Raspberry Pi AI HAT+ 2: Detta är det nya lokala AI-erbjudandet för Raspberry Pi 5

Ankomsten av Raspberry Pi AI HAT+ 2 Detta markerar ett nytt steg för dem som vill arbeta med artificiell intelligens direkt i en Raspberry Pi 5 utan att permanent förlita sig på molnet. Detta expansionskort lägger till en dedikerad neural accelerator och sitt eget minne, så att mycket av AI-bearbetningen flyttas från huvudprocessorn, vilket möjliggör mer ambitiösa generativa AI- och datorseendeprojekt.

Med ett rekommenderat pris på cirka 50 000 dollar (Slutpriset i Spanien och resten av Europa kommer att variera beroende på skatter och officiella distributörers marginaler.) AI HAT+ 2 positionerar sig som ett relativt prisvärt alternativ inom det inbyggda AI-ekosystemet. Den konkurrerar inte med stora servrar eller dedikerade GPU:er, men den erbjuder en intressant balans mellan kostnad, strömförbrukning och prestanda. Sakernas internet, automatisering, utbildning och prototyputveckling.

Vad är Raspberry Pi AI HAT+ 2 och hur skiljer den sig från den första generationen?

Raspberry Pi AI HAT+ 2 är en officiell förlängningsplatta Den är designad för Raspberry Pi 5 och ansluts via moderkortets integrerade PCI Express-gränssnitt, men använder även GPIO-kontakten för montering. Det är den direkta efterföljaren till den första AI HAT+, som släpptes 2024 och som erbjöds i varianter med acceleratorer. Hailo-8L (13 TOPS) och Hailo-8 (26 TOPS) och var mycket fokuserad på datorseendeuppgifter.

I den här andra generationen satsar Raspberry Pi på en Hailo-10H neurala nätverksaccelerator åtföljd av 8 GB LPDDR4X-minne dedikerad på själva kortet. Denna kombination är utformad för att stödja arbetsbelastningar på generativ AI i utkanten, såsom kompakta språkmodeller, vision-språkmodeller och multimodala applikationer som kombinerar bild och text.

Faktumet att införliva integrerat DRAM Det här innebär att körning av AI-modeller inte direkt förbrukar Raspberry Pi 5:s huvudminne. Moderkortet kan fokusera på applikationslogik, användargränssnitt, anslutning eller lagring, medan NPU:n hanterar huvuddelen av inferensen. I praktiken bidrar detta till att hålla systemet användbart medan AI-modeller körs i bakgrunden.

Enligt Raspberry Pi själva är övergången från den första AI HAT+ till den här nya modellen praktiskt taget transparent För projekt som redan använde Hailo-8-acceleratorer bibehålls integrationen med företagets kameramiljö och programvarustack, vilket undviker massiva omskrivningar.

Hårdvara, prestanda och strömförbrukning: upp till 40 TOPS med Hailo-10H NPU

Hjärtat i AI HAT+ 2 är Hailo-10HEn specialiserad neural nätverksaccelerator utformad för att effektivt köra inferenser på enheter med låg strömförbrukning. Raspberry Pi och Hailo pratar om upp till 40 TOPPRESADER (teraoperationer per sekund), siffror erhållna med kvantisering i INT4 och INT8, mycket vanligt när modeller distribueras vid kanten.

En av de viktigaste punkterna är att chipet är begränsat till en effekt på cirka 3W strömförbrukningDetta gör att den kan integreras i kompakta kapslingar och inbyggda projekt utan att kylbehovet eller elräkningarna ökar avsevärt, vilket är viktigt för enheter som kan vara aktiva dygnet runt. Denna begränsning innebär dock att bruttoavkastning Den kommer inte alltid att vara överlägsen vad Raspberry Pi 5 själv kan erbjuda när dess CPU och GPU pressas till sina gränser i vissa mycket optimerade arbetsbelastningar.

Jämfört med den tidigare modellen är språnget tydligt: ​​den går från 13/26 TOPS med Hailo‑8L/Hailo‑8 Den uppnår 40 TOPS med Hailo-10H, och för första gången läggs 8 GB dedikerat inbyggt minne till. Den första AI HAT+ utmärkte sig vid uppgifter som objektdetektering, posestimering och scensegmentering; den nya versionen bibehåller dessa typer av applikationer men breddar sitt fokus till språkmodeller och multimodala användningsområden.

Ändå förtydligar Raspberry Pi självt att Hailo-10H:s praktiska prestanda kan vara annorlunda vid vissa visionsoperationer. liknande de 26 TOPS av Hailo-8, på grund av hur arbetsbelastningen är fördelad och de arkitektoniska skillnaderna. Den största förbättringen, mer än i rå datorseendekraft, ligger i de möjligheter det öppnar upp för LLM och lokala generativa modeller.

Tallriken levereras med en valfri kylfläns för NPU:n. Även om strömförbrukningen är begränsad är den vanliga rekommendationen att installera den, särskilt om du ska köra intensiva AI-uppgifter under lång tid eller krävande prestandatester, för att förhindra att chipet minskar frekvenser på grund av temperatur.

Språkmodeller som stöds och lokal LLM-användning

En av de mest slående aspekterna av AI HAT+ 2 är dess förmåga att köra språkmodeller lokalt på en Raspberry Pi 5, utan att skicka data till externa servrar. Under presentationen lyfte Raspberry Pi och Hailo fram en rad modeller, inklusive 1 000 och 1 500 miljoner parametrar som utgångspunkt.

Bland de kompatibla LLM-programmen som erbjuds vid lanseringen finns DeepSeek-R1-Distill, Llama 3.2, Qwen2, Qwen2.5-Instruct och Qwen2.5-CoderDe är relativt kompakta modeller, utformade för uppgifter som grundläggande chatt, textskrivning och korrigering, kodgenerering, enkla översättningar eller scenbeskrivningar från bild- och textinmatningar.

De inledande tester som företaget visat inkluderar exempel på översättning mellan språk och svar på enkla frågor som utförs helt på Raspberry Pi 5 med stöd av AI HAT+ 2, med låg latens och utan att väsentligt påverka systemets övergripande användbarhet. Bearbetningen utförs på Hailo-10H-processorn och kräver inte att enheten ansluts till molnet.

Det bör klargöras att denna lösning inte är avsedd för massmarknadsmodeller såsom fullständiga versioner av ChatGPT, Claude eller de större juridikexamina på Metavars storlekar mäts i hundratals miljarder eller till och med biljoner parametrar. I dessa fall är problemet inte bara datorkraften, utan framför allt minne krävs att vara värd för modellen och dess sammanhang.

Raspberry Pi insisterar själva på att användare ska vara medvetna om att de arbetar med mindre modeller tränade på mer begränsade datamängderFör att kompensera för denna begränsning läggs fokus på tekniker som LoRA (lågrankig anpassning)vilket gör det möjligt att justera modeller till specifika användningsfall utan att behöva omskola dem helt, genom att lägga till lätta anpassningslager ovanpå den befintliga basen.

Minne, begränsningar och jämförelse med en 16 GB Raspberry Pi 5

Inkluderingen av 8 GB dedikerat LPDDR4X RAM Detta är en av de viktigaste nya funktionerna i AI HAT+ 2, men den definierar också tydligt vilka typer av modeller som kan köras. Många medelstora kvantiserade LLM:er, särskilt om man vill hantera ett brett sammanhang, kan lätt behöva mer än 10 GB minneDärför är tillbehöret inriktat på lättviktsmodeller eller de med snävare kontextfönster.

Om man jämför det med en Raspberry Pi 5 16GB Även utan HAT har moderkort med mer minne fortfarande en fördel när man laddar relativt stora modeller direkt i RAM-minnet, förutsatt att en betydande del av det minnet är dedikerat uteslutande till AI och andra uppgifter offras. I det scenariot hanterar den integrerade processorn och grafikkortet all inferens, vilket resulterar i ökad arbetsbelastning.

Förslaget om AI HAT+ 2 är mer meningsfullt när man letar efter separata ansvarsområdenLåt Hailo-10H NPU hantera AI-beräkningarna och frigör Raspberry Pi 5 för att underhålla en lätt skrivbordsmiljö, webbtjänster, databaser, automatiseringar eller presentationsskiktet i en applikation.

För dig som bara vill ha en lokal assistent AI HAT+ 2 är relativt enkel och kapabel att chatta, översätta texter eller hjälpa till med mindre programmeringsuppgifter utan att skicka data till tredje part, och dess balans mellan kraft, förbrukning och kostnad kan visa sig tillräcklig. För projekt som kräver stora modeller eller extremt omfattande sammanhang kommer det dock att vara mer praktiskt att använda enheter med mer minne eller molninfrastruktur.

En annan sak att tänka på är att även om HAT:s 8 GB hjälper till att avlasta minnet, så är versionen av 16 GB av Raspberry Pi 5 Den överträffar fortfarande tilläggskortet vad gäller total kapacitet, så i vissa RAM-intensiva arbetsflöden kommer den konfigurationen att fortsätta att vara att föredra.

Datorseende och samtidig modellkörning

AI HAT+ 2 överger inte den funktion som gjorde den första generationen populär: datorseendeapplikationerHailo-10H kan köra modeller för objektdetektering och spårning, uppskattning av mänsklig pose eller scensegmentering med prestanda som i praktiken ligger i linje med vad Hailo-8 erbjöd vid 26 TOPS.

Raspberry Pi indikerar att det nya kortet kan köra visions- och språkmodeller samtidigtDetta gör det attraktivt för projekt där kameran och textbehandlingen behöver samarbeta. Till exempel övervakningssystem som klassificerar händelser och genererar beskrivningar, smarta kameror som förklarar vad som händer i en scen, eller enheter som kombinerar visuell igenkänning med rapportgenerering.

I specifika scenarier nämns familjemodeller. YOLO För objektdetektering i realtid, med uppdateringsfrekvenser som kan nå runt 30 bildrutor per sekund beroende på modellens upplösning och komplexitet. Tanken är att NPU:n ska hantera denna uppgift medan Raspberry Pi 5 hanterar lagring, nätverk, aviseringar och visning.

Programvaruekosystemet kring AI på Raspberry Pi mognar fortfarande. Även om en samling av exempel, ramverk och verktyg För både Raspberry Pi och Hailo fortsätter parallell exekvering av flera modeller (vision, språk, multimodal) att vara ett område i utveckling och kan kräva finjustering i varje projekt.

I vilket fall som helst, integration med officiell Raspberry Pi-kamerastack Detta förenklar livet för de som redan arbetar med märkets kameramoduler. AI HAT+ 2 integreras direkt med den miljön, så många befintliga visionsprojekt kan migreras till det nya kortet med relativt små förändringar.

Användningsfall i Spanien och Europa: industri, IoT och utbildningsprojekt

Kombinationen av låg strömförbrukning, liten storlek och lokal AI-bearbetning Detta stämmer väl överens med de digitaliseringstrender som implementeras i Spanien och andra europeiska länder. Inom industrisektorer där stabil molnåtkomst inte alltid garanteras eller där strikta sekretesskrav finns, kan en lösning av denna typ vara särskilt attraktiv.

Bland de mest använda termerna i officiell dokumentation finns projekt för industriell automation, processkontroll och anläggningshanteringVisuella inspektionssystem på produktionslinjer, realtidsdetektering av avvikelser, åtkomstkontroll eller personräkning i byggnader är exempel där kombinationen av vision och lätta språkmodeller kan ge mervärde utan att man behöver driftsätta mycket dyrare AI-infrastrukturer.

Inom området Hem och företag IoTAI HAT+ 2 kan fungera som en grund för lokala assistenter som körs på en Raspberry Pi 5, dashboards som tolkar sensordata, kameror som beskriver scener eller enheter som analyserar video utan att ladda upp bilder till externa servrar. Denna metod bidrar till att följa de allt strängare dataskyddsreglerna i Europeiska unionen.

Det kan också vara ett intressant verktyg som utvecklingskit För europeiska företag och startups som överväger att integrera Hailo-10H-chippet i slutprodukter. Testning av prestanda och stabilitet på en Raspberry Pi möjliggör validering av koncept innan man investerar i anpassade hårdvarudesigner.

Inom utbildningsområdet skulle yrkesutbildningscenter, universitet och specialiserade akademier i Spanien kunna använda AI HAT+ 2 som en praktikplattform, vilket skulle ge Inbäddad AI och generativ AI till studenter på tillgänglig och relativt billig hårdvara jämfört med andra dyrare system.

Användarprofil och typ av målprojekt

Raspberry Pi AI HAT+ 2 riktar sig till flera profiler. Å ena sidan den breda communityn av tillverkare och entusiaster som redan använder Raspberry Pi 5 och vill integrera generativ AI eller avancerad vision i sina projekt utan att ta steget till arbetsstationer med dedikerade GPU:er eller vara helt beroende av molntjänster.

Å andra sidan försöker han förföra professionella utvecklare och startups som behöver en testplattform för inbäddad AI. Jämfört med lösningar med eGPU:er eller NPU:er integrerade i industriella datorer erbjuder detta kort en kompakt formfaktor, mycket låg strömförbrukning och en lägre totalkostnad, men med ett lägre prestandatak än mycket dyrare plattformar.

För de som redan har erfarenhet av den första AI HAT+ verkar övergången relativt enkel: integration med befintlig programvara Och kamerastacken har noggrant utformats för att minimera nödvändiga förändringar. Detta är relevant för projekt som redan är igång och som vill dra nytta av prestandaökningen utan att skriva om allt.

I den andra extremen kan användare som bara vill köra språkmodeller lokalt med maximal möjlig minnesmarginal fortfarande hitta en Raspberry Pi 5 16GB Utan HAT, antagandet att den integrerade processorn och grafikkortet hanterar all inferens och att strömförbrukningen blir något högre.

Kort sagt, tillbehöret verkar skapa en nisch som en mellanliggande lösning: kraftfullare och mer flexibel än en Raspberry Pi 5 som arbetar ensam med vissa AI-uppgifter, men långt ifrån prestandan hos servrar eller dedikerade GPU:er, och med fokus på låg strömförbrukning, integritet och kostnadsbesparingar.

Hailo-programvaruintegration, resurser och support

Ur ett mjukvaruperspektiv har Raspberry Pi strävat efter att förenkla installationsprocessen så mycket som möjligt. AI HAT+ 2 ansluts via PCIe-gränssnitt av Raspberry Pi 5 och känns igen direkt av det officiella operativsystemet, vilket gör att AI-applikationer kan köras utan alltför komplicerade installationssteg för de som redan är bekanta med miljön.

Hailo ger användarna en repository på GitHub och en utvecklarzon Den innehåller kodexempel, förkonfigurerade modeller, handledningar och ramverk utformade för både generativ AI och datorseende. Den innehåller också verktyg för att hantera kvantisering, ladda tredjepartsmodeller och optimera specifika arbetsflöden.

Vid lanseringen har företaget gjort flera tillgängliga installationsklara språkmodellermed löftet att utöka katalogen med större varianter eller sådana som är anpassade till mycket specifika användningsfall. Dessutom uppmuntrar det användningen av tekniker som LoRa för att anpassa modellerna till varje projekts behov utan att behöva träna dem från grunden på enorma datamängder.

Som ofta är fallet med den här typen av lösningar beror den faktiska upplevelsen på mognadsnivån för mjukvaruekosystemetVissa analytiker påpekar att det fortfarande finns utrymme för förbättringar vad gäller verktyg, stabilitet och stöd för samtidig exekvering av flera modeller, men trenden i Raspberry Pi-ekosystemet går mot alltmer polerad integration.

I vilket fall som helst, för att utveckla projekt i Spanien eller andra europeiska länder, minskar officiell dokumentation, praktiska exempel och en aktiv gemenskap avsevärt inträdesbarriären för att experimentera med inbäddad och generativ AI i billiga enheter.

Pris, tillgänglighet och praktiska aspekter i Spanien och Europa

Raspberry Pi AI HAT+ 2 har lanserats med ett referenspris på 50 000 dollarI Spanien och resten av Europa beror det slutliga beloppet på växelkurs, skatter och varje distributörs policyDärför förväntas det att det kommer att finnas små skillnader mellan butiker och länder.

Moderkortet är kompatibelt med hela serien av Raspberry Pi 5Från modeller med 1 GB RAM till versioner med 16 GB monteras den kompatibla Raspberry Pi med det välbekanta HAT-formatet: den skruvas fast på kortet och ansluts via GPIO-headern och PCIe-gränssnittet. Tidigare Raspberry Pi-modeller som saknar detta gränssnitt är därför exkluderade från kompatibilitetslistan.

I de inledande skedena efter tillkännagivandet rapporterade vissa specialiserade distributörer att Begränsat lagerDetta är nu vanlig praxis med officiella Raspberry Pi-hårdvarusläpp. De som vill säkra en enhet på kort sikt måste hålla ett öga på tillgängligheten från auktoriserade europeiska distributörer och potentiella väntelistor.

Förutom hårdvaran inkluderar köpet tillgång till teknisk dokumentation och programvaruresurser för Raspberry Pi och Hailo, inklusive GitHub-exempel, steg-för-steg-guider och material för de som är nya inom inbäddad AI. Detta gör det enkelt för både enskilda användare och småföretag att börja experimentera utan att behöva investera i ytterligare utvecklingsverktyg.

I det europeiska sammanhanget, där dataskydd Och i takt med att energieffektivitet blir alltmer relevant presenteras AI HAT+ 2 som en del som möjliggör bearbeta känslig information lokalt minska beroendet av avlägsna datacenter, vilket kan vara attraktivt för förvaltningar, små och medelstora företag och oberoende utvecklare som söker mer kontrollerade AI-lösningar.

Raspberry Pi AI HAT+ 2 positionerar sig som en mellanlösning mellan molnet och stora AI-servrar: den erbjuder ett rimligt tillgängligt sätt att kombinera datorseende och lätta språkmodeller i en enda enhet, vilket håller strömförbrukningen låg och respekterar integriteten, men kräver i gengäld att projekt utformas inom ramen för makt och minne typiskt för hårdvara utformad för låg strömförbrukning och låg kostnad.

Relaterad artikel:

Xiaomi Smart Camera 3 3K: den nya 3K-övervakningskameran som syftar till att erövra det uppkopplade hemmet

Alberto Navarro

Jag är en teknikentusiast som har gjort sina "nördar"-intressen till ett yrke. Jag har tillbringat mer än 10 år av mitt liv med att använda den senaste tekniken och mixtrat med alla typer av program av ren nyfikenhet. Nu har jag specialiserat mig på datateknik och tv-spel. Detta beror på att jag i mer än 5 år har arbetat med att skriva för olika webbplatser om teknik och videospel, skapa artiklar som försöker ge dig den information du behöver på ett språk som är begripligt för alla.

Om du har några frågor sträcker sig min kunskap från allt som rör operativsystemet Windows samt Android för mobiltelefoner. Och mitt engagemang är för dig, jag är alltid villig att spendera några minuter och hjälpa dig att lösa alla frågor du kan ha i den här internetvärlden.