Raspberry Pi AI HAT+ 2: Aceasta este noua ofertă locală de inteligență artificială pentru Raspberry Pi 5

Sosirea Raspberry Pi AI HAT+ 2 Aceasta marchează un nou pas pentru cei care doresc să lucreze direct cu inteligența artificială. Raspberry Pi 5 fără a se baza permanent pe cloud. Această placă de expansiune adaugă un accelerator neuronal dedicat și propria memorie, astfel încât o mare parte din procesarea AI este mutată de pe procesorul principal, permițând proiecte mai ambițioase de AI generativă și viziune computerizată.

Cu un preț recomandat de aproximativ 130 USD (Prețul final în Spania și în restul Europei va varia în funcție de taxe și de marjele distribuitorilor oficiali.) AI HAT+ 2 se poziționează ca o opțiune relativ accesibilă în cadrul ecosistemului de inteligență artificială integrată. Nu concurează cu serverele mari sau GPU-urile dedicate, dar oferă un echilibru interesant între cost, consum de energie și performanță. IoT, automatizare, educație și prototipare.

Ce este Raspberry Pi AI HAT+ 2 și cum diferă de prima generație?

Raspberry Pi AI HAT+ 2 este un placă de extensie oficială Conceput pentru Raspberry Pi 5, se conectează prin interfața PCI Express integrată a plăcii de bază și folosește și conectorul GPIO pentru montare. Este succesorul direct al primului AI HAT+, lansat în 2024, care era oferit în variante cu acceleratoare. Hailo‑8L (13 TOPS) și Hailo‑8 (26 TOPS) și era foarte concentrat pe sarcinile de viziune computerizată.

În această a doua generație, Raspberry Pi pariază pe un Acceleratorul de rețea neuronală Hailo-10H însoțit de 8 GB de memorie LPDDR4X dedicată pe placa în sine. Această combinație este concepută pentru a suporta sarcini de lucru de IA generativă la margine, cum ar fi modele lingvistice compacte, modele viziune-limbaj și aplicații multimodale care combină imaginea și textul.

Faptul de a încorpora DRAM integrat Aceasta înseamnă că rularea modelelor AI nu consumă direct memoria principală a Raspberry Pi 5. Placa de bază se poate concentra pe logica aplicației, interfața utilizator, conectivitate sau stocare, în timp ce NPU se ocupă de cea mai mare parte a inferenței. În practică, acest lucru ajută la menținerea sistemului utilizabil în timp ce modelele AI rulează în fundal.

Conform Raspberry Pi în sine, tranziția de la primul AI HAT+ la acest nou model este practic transparent Pentru proiectele care deja utilizau acceleratoare Hailo-8, integrarea cu mediul de camere și stiva de software a companiei este menținută, evitând rescrierile masive.

Hardware, performanță și consum de energie: până la 40 TOPS cu NPU-ul Hailo-10H

Inima AI HAT+ 2 este Hailo-10HUn accelerator specializat de rețele neuronale, conceput pentru a rula eficient inferențe pe dispozitive cu consum redus de energie. Raspberry Pi și Hailo vorbesc despre până la 40 de performanțe de top (teraoperații pe secundă), cifre obținute cu cuantizare în INT4 și INT8, foarte frecvent atunci când modelele sunt implementate la margine.

Unul dintre punctele cheie este că cipul este limitat la o putere de aproximativ Consum de energie de 3WAcest lucru permite integrarea sa în carcase compacte și proiecte încorporate fără a crește semnificativ cerințele de răcire sau facturile la electricitate, ceea ce este important pentru dispozitivele care pot fi active 24/7. Cu toate acestea, această restricție înseamnă că randament brut Nu va fi întotdeauna superior față de ceea ce poate oferi Raspberry Pi 5 în sine atunci când procesorul și placa grafică sunt împinse la limite în anumite sarcini de lucru extrem de optimizate.

Comparativ cu modelul anterior, saltul este clar: trece de la 13/26 TOPS cu Hailo‑8L/Hailo‑8 Atinge 40 TOPS cu Hailo-10H și, pentru prima dată, i se adaugă 8 GB de memorie dedicată integrată. Primul AI HAT+ a excelat la sarcini precum detectarea obiectelor, estimarea poziției și segmentarea scenei; noua versiune menține aceste tipuri de aplicații, dar își extinde domeniul de aplicare la... modele lingvistice și utilizări multimodale.

