Raspberry Pi AI HAT+ 2: นี่คืออุปกรณ์เสริม AI สำหรับใช้งานในเครื่องรุ่นใหม่สำหรับ Raspberry Pi 5

การมาถึงของ Raspberry Pi AI HAT+ 2 นี่ถือเป็นก้าวใหม่สำหรับผู้ที่ต้องการทำงานร่วมกับปัญญาประดิษฐ์โดยตรง ราสเบอร์รี่ พีอี 5 โดยไม่ต้องพึ่งพาระบบคลาวด์อย่างถาวร บอร์ดเสริมนี้เพิ่มตัวเร่งความเร็วโครงข่ายประสาทเทียมโดยเฉพาะและหน่วยความจำของตัวเอง ทำให้การประมวลผล AI ส่วนใหญ่ถูกย้ายออกจาก CPU หลัก ซึ่งช่วยให้สามารถดำเนินโครงการ AI เชิงสร้างสรรค์และคอมพิวเตอร์วิชั่นที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นได้

โดยมีราคาแนะนำอยู่ที่ประมาณ 130 เหรียญสหรัฐ (ราคาสุดท้ายในสเปนและประเทศอื่นๆ ในยุโรปจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับภาษีและส่วนต่างกำไรของผู้จัดจำหน่ายอย่างเป็นทางการ) AI ​​HAT+ 2 วางตำแหน่งตัวเองเป็นตัวเลือกที่ค่อนข้างราคาไม่แพงในระบบนิเวศ AI แบบฝังตัว มันไม่ได้แข่งขันกับเซิร์ฟเวอร์ขนาดใหญ่หรือ GPU เฉพาะทาง แต่ก็ให้ความสมดุลที่น่าสนใจระหว่างต้นทุน การใช้พลังงาน และประสิทธิภาพ อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (IoT), ระบบอัตโนมัติ, การศึกษา และการสร้างต้นแบบ.

Raspberry Pi AI HAT+ 2 คืออะไร และแตกต่างจากรุ่นแรกอย่างไร?

Raspberry Pi AI HAT+ 2 คือ... แผ่นต่อขยายอย่างเป็นทางการ ออกแบบมาสำหรับ Raspberry Pi 5 โดยเชื่อมต่อผ่านอินเทอร์เฟซ PCI Express ในตัวของเมนบอร์ด และยังใช้ขั้วต่อ GPIO สำหรับการติดตั้งด้วย เป็นรุ่นต่อยอดโดยตรงจาก AI HAT+ รุ่นแรกที่วางจำหน่ายในปี 2024 ซึ่งมีให้เลือกหลายรุ่นพร้อมตัวเร่งความเร็ว Hailo‑8L (13 TOPS) และ Hailo‑8 (26 TOPS) และให้ความสำคัญอย่างมากกับงานด้านคอมพิวเตอร์วิชั่น

ในรุ่นที่สองนี้ Raspberry Pi กำลังเดิมพันกับ... ตัวเร่งความเร็วเครือข่ายประสาทเทียม Hailo-10H พร้อมด้วย หน่วยความจำ LPDDR4X ขนาด 8 GB มีการจัดสรรเฉพาะบนการ์ดนั้นเอง การผสมผสานนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อรองรับปริมาณงานของ ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ที่ขอบระบบเช่น โมเดลภาษาขนาดกะทัดรัด โมเดลภาษาเชิงภาพ และแอปพลิเคชันแบบหลายโมดอลที่ผสมผสานภาพและข้อความเข้าด้วยกัน

ข้อเท็จจริงของการรวมเข้าด้วยกัน ดีแรมแบบรวม นั่นหมายความว่าการทำงานของโมเดล AI ไม่ได้ใช้หน่วยความจำหลักของ Raspberry Pi 5 โดยตรง เมนบอร์ดสามารถมุ่งเน้นไปที่ตรรกะของแอปพลิเคชัน ส่วนติดต่อผู้ใช้ การเชื่อมต่อ หรือการจัดเก็บข้อมูล ในขณะที่ NPU จัดการการประมวลผลส่วนใหญ่ ในทางปฏิบัติแล้ว วิธีนี้ช่วยให้ระบบยังคงใช้งานได้ในขณะที่โมเดล AI ทำงานอยู่เบื้องหลัง

จากข้อมูลของ Raspberry Pi เอง การเปลี่ยนผ่านจาก AI HAT+ รุ่นแรกไปสู่รุ่นใหม่นี้ คือ โปร่งใสเกือบสมบูรณ์ สำหรับโครงการที่เคยใช้ตัวเร่งความเร็ว Hailo-8 มาก่อน การทำงานร่วมกับสภาพแวดล้อมกล้องและชุดซอฟต์แวร์ของบริษัทจะยังคงอยู่ ทำให้ไม่ต้องเขียนโค้ดใหม่ทั้งหมด

ฮาร์ดแวร์ ประสิทธิภาพ และการใช้พลังงาน: สูงสุด 40 TOPS ด้วยหน่วยประมวลผล NPU Hailo-10H

หัวใจสำคัญของ AI ​​HAT+ 2 คือ ไฮโล-10เอชตัวเร่งความเร็วเครือข่ายประสาทเทียมแบบพิเศษที่ออกแบบมาเพื่อประมวลผลการอนุมานอย่างมีประสิทธิภาพบนอุปกรณ์พลังงานต่ำ Raspberry Pi และ Hailo กำลังพูดถึงประสิทธิภาพสูงสุดถึง 40 สุดยอดแห่งประสิทธิภาพ (เทราโอเปอเรชันต่อวินาที) ตัวเลขที่ได้จากการหาปริมาณใน INT4 และ INT8ซึ่งเป็นเรื่องปกติมากเมื่อมีการใช้งานโมเดลที่ส่วนปลาย (edge ​​network)

ประเด็นสำคัญประการหนึ่งคือ ชิปนี้มีข้อจำกัดด้านกำลังไฟอยู่ที่ประมาณ การใช้พลังงาน 3 วัตต์สิ่งนี้ช่วยให้สามารถรวมเข้ากับตู้ขนาดกะทัดรัดและโครงการฝังตัวได้โดยไม่ต้องเพิ่มความต้องการในการระบายความร้อนหรือค่าไฟฟ้าอย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับอุปกรณ์ที่อาจทำงานตลอด 24 ชั่วโมง 7 วันต่อสัปดาห์ อย่างไรก็ตาม ข้อจำกัดนี้หมายความว่า ผลตอบแทนรวม ประสิทธิภาพอาจไม่เหนือกว่าสิ่งที่ Raspberry Pi 5 สามารถทำได้เสมอไป เมื่อ CPU และ GPU ถูกใช้งานอย่างเต็มประสิทธิภาพในบางงานที่ได้รับการปรับแต่งมาเป็นพิเศษ

เมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า การพัฒนาเป็นไปอย่างก้าวกระโดดอย่างเห็นได้ชัด: มันเปลี่ยนจาก... 13/26 TOPS พร้อม Hailo‑8L/Hailo‑8 ชิปตัวนี้ทำความเร็วได้ถึง 40 TOPS ด้วย Hailo-10H และเป็นครั้งแรกที่มีการเพิ่มหน่วยความจำภายในแบบเฉพาะ 8 GB AI HAT+ รุ่นแรกโดดเด่นในงานต่างๆ เช่น การตรวจจับวัตถุ การประมาณท่าทาง และการแบ่งส่วนฉาก รุ่นใหม่นี้ยังคงรักษาแอปพลิเคชันประเภทเหล่านี้ไว้ แต่ขยายขอบเขตการทำงานให้กว้างขึ้น แบบจำลองภาษาและการใช้งานแบบหลายรูปแบบ.

ถึงกระนั้น Raspberry Pi เองก็ชี้แจงว่า ในการประมวลผลภาพบางอย่าง ประสิทธิภาพการทำงานจริงของ Hailo-10H อาจเป็นไปตามที่คาดไว้ คล้ายกับ 26 TOPS ของ Hailo-8 นั้น เกิดจากวิธีการกระจายภาระงานและความแตกต่างทางสถาปัตยกรรม การปรับปรุงที่สำคัญมากกว่าแค่พลังการประมวลผลภาพคอมพิวเตอร์นั้น อยู่ที่ความเป็นไปได้ที่เปิดกว้างสำหรับ LLM และโมเดลสร้างภาพแบบโลคอล

จานนี้มาพร้อมกับ แผ่นระบายความร้อนเสริม สำหรับ NPU แม้ว่าการใช้พลังงานจะจำกัด แต่โดยทั่วไปแล้วแนะนำให้ติดตั้ง โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณจะใช้งาน AI อย่างหนักเป็นเวลานาน หรือทำการทดสอบประสิทธิภาพสูง เพื่อป้องกันไม่ให้ชิปลดความถี่ลงเนื่องจากอุณหภูมิ

รองรับโมเดลภาษาและการใช้งาน LLM ในท้องถิ่น

หนึ่งในแง่มุมที่โดดเด่นที่สุดของ AI ​​HAT+ 2 คือความสามารถในการ เรียกใช้โมเดลภาษาในเครื่อง บน Raspberry Pi 5 โดยไม่ต้องส่งข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์ภายนอก ในระหว่างการนำเสนอ Raspberry Pi และ Hailo ได้เน้นย้ำถึงโมเดลต่างๆ มากมาย รวมถึง พารามิเตอร์ 1.000 และ 1.500 ล้าน เป็นจุดเริ่มต้น

หลักสูตร LLM ที่เข้ากันได้ซึ่งเปิดให้บริการในขณะเปิดตัว ได้แก่ DeepSeek‑R1‑Distill, Llama 3.2, Qwen2, Qwen2.5‑Instruct และ Qwen2.5‑Coderโมเดลเหล่านี้มีขนาดกะทัดรัด ออกแบบมาสำหรับงานต่างๆ เช่น การสนทนาพื้นฐาน การเขียนและแก้ไขข้อความ การสร้างโค้ด การแปลอย่างง่าย หรือการอธิบายฉากจากภาพและข้อความที่ป้อนเข้ามา

การทดสอบเบื้องต้นที่บริษัทนำเสนอนั้นรวมถึงตัวอย่างดังต่อไปนี้ การแปลระหว่างภาษา และคำตอบสำหรับคำถามง่ายๆ จะถูกประมวลผลทั้งหมดบน Raspberry Pi 5 โดยใช้ AI ​​HAT+ 2 ด้วยความหน่วงต่ำและไม่ส่งผลกระทบต่อการใช้งานระบบโดยรวมอย่างมีนัยสำคัญ การประมวลผลจะดำเนินการบนตัวประมวลผลร่วม Hailo-10H และไม่จำเป็นต้องเชื่อมต่ออุปกรณ์กับระบบคลาวด์

ควรชี้แจงให้ชัดเจนว่าโซลูชันนี้ไม่ได้มีไว้สำหรับรุ่นที่วางจำหน่ายในตลาดวงกว้าง เช่น รุ่นเต็มรูปแบบของ ChatGPT, Claude หรือหลักสูตร LLM ขนาดใหญ่ที่ Metaซึ่งมีขนาดวัดได้เป็นแสนล้านหรือแม้แต่ล้านล้านพารามิเตอร์ ในกรณีเหล่านั้น ปัญหาไม่ได้อยู่ที่กำลังการประมวลผลเพียงอย่างเดียว แต่เหนือสิ่งอื่นใดคือ... หน่วยความจำที่ต้องการ เพื่อรองรับโมเดลและบริบทต่างๆ ของโมเดลนั้น

ทาง Raspberry Pi เองก็ยืนยันว่าผู้ใช้ควรตระหนักว่าพวกเขากำลังทำงานกับ... โมเดลขนาดเล็กที่ฝึกฝนด้วยชุดข้อมูลที่มีจำกัดกว่าเพื่อชดเชยข้อจำกัดนี้ จึงมีการมุ่งเน้นไปที่เทคนิคต่างๆ เช่น LoRA (การปรับตัวระดับต่ำ)ซึ่งช่วยให้สามารถปรับโมเดลให้เข้ากับกรณีการใช้งานเฉพาะได้โดยไม่จำเป็นต้องฝึกฝนโมเดลใหม่ทั้งหมด โดยการเพิ่มเลเยอร์การปรับตัวที่มีน้ำหนักเบาลงบนฐานเดิม

หน่วยความจำ ข้อจำกัด และการเปรียบเทียบกับ Raspberry Pi 5 ขนาด 16GB

การรวม แรม LPDDR4X ขนาด 8 GB นี่เป็นหนึ่งในคุณสมบัติใหม่ที่สำคัญของ AI HAT+ 2 แต่ยังกำหนดประเภทของโมเดลที่สามารถใช้งานได้อย่างชัดเจนอีกด้วย โมเดล LLM ขนาดกลางแบบควอนไทซ์จำนวนมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณต้องการจัดการบริบทที่กว้าง อาจต้องการทรัพยากรมากกว่านี้ได้ง่ายๆ หน่วยความจำ 10 GBดังนั้น อุปกรณ์เสริมนี้จึงเหมาะสำหรับรุ่นที่มีน้ำหนักเบาหรือรุ่นที่มีหน้าต่างแสดงผลแคบกว่า

ถ้าคุณเปรียบเทียบกับ Raspberry Pi 5 16GB แม้ไม่มี HAT เมนบอร์ดที่มีหน่วยความจำมากกว่าก็ยังคงได้เปรียบเมื่อโหลดโมเดลขนาดใหญ่ลงใน RAM โดยตรง โดยมีเงื่อนไขว่าหน่วยความจำส่วนใหญ่จะต้องถูกจัดสรรให้กับ AI โดยเฉพาะ และลดทอนงานอื่นๆ ในสถานการณ์เช่นนั้น CPU และ GPU ในตัวจะจัดการการประมวลผลทั้งหมด ส่งผลให้ภาระงานเพิ่มขึ้น

ข้อเสนอ AI ​​HAT+ 2 ดูสมเหตุสมผลกว่าเมื่อพิจารณาจาก ความรับผิดชอบที่แยกจากกันให้หน่วยประมวลผล NPU Hailo-10H จัดการการคำนวณ AI และปล่อยให้ Raspberry Pi 5 ทำงานด้านการดูแลสภาพแวดล้อมเดสก์ท็อปขนาดเล็ก บริการเว็บ ฐานข้อมูล ระบบอัตโนมัติ หรือส่วนแสดงผลของแอปพลิเคชัน

สำหรับผู้ที่ต้องการมีเพียงหนึ่งเดียว ผู้ช่วยท้องถิ่น ด้วยความเรียบง่ายและสามารถสนทนา แปลข้อความ หรือช่วยเหลือในงานเขียนโปรแกรมเล็กๆ น้อยๆ โดยไม่ต้องส่งข้อมูลไปยังบุคคลที่สาม AI HAT+ 2 จึงอาจมีความสมดุลระหว่างประสิทธิภาพ การใช้พลังงาน และต้นทุนที่เพียงพอ อย่างไรก็ตาม สำหรับโครงการที่ต้องการโมเดลขนาดใหญ่หรือบริบทที่กว้างขวางมาก การใช้อุปกรณ์ที่มีหน่วยความจำมากกว่าหรือโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์จะยังคงมีความเหมาะสมมากกว่า

อีกประเด็นที่ควรพิจารณาคือ แม้ว่าหน่วยความจำ 8 GB ของ HAT จะช่วยลดภาระการใช้หน่วยความจำได้ แต่เวอร์ชันของ 16 GB ของ Raspberry Pi 5 โดยรวมแล้วมันยังคงมีประสิทธิภาพเหนือกว่าการ์ดเสริมในแง่ของความจุ ดังนั้นในงานที่ต้องการ RAM สูงบางประเภท การกำหนดค่าแบบนั้นจึงยังคงเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมกว่า

การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์และการประมวลผลโมเดลพร้อมกัน

AI ​​HAT+ 2 ยังคงรักษาคุณสมบัติที่ทำให้รุ่นแรกได้รับความนิยมเอาไว้ นั่นคือ... แอปพลิเคชันคอมพิวเตอร์วิชั่นHailo-10H สามารถใช้งานโมเดลตรวจจับและติดตามวัตถุ การประมาณท่าทางของมนุษย์ หรือการแบ่งส่วนฉากได้ โดยประสิทธิภาพในทางปฏิบัติยังคงสอดคล้องกับสิ่งที่ Hailo-8 นำเสนอที่ 26 TOPS

Raspberry Pi ระบุว่าบอร์ดใหม่สามารถ เรียกใช้โมเดลการมองเห็นและภาษาพร้อมกันสิ่งนี้ทำให้เทคโนโลยีนี้มีความน่าสนใจสำหรับโครงการที่ต้องการให้กล้องและการประมวลผลข้อความทำงานร่วมกัน ตัวอย่างเช่น ระบบเฝ้าระวังที่จำแนกเหตุการณ์และสร้างคำอธิบาย กล้องอัจฉริยะที่อธิบายสิ่งที่เกิดขึ้นในฉาก หรืออุปกรณ์ที่รวมการจดจำภาพเข้ากับการสร้างรายงาน

มีการกล่าวถึงรูปแบบครอบครัวในบางสถานการณ์ YOLO สำหรับการตรวจจับวัตถุแบบเรียลไทม์ ด้วยอัตราการรีเฟรชที่สามารถสูงถึงประมาณ 30 เฟรมต่อวินาที ขึ้นอยู่กับความละเอียดและความซับซ้อนของโมเดล แนวคิดคือหน่วยประมวลผลโครงข่ายประสาทเทียม (NPU) จะจัดการงานนี้ ในขณะที่ Raspberry Pi 5 จะจัดการการจัดเก็บข้อมูล เครือข่าย การแจ้งเตือน และการแสดงผล

ระบบนิเวศซอฟต์แวร์ที่เกี่ยวข้องกับ AI บน Raspberry Pi ยังอยู่ในช่วงพัฒนา แม้ว่าจะมีชุดซอฟต์แวร์อยู่บ้างแล้วก็ตาม ตัวอย่าง กรอบงาน และเครื่องมือ สำหรับทั้ง Raspberry Pi และ Hailo การประมวลผลแบบขนานของหลายโมเดล (ภาพ ภาษา มัลติโมดอล) ยังคงเป็นสาขาที่กำลังพัฒนาอย่างต่อเนื่อง และอาจต้องมีการปรับแต่งอย่างละเอียดในแต่ละโครงการ

อย่างไรก็ตาม การบูรณาการกับ ชุดกล้อง Raspberry Pi อย่างเป็นทางการ สิ่งนี้ช่วยลดความยุ่งยากสำหรับผู้ที่ใช้งานโมดูลกล้องของแบรนด์อยู่แล้ว AI ​​HAT+ 2 ผสานรวมเข้ากับสภาพแวดล้อมนั้นโดยตรง ดังนั้นโครงการด้านภาพที่มีอยู่จำนวนมากจึงสามารถย้ายไปยังบอร์ดใหม่ได้โดยมีการเปลี่ยนแปลงเพียงเล็กน้อย

กรณีศึกษาในสเปนและยุโรป: โครงการด้านอุตสาหกรรม อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง และการศึกษา

การผสมผสานระหว่างการใช้พลังงานต่ำ ขนาดเล็ก และ การประมวลผล AI ในพื้นที่ สิ่งนี้สอดคล้องกับแนวโน้มการเปลี่ยนผ่านสู่ระบบดิจิทัลที่กำลังดำเนินการอยู่ในสเปนและประเทศอื่นๆ ในยุโรป ในภาคอุตสาหกรรมที่การเข้าถึงระบบคลาวด์ไม่เสถียร หรือมีข้อกำหนดด้านการรักษาความลับอย่างเข้มงวด โซลูชันประเภทนี้จึงมีความน่าสนใจเป็นพิเศษ

คำศัพท์ที่ใช้บ่อยที่สุดในเอกสารราชการ ได้แก่ โครงการสำหรับ ระบบอัตโนมัติทางอุตสาหกรรม การควบคุมกระบวนการ และการจัดการสิ่งอำนวยความสะดวกระบบตรวจสอบด้วยภาพในสายการผลิต การตรวจจับความผิดปกติแบบเรียลไทม์ การควบคุมการเข้าออก หรือการนับจำนวนคนในอาคาร เป็นตัวอย่างที่แสดงให้เห็นว่าการผสมผสานระหว่างระบบการมองเห็นและแบบจำลองภาษาขนาดเล็กสามารถเพิ่มมูลค่าได้โดยไม่จำเป็นต้องติดตั้งโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่มีราคาแพงกว่ามาก

ในสาขา อินเทอร์เน็ตของบ้านและธุรกิจAI ​​HAT+ 2 สามารถใช้เป็นพื้นฐานสำหรับผู้ช่วยเสมือนในพื้นที่ที่ทำงานบน Raspberry Pi 5, แดชบอร์ดที่ตีความข้อมูลจากเซ็นเซอร์, กล้องที่อธิบายฉาก หรืออุปกรณ์ที่วิเคราะห์วิดีโอโดยไม่ต้องอัปโหลดภาพไปยังเซิร์ฟเวอร์ภายนอก แนวทางนี้ช่วยให้ปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านการคุ้มครองข้อมูลที่เข้มงวดมากขึ้นในสหภาพยุโรปได้

นอกจากนี้ยังอาจเป็นเครื่องมือที่น่าสนใจอีกด้วย ชุดพัฒนา สำหรับบริษัทและสตาร์ทอัพในยุโรปที่กำลังพิจารณาที่จะนำชิป Hailo-10H ไปใช้ในผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้าย การทดสอบประสิทธิภาพและความเสถียรบน Raspberry Pi จะช่วยให้สามารถตรวจสอบแนวคิดต่างๆ ได้ก่อนที่จะลงทุนในการออกแบบฮาร์ดแวร์แบบกำหนดเอง

ในด้านการศึกษา ศูนย์ฝึกอบรมวิชาชีพ มหาวิทยาลัย และสถาบันเฉพาะทางในสเปนสามารถใช้ AI HAT+ 2 เป็นแพลตฟอร์มฝึกปฏิบัติ เพื่อนำมาซึ่ง... ปัญญาประดิษฐ์แบบฝังตัวและปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ เพื่ออำนวยความสะดวกให้แก่นักเรียนด้วยฮาร์ดแวร์ที่เข้าถึงได้ง่ายและมีราคาไม่แพงนัก เมื่อเทียบกับระบบอื่นๆ ที่มีราคาแพงกว่า

โปรไฟล์ผู้ใช้และประเภทของโครงการเป้าหมาย

Raspberry Pi AI HAT+ 2 มุ่งเป้าไปที่กลุ่มผู้ใช้หลายกลุ่ม กลุ่มแรกคือชุมชนผู้ใช้งานขนาดใหญ่ ผู้ผลิตและผู้ที่ชื่นชอบ สำหรับผู้ที่ใช้งาน Raspberry Pi 5 อยู่แล้ว และต้องการนำ AI แบบสร้างสรรค์หรือเทคโนโลยีการประมวลผลภาพขั้นสูงมาใช้ในโครงการของตน โดยไม่ต้องเปลี่ยนไปใช้เวิร์กสเตชันที่มี GPU เฉพาะ หรือพึ่งพาบริการคลาวด์ทั้งหมด

ในทางกลับกัน เขาก็พยายามจะล่อลวง นักพัฒนาซอฟต์แวร์มืออาชีพและสตาร์ทอัพ ที่ต้องการแพลตฟอร์มทดสอบสำหรับ AI แบบฝังตัว เมื่อเปรียบเทียบกับโซลูชันที่มี eGPU หรือ NPU ที่รวมอยู่ในพีซีอุตสาหกรรม บอร์ดนี้มีขนาดกะทัดรัด ใช้พลังงานต่ำมาก และต้นทุนโดยรวมต่ำกว่า แม้ว่าจะมีประสิทธิภาพสูงสุดที่ต่ำกว่าแพลตฟอร์มที่มีราคาