativa na borda, como modelos de linguagem compactos, modelos de visão-linguagem e aplicações multimodais que combinam imagem e texto.
O fato de incorporar DRAM integrada Isso significa que a execução de modelos de IA não consome diretamente a memória principal do Raspberry Pi 5. A placa-mãe pode se concentrar na lógica do aplicativo, na interface do usuário, na conectividade ou no armazenamento, enquanto a NPU lida com a maior parte da inferência. Na prática, isso ajuda a manter o sistema utilizável enquanto os modelos de IA são executados em segundo plano.
Segundo a própria Raspberry Pi, a transição do primeiro AI HAT+ para este novo modelo é virtualmente transparente Para projetos que já utilizavam aceleradores Hailo-8, a integração com o ambiente de câmeras e a pilha de software da empresa é mantida, evitando grandes reescritas.
Hardware, desempenho e consumo de energia: até 40 TOPS com a NPU Hailo-10H.
O coração do AI HAT+ 2 é o Hailo-10HUm acelerador de rede neural especializado, projetado para executar inferências de forma eficiente em dispositivos de baixo consumo de energia. Raspberry Pi e Hailo estão falando em até... 40 TOPs de desempenho (teraoperações por segundo), valores obtidos com quantização em INT4 e INT8, muito comum quando os modelos são implantados na borda.
Um dos pontos principais é que o chip tem uma potência limitada a cerca de Consumo de energia de 3WIsso permite sua integração em gabinetes compactos e projetos embarcados sem aumentar significativamente as necessidades de refrigeração ou as contas de energia elétrica, o que é importante para dispositivos que podem ficar ativos 24 horas por dia, 7 dias por semana. No entanto, essa restrição significa que o rendimento bruto Nem sempre será superior ao que o próprio Raspberry Pi 5 pode oferecer quando sua CPU e GPU forem levadas ao limite em determinadas cargas de trabalho altamente otimizadas.
Comparado ao modelo anterior, o salto é evidente: passa de 13/26 TOPS com Hailo‑8L/Hailo‑8 Com o Hailo-10H, atinge 40 TOPS e, pela primeira vez, conta com 8 GB de memória dedicada integrada. O primeiro AI HAT+ se destacou em tarefas como detecção de objetos, estimativa de pose e segmentação de cenas; a nova versão mantém esses tipos de aplicações, mas amplia seu foco para modelos de linguagem e usos multimodais.
Ainda assim, a própria Raspberry Pi esclarece que, em certas operações de visão, o desempenho prático do Hailo-10H pode ser semelhante ao 26 TOPS do Hailo-8, devido à forma como a carga de trabalho é distribuída e às diferenças arquitetônicas. A principal melhoria, mais do que em termos de poder bruto de visão computacional, reside nas possibilidades que abre para modelos de aprendizado de máquina local (LLM) e modelos generativos locais.
O prato vem com um dissipador de calor opcional para a NPU. Embora o consumo de energia seja limitado, a recomendação usual é instalá-la, especialmente se você for executar tarefas intensivas de IA por um longo período ou testes de desempenho exigentes, para evitar que o chip reduza as frequências devido à temperatura.
Modelos de linguagem suportados e uso local do LLM
Um dos aspectos mais marcantes do AI HAT+ 2 é sua capacidade de executar modelos de linguagem localmente em um Raspberry Pi 5, sem enviar dados para servidores externos. Durante a apresentação, a Raspberry Pi e a Hailo destacaram uma gama de modelos, incluindo 1.000 e 1.500 milhões de parâmetros como ponto de partida.
Entre os LLMs compatíveis oferecidos no lançamento estão DeepSeek‑R1‑Distill, Llama 3.2, Qwen2, Qwen2.5‑Instruct e Qwen2.5‑CoderSão modelos relativamente compactos, projetados para tarefas como bate-papo básico, escrita e correção de texto, geração de código, traduções simples ou descrições de cenas a partir de entradas de imagem e texto.
Os testes iniciais apresentados pela empresa incluem exemplos de tradução entre idiomas e respostas a perguntas simples executadas inteiramente no Raspberry Pi 5 com suporte do AI HAT+ 2, com baixa latência e sem impactar significativamente a usabilidade geral do sistema. O processamento é realizado no coprocessador Hailo-10H e não requer a conexão do dispositivo à nuvem.
Deve ficar claro que esta solução não se destina a modelos de mercado de massa, como versões completas de ChatGPT, Claude ou os LLMs maiores da Metacujos tamanhos são medidos em centenas de bilhões ou até trilhões de parâmetros. Nesses casos, o problema não é apenas o poder computacional, mas sobretudo a memória necessária Para hospedar o modelo e seus contextos.
A própria Raspberry Pi insiste que os usuários devem estar cientes de que estão trabalhando com modelos menores treinados em conjuntos de dados mais limitadosPara compensar essa restrição, o foco é colocado em técnicas como: LoRA (Adaptação de Baixa Classificação)que permitem que os modelos sejam ajustados a casos de uso específicos sem a necessidade de retreiná-los completamente, adicionando camadas de adaptação leves sobre a base existente.
Memória, limitações e comparação com um Raspberry Pi 5 de 16 GB.
A inclusão de 8 GB de RAM LPDDR4X dedicada Esta é uma das principais novidades do AI HAT+ 2, mas também define claramente os tipos de modelos que podem ser executados. Muitos modelos de lógica de longo prazo quantizados de médio porte, especialmente se você quiser lidar com um contexto amplo, podem facilmente precisar de mais do que 10 GB de memóriaPortanto, o acessório é voltado para modelos leves ou aqueles com janelas de contexto mais estreitas.
Se você comparar com um Raspberry Pi 5 16GB Mesmo sem HAT, placas-mãe com mais memória ainda têm vantagem ao carregar modelos relativamente grandes diretamente na RAM, desde que uma parte significativa dessa memória seja dedicada exclusivamente à IA e outras tarefas sejam sacrificadas. Nesse cenário, a CPU e a GPU integradas cuidam de toda a inferência, resultando em aumento da carga de trabalho.
A proposta AI HAT+ 2 faz mais sentido quando se procura por responsabilidades separadasDeixe que a NPU Hailo-10H lide com os cálculos de IA e libere o Raspberry Pi 5 para manter um ambiente de desktop leve, serviços web, bancos de dados, automações ou a camada de apresentação de um aplicativo.
Para quem só quer um assistente local Relativamente simples e capaz de conversar, traduzir textos ou auxiliar em tarefas de programação menores sem enviar dados a terceiros, o equilíbrio entre potência, consumo e custo do AI HAT+ 2 pode se mostrar suficiente. No entanto, para projetos que exigem modelos grandes ou contextos extremamente extensos, o uso de dispositivos com mais memória ou infraestrutura em nuvem continuará sendo mais prático.
Outro ponto a considerar é que, embora os 8 GB do HAT ajudem a aliviar a carga de memória, a versão de 16 GB do Raspberry Pi 5 Ainda assim, supera a placa adicional em capacidade total, portanto, em determinados fluxos de trabalho que exigem muita RAM, essa configuração continuará sendo preferível.
Visão computacional e execução simultânea de modelos
O AI HAT+ 2 não abandona a característica que tornou a primeira geração popular: o aplicações de visão computacionalO Hailo-10H é capaz de executar modelos de detecção e rastreamento de objetos, estimativa de pose humana ou segmentação de cenas com um desempenho que, na prática, permanece em linha com o que o Hailo-8 oferecia a 26 TOPS.
O Raspberry Pi indica que a nova placa pode executar simultaneamente modelos de visão e linguagemIsso torna a tecnologia atraente para projetos em que a câmera e o processamento de texto precisam funcionar em conjunto. Por exemplo, sistemas de vigilância que classificam eventos e geram descrições, câmeras inteligentes que explicam o que está acontecendo em uma cena ou dispositivos que combinam reconhecimento visual com geração de relatórios.
Em cenários específicos, são mencionados modelos familiares. YOLO Para detecção de objetos em tempo real, com taxas de atualização que podem chegar a cerca de 30 quadros por segundo, dependendo da resolução e da complexidade do modelo. A ideia é que a NPU (Unidade de Processamento Neural) lide com essa tarefa enquanto o Raspberry Pi 5 gerencia o armazenamento, a rede, as notificações e a exibição.
O ecossistema de software em torno da IA no Raspberry Pi ainda está em fase de amadurecimento. Embora exista uma coleção de exemplos, estruturas e ferramentas Tanto para o Raspberry Pi quanto para o Hailo, a execução paralela de múltiplos modelos (visão, linguagem, multimodal) continua sendo um campo em evolução e pode exigir ajustes em cada projeto.
Em qualquer caso, a integração com o Conjunto de câmeras oficial do Raspberry Pi Isso simplifica a vida de quem já trabalha com os módulos de câmera da marca. O AI HAT+ 2 se integra diretamente a esse ambiente, permitindo que muitos projetos de visão computacional existentes migrem para a nova placa com alterações relativamente pequenas.
Casos de uso na Espanha e na Europa: projetos industriais, de IoT e educacionais
A combinação de baixo consumo de energia, tamanho reduzido e processamento local de IA Isso está em consonância com as tendências de digitalização implementadas na Espanha e em outros países europeus. Em setores industriais onde o acesso estável à nuvem nem sempre é garantido ou onde existem requisitos rigorosos de confidencialidade, uma solução desse tipo pode ser particularmente atraente.
Entre os termos mais frequentemente usados em documentação oficial estão os projetos para Automação industrial, controle de processos e gestão de instalaçõesSistemas de inspeção visual em linhas de produção, detecção de anomalias em tempo real, controle de acesso ou contagem de pessoas em edifícios são exemplos em que a combinação de visão computacional e modelos de linguagem simples pode agregar valor sem a necessidade de implantar infraestruturas de IA muito mais caras.
No campo de IoT para casa e empresaO AI HAT+ 2 pode servir como base para assistentes locais executados em um Raspberry Pi 5, painéis que interpretam dados de sensores, câmeras que descrevem cenas ou dispositivos que analisam vídeos sem enviar imagens para servidores externos. Essa abordagem ajuda a cumprir as regulamentações de proteção de dados cada vez mais rigorosas da União Europeia.
Também pode ser uma ferramenta interessante, pois kit de desenvolvimento Para empresas e startups europeias que consideram integrar o chip Hailo-10H em produtos finais, testar o desempenho e a estabilidade em um Raspberry Pi permite validar conceitos antes de investir em projetos de hardware personalizados.
Na área educacional, centros de formação profissional, universidades e academias especializadas na Espanha poderiam usar o AI HAT+ 2 como plataforma de prática, trazendo o IA embarcada e IA generativa para estudantes em hardware acessível e relativamente barato em comparação com outros sistemas mais caros.
Perfil do usuário e tipo de projetos visados
O Raspberry Pi AI HAT+ 2 destina-se a vários perfis de público. Por um lado, à ampla comunidade de fabricantes e entusiastas Para quem já usa o Raspberry Pi 5 e quer incorporar IA generativa ou visão avançada em seus projetos sem precisar migrar para estações de trabalho com GPUs dedicadas ou depender totalmente de serviços em nuvem.
Por outro lado, ele tenta seduzir desenvolvedores profissionais e startups que precisam de uma plataforma de testes para IA embarcada. Comparada a soluções com eGPUs ou NPUs integradas em PCs industriais, esta placa oferece um formato compacto, consumo de energia muito baixo e um custo geral menor, embora com um limite de desempenho inferior ao de plataformas muito mais caras.
Para quem já tem experiência com o primeiro AI HAT+, a transição parece relativamente simples: integração com software existente E a arquitetura da câmera foi cuidadosamente projetada para minimizar as alterações necessárias. Isso é relevante para projetos já em andamento que desejam aproveitar o aumento de desempenho sem precisar reescrever tudo.
No outro extremo, os usuários que procuram apenas executar modelos de linguagem localmente com a maior margem de memória possível ainda podem encontrar uma solução. Raspberry Pi 5 16GB Sem HAT, assumindo que a CPU e a GPU integradas lidarão com toda a inferência, o consumo de energia será um pouco maior.
Em resumo, o acessório parece estar conquistando um nicho como uma solução intermediária: mais poderoso e flexível do que um Raspberry Pi 5 trabalhando sozinho em certas tarefas de IA, mas longe do desempenho de servidores ou GPUs dedicadas, e com foco em Baixo consumo de energia, privacidade e contenção de custos..
Integração, recursos e suporte do software Hailo
Do ponto de vista do software, o Raspberry Pi teve como objetivo simplificar ao máximo o processo de configuração. O AI HAT+ 2 se conecta através do Interface PCIe do Raspberry Pi 5 e é reconhecido nativamente pelo sistema operacional oficial, permitindo que aplicativos de IA sejam executados sem etapas de configuração excessivamente complexas para aqueles que já estão familiarizados com o ambiente.
A Hailo oferece aos usuários um Repositório no GitHub e uma Zona de Desenvolvedores Inclui exemplos de código, modelos pré-configurados, tutoriais e frameworks projetados tanto para IA generativa quanto para visão computacional. Também inclui ferramentas para gerenciar quantização, carregar modelos de terceiros e otimizar fluxos de trabalho específicos.
No lançamento, a empresa disponibilizou vários modelos de linguagem prontos para instalarCom a promessa de expandir o catálogo com variantes maiores ou adaptadas a casos de uso muito específicos. Além disso, incentiva o uso de técnicas como LoRa para ajustar os modelos às necessidades de cada projeto sem ter que treiná-los do zero em conjuntos de dados enormes.
Como costuma acontecer com esse tipo de solução, a experiência real dependerá do nível de maturidade do ecossistema de softwareAlguns analistas apontam que ainda há espaço para melhorias em ferramentas, estabilidade e suporte para a execução simultânea de múltiplos modelos, mas a tendência no ecossistema Raspberry Pi é caminhar para uma integração cada vez mais refinada.
Em todo caso, para desenvolver projetos na Espanha ou em outros países europeus, contar com documentação oficial, exemplos práticos e uma comunidade ativa reduz consideravelmente a barreira de entrada para a experimentação com IA embarcada e generativa em dispositivos de baixo custo.
Preço, disponibilidade e aspectos práticos em Espanha e na Europa.
O Raspberry Pi AI HAT+ 2 foi lançado com um preço de referência de $ 130Na Espanha e no resto da Europa, o valor final dependerá de... Taxa de câmbio, impostos e política de cada distribuidorPortanto, espera-se que haja pequenas diferenças entre lojas e países.
A placa-mãe é compatível com toda a linha de Raspberry Pi 5Desde modelos com 1 GB de RAM até versões com 16 GB, o Raspberry Pi compatível é montado usando o formato HAT: ele é parafusado na placa e se conecta através do conector GPIO e da interface PCIe. Modelos anteriores do Raspberry Pi que não possuem essa interface estão, portanto, excluídos da lista de compatibilidade.
Nos estágios iniciais após o anúncio, alguns distribuidores especializados relataram que Estoque limitadoEssa prática já é comum nos lançamentos oficiais de hardware do Raspberry Pi. Quem quiser garantir uma unidade em breve precisará ficar de olho na disponibilidade junto aos distribuidores autorizados na Europa e em possíveis listas de espera.
Além do hardware, a compra inclui acesso à documentação técnica e recursos de software para Raspberry Pi e Hailo, incluindo exemplos no GitHub, guias passo a passo e materiais para iniciantes em IA embarcada. Isso facilita o início de experimentos tanto para usuários individuais quanto para pequenas empresas, sem a necessidade de investir em ferramentas de desenvolvimento adicionais.
No contexto europeu, onde o privacidade de dados E, à medida que a eficiência energética se torna cada vez mais relevante, o AI HAT+ 2 é apresentado como um componente que permite processar informações sensíveis localmente Reduzir a dependência de centros de dados remotos pode ser atraente para administrações, PMEs e desenvolvedores independentes que buscam soluções de IA mais controladas.
O Raspberry Pi AI HAT+ 2 se posiciona como uma solução intermediária entre a nuvem e grandes servidores de IA: oferece uma maneira razoavelmente acessível de combinar visão computacional e modelos de linguagem leves em um único dispositivo, mantendo o consumo de energia baixo e respeitando a privacidade, mas exigindo em contrapartida que os projetos sejam desenvolvidos. dentro dos limites de potência e memória. típico de hardware projetado para baixo consumo de energia e baixo custo.
Sou um entusiasta da tecnologia que transformou seus interesses “geek” em profissão. Passei mais de 10 anos da minha vida usando tecnologia de ponta e mexendo em todos os tipos de programas por pura curiosidade. Agora me especializei em informática e videogames. Isto porque há mais de 5 anos escrevo para diversos sites sobre tecnologia e videojogos, criando artigos que procuram dar-lhe a informação que necessita numa linguagem compreensível para todos.
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