Chiar și așa, Raspberry Pi clarifică faptul că, în anumite operațiuni vizuale, performanța practică a Hailo-10H poate fi similar cu 26 TOPS a modelului Hailo-8, datorită modului în care este distribuit volumul de muncă și diferențelor arhitecturale. Îmbunătățirea majoră, mai mult decât puterea brută a vederii computerizate, constă în posibilitățile pe care le deschide pentru LLM și modelele generative locale.

Placa vine cu o radiator opțional pentru NPU. Deși consumul de energie este limitat, recomandarea obișnuită este instalarea acestuia, mai ales dacă urmează să rulați sarcini intensive de inteligență artificială pentru o perioadă lungă de timp sau teste de performanță solicitante, pentru a preveni reducerea frecvențelor de către cip din cauza temperaturii.

Modele lingvistice acceptate și utilizare LLM locală

Unul dintre cele mai izbitoare aspecte ale AI HAT+ 2 este capacitatea sa de a rulează modele lingvistice local pe un Raspberry Pi 5, fără a trimite date către servere externe. În timpul prezentării, Raspberry Pi și Hailo au evidențiat o gamă de modele, inclusiv 1.000 și 1.500 de milioane de parametri ca punct de plecare.

Printre LLM-urile compatibile oferite la lansare se numără DeepSeek-R1-Distill, Llama 3.2, Qwen2, Qwen2.5-Instruct și Qwen2.5-CoderSunt modele relativ compacte, concepute pentru sarcini precum chat de bază, scrierea și corectarea de texte, generarea de cod, traduceri simple sau descrieri de scene din imagini și text introduse.

Testele inițiale prezentate de companie includ exemple de traducere între limbi și răspunsuri la întrebări simple executate în întregime pe Raspberry Pi 5, suportat de AI HAT+ 2, cu latență redusă și fără a afecta semnificativ utilizabilitatea generală a sistemului. Procesarea se realizează pe coprocesorul Hailo-10H și nu necesită conectarea dispozitivului la cloud.

Trebuie clarificat faptul că această soluție nu este destinată modelelor de larg consum, cum ar fi versiunile complete ale ChatGPT, Claude sau mai marii LLM de la Metaale căror dimensiuni sunt măsurate în sute de miliarde sau chiar trilioane de parametri. În aceste cazuri, problema nu este doar puterea de calcul, ci mai presus de toate memorie necesară pentru a găzdui modelul și contextele sale.

Raspberry Pi insistă ca utilizatorii să fie conștienți de faptul că lucrează cu modele mai mici antrenate pe seturi de date mai limitatePentru a compensa această restricție, accentul se pune pe tehnici precum LoRA (Adaptare de rang inferior)care permit ajustarea modelelor la cazuri de utilizare specifice fără a fi nevoie de reantrenarea lor completă, adăugând straturi ușoare de adaptare peste baza existentă.

Memorie, limitări și comparație cu un Raspberry Pi 5 de 16 GB

Includerea 8 GB de memorie RAM dedicată LPDDR4X Aceasta este una dintre principalele caracteristici noi ale AI HAT+ 2, dar definește clar și tipurile de modele care pot fi rulate. Multe LLM-uri cuantizate de dimensiuni medii, mai ales dacă doriți să gestionați un context larg, pot necesita cu ușurință mai mult de 10 GB de memoriePrin urmare, accesoriul este orientat către modele ușoare sau cu ferestre de context mai înguste.

Dacă îl comparați cu un Raspberry Pi 5 16GB Chiar și fără HAT, plăcile de bază cu mai multă memorie au în continuare un avantaj atunci când încarcă modele relativ mari direct în RAM, cu condiția ca o porțiune semnificativă a acestei memorii să fie dedicată exclusiv inteligenței artificiale și să fie sacrificate alte sarcini. În acest scenariu, procesorul și GPU-ul integrate se ocupă de toate inferențele, ceea ce duce la o creștere a volumului de muncă.

Propunerea AI HAT+ 2 are mai mult sens atunci când se caută responsabilități separatePermiteți plăcii de bază Hailo-10H să se ocupe de calculele bazate pe inteligență artificială și eliberați spațiul de lucru al Raspberry Pi 5 pentru a menține un mediu desktop ușor, servicii web, baze de date, automatizări sau stratul de prezentare al unei aplicații.

Pentru cei care vor să aibă doar unul asistent local Relativ simplu și capabil să discute prin chat, să traducă texte sau să asiste la sarcini minore de programare fără a trimite date către terți, echilibrul dintre putere, consum și cost al AI HAT+ 2 se poate dovedi suficient. Cu toate acestea, pentru proiectele care necesită modele mari sau contexte extrem de extinse, utilizarea dispozitivelor cu mai multă memorie sau infrastructură cloud va rămâne mai practică.

Un alt aspect de luat în considerare este că, deși cei 8 GB ai HAT ajută la descărcarea memoriei, versiunea de 16 GB de Raspberry Pi 5 Încă depășește performanța plăcii de extensie în ceea ce privește capacitatea totală, așa că în anumite fluxuri de lucru care consumă multă RAM, configurația respectivă va continua să fie preferabilă.

Viziune computerizată și execuție simultană a modelului

AI HAT+ 2 nu abandonează caracteristica care a făcut prima generație populară: aplicații de viziune computerizatăHailo-10H este capabil să ruleze modele de detectare și urmărire a obiectelor, estimarea poziției umane sau segmentarea scenelor cu performanțe care, în practică, rămân în concordanță cu ceea ce oferea Hailo-8 la 26 TOPS.

Raspberry Pi indică faptul că noua placă poate rulează simultan modele de viziune și limbajAcest lucru îl face atractiv pentru proiectele în care camera și procesarea textului trebuie să funcționeze împreună. De exemplu, sisteme de supraveghere care clasifică evenimentele și generează descrieri, camere inteligente care explică ce se întâmplă într-o scenă sau dispozitive care combină recunoașterea vizuală cu generarea de rapoarte.

În scenarii specifice, sunt menționate modele familiale. YOLO Pentru detectarea obiectelor în timp real, cu rate de reîmprospătare care pot ajunge la aproximativ 30 de cadre pe secundă, în funcție de rezoluția și complexitatea modelului. Ideea este că NPU-ul se va ocupa de această sarcină, în timp ce Raspberry Pi 5 gestionează stocarea, rețeaua, notificările și afișajul.

Ecosistemul software din jurul inteligenței artificiale pe Raspberry Pi este încă în curs de maturizare. Deși o colecție de exemple, cadre și instrumente Atât pentru Raspberry Pi, cât și pentru Hailo, execuția paralelă a mai multor modele (viziune, limbaj, multimodal) continuă să fie un domeniu în evoluție și poate necesita ajustări fine în fiecare proiect.

În orice caz, integrarea cu stivă oficială de camere Raspberry Pi Acest lucru simplifică viața celor care lucrează deja cu modulele de cameră ale mărcii. AI HAT+ 2 se integrează direct cu acel mediu, astfel încât multe proiecte de viziune existente pot migra pe noua placă cu modificări relativ minore.

Cazuri de utilizare în Spania și Europa: industrie, IoT și proiecte educaționale

Combinația dintre consumul redus de energie, dimensiunile mici și procesare locală a inteligenței artificiale Acest lucru se aliniază bine cu tendințele de digitalizare implementate în Spania și în alte țări europene. În sectoarele industriale în care accesul stabil la cloud nu este întotdeauna garantat sau în care există cerințe stricte de confidențialitate, o soluție de acest tip poate fi deosebit de atractivă.

Printre termenii cei mai des utilizați în documentația oficială se numără proiectele pentru automatizare industrială, controlul proceselor și managementul instalațiilorSistemele de inspecție vizuală pe liniile de producție, detectarea anomaliilor în timp real, controlul accesului sau numărarea persoanelor în clădiri sunt exemple în care combinarea vederii și a modelelor lingvistice ușoare poate adăuga valoare fără a fi nevoie de implementarea unor infrastructuri de inteligență artificială mult mai costisitoare.

În domeniul IoT pentru acasă și afaceriAI HAT+ 2 poate servi drept bază pentru asistenții locali care rulează pe un Raspberry Pi 5, tablouri de bord care interpretează datele senzorilor, camere care descriu scene sau dispozitive care analizează videoclipuri fără a încărca imagini pe servere externe. Această abordare ajută la respectarea reglementărilor din ce în ce mai stricte privind protecția datelor din Uniunea Europeană.

Poate fi, de asemenea, un instrument interesant, deoarece kit de dezvoltare Pentru companiile și startup-urile europene care iau în considerare integrarea cipului Hailo-10H în produsele finite. Testarea performanței și a stabilității pe un Raspberry Pi permite validarea conceptelor înainte de a investi în proiecte hardware personalizate.

În domeniul educațional, centrele de formare profesională, universitățile și academiile specializate din Spania ar putea utiliza AI HAT+ 2 ca platformă de practică, aducând... IA încorporată și IA generativă studenților pe hardware accesibil și relativ ieftin în comparație cu alte sisteme mai scumpe.

Profilul utilizatorului și tipul de proiecte vizate

Raspberry Pi AI HAT+ 2 vizează mai multe profiluri. Pe de o parte, comunitatea largă de creatori și entuziaști care utilizează deja Raspberry Pi 5 și doresc să încorporeze inteligența artificială generativă sau vederea avansată în proiectele lor, fără a face saltul către stații de lucru cu GPU-uri dedicate sau a depinde în totalitate de serviciile cloud.

Pe de altă parte, el încearcă să seducă dezvoltatori profesioniști și startup-uri care au nevoie de o platformă de testare pentru inteligența artificială încorporată. Comparativ cu soluțiile cu eGPU-uri sau NPU-uri integrate în PC-uri industriale, această placă oferă un factor de formă compact, un consum de energie foarte redus și un cost total mai mic, deși cu un plafon de performanță mai scăzut decât platformele mult mai scumpe.

Pentru cei care au deja experiență cu primul AI HAT+, tranziția pare relativ simplă: integrare cu software-ul existent Iar stiva de camere a fost proiectată cu atenție pentru a minimiza modificările necesare. Acest lucru este relevant pentru proiectele deja în desfășurare care doresc să profite de creșterea performanței fără a rescrie totul.

La cealaltă extremă, utilizatorii care doresc doar să ruleze modele lingvistice local cu marja maximă de memorie posibilă pot găsi totuși o Raspberry Pi 5 16GB Fără HAT, presupunând că CPU-ul și GPU-ul integrate vor gestiona toate inferențele și că consumul de energie va fi ceva mai mare.

Pe scurt, accesoriul pare să-și creeze o nișă ca soluție intermediară: mai puternic și mai flexibil decât un Raspberry Pi 5 care lucrează singur la anumite sarcini de inteligență artificială, dar departe de performanța serverelor sau a GPU-urilor dedicate și cu accent pe... consum redus de energie, confidențialitate și control al costurilor.

Integrare software, resurse și asistență Hailo

Din punct de vedere software, Raspberry Pi și-a propus să simplifice pe cât posibil procesul de configurare. AI HAT+ 2 se conectează prin intermediul Interfață PCIe al Raspberry Pi 5 și este recunoscut nativ de sistemul de operare oficial, permițând aplicațiilor AI să ruleze fără pași de configurare excesiv de complecși pentru cei deja familiarizați cu mediul.

Hailo oferă utilizatorilor o depozit pe GitHub și o Zonă pentru Dezvoltatori Include exemple de cod, modele preconfigurate, tutoriale și framework-uri concepute atât pentru inteligența artificială generativă, cât și pentru viziunea computerizată. De asemenea, include instrumente pentru gestionarea cuantizării, încărcarea modelelor terțe și optimizarea fluxurilor de lucru specifice.

La lansare, compania a pus la dispoziție mai multe modele lingvistice gata de instalarecu promisiunea extinderii catalogului cu variante mai mari sau adaptate unor cazuri de utilizare foarte specifice. În plus, încurajează utilizarea unor tehnici precum LoRa pentru a ajusta modelele la nevoile fiecărui proiect, fără a fi nevoie să le antrenezi de la zero pe seturi de date enorme.

Ca de obicei în cazul acestor tipuri de soluții, experiența reală va depinde de nivelul de maturitate al ecosistemului softwareUnii analiști subliniază că există încă loc de îmbunătățiri în ceea ce privește instrumentele, stabilitatea și suportul pentru execuția simultană a mai multor modele, dar tendința în ecosistemul Raspberry Pi se îndreaptă spre o integrare din ce în ce mai rafinată.

În orice caz, dezvoltarea de proiecte în Spania sau în alte țări europene, existența documentației oficiale, a exemplelor practice și a unei comunități active reduce considerabil bariera de intrare pentru experimentarea cu inteligență artificială integrată și generativă în dispozitive low-cost.

Preț, disponibilitate și aspecte practice în Spania și Europa

Raspberry Pi AI HAT+ 2 a fost lansat cu un preț de referință de 130 USDÎn Spania și în restul Europei, suma finală va depinde de cursul de schimb valutar, taxele și politica fiecărui distribuitorPrin urmare, este de așteptat să existe mici diferențe între magazine și țări.

Placa de bază este compatibilă cu întreaga gamă de Raspberry Pi 5De la modelele cu 1 GB de RAM până la versiunile cu 16 GB, Raspberry Pi compatibil se montează folosind formatul familiar HAT: se înșurubează pe placă și se conectează prin intermediul conectorului GPIO și al interfeței PCIe. Prin urmare, modelele anterioare de Raspberry Pi cărora le lipsește această interfață sunt excluse din lista de compatibilitate.

În etapele inițiale care au urmat anunțului, unii distribuitori specializați au raportat că Stoc limitatAceasta este acum o practică obișnuită în cazul lansărilor oficiale de hardware Raspberry Pi. Cei care doresc să obțină o unitate pe termen scurt vor trebui să fie atenți la disponibilitatea de la distribuitorii europeni autorizați și la potențialele liste de așteptare.

Pe lângă hardware, achiziția include acces la documentație tehnică și resurse software pentru Raspberry Pi și Hailo, inclusiv exemple GitHub, ghiduri pas cu pas și materiale pentru cei care sunt noi în domeniul inteligenței artificiale integrate. Acest lucru facilitează atât pentru utilizatorii individuali, cât și pentru întreprinderile mici începerea experimentelor fără a fi nevoie să investească în instrumente de dezvoltare suplimentare.

În contextul european, unde confidențialitatea datelor Și, pe măsură ce eficiența energetică devine din ce în ce mai relevantă, AI HAT+ 2 este prezentat ca o piesă care permite procesează informațiile sensibile la nivel local reducerea dependenței de centrele de date la distanță, ceea ce poate fi atractiv pentru administrații, IMM-uri și dezvoltatori independenți care caută soluții de inteligență artificială mai controlate.

Raspberry Pi AI HAT+ 2 se poziționează ca o soluție intermediară între cloud și serverele mari de inteligență artificială: oferă o modalitate rezonabil accesibilă de a combina viziunea computerizată și modelele lingvistice ușoare într-un singur dispozitiv, menținând un consum de energie redus și respectând confidențialitatea, dar necesitând în schimb ca proiectele să fie concepute... în limitele puterii și memoriei tipic pentru hardware-ul proiectat pentru consum redus de energie și cost redus.

Articol conex:

Xiaomi Smart Camera 3 3K: noua cameră de supraveghere 3K care își propune să cucerească locuința conectată

Alberto Navarro

Sunt un pasionat de tehnologie care și-a transformat interesele de „tocilar” într-o profesie. Mi-am petrecut mai bine de 10 ani din viața mea folosind tehnologie de ultimă oră și mânuind cu tot felul de programe din pură curiozitate. Acum m-am specializat în tehnologie computerizată și jocuri video. Asta pentru că de mai bine de 5 ani scriu pentru diverse site-uri web despre tehnologie și jocuri video, creând articole care urmăresc să-ți ofere informațiile de care ai nevoie într-un limbaj pe care oricine este pe înțeles.

Dacă aveți întrebări, cunoștințele mele variază de la tot ce ține de sistemul de operare Windows, precum și Android pentru telefoane mobile. Și angajamentul meu este față de tine, sunt mereu dispus să petrec câteva minute și să te ajut să rezolvi orice întrebări pe care le poți avea în această lume a internetului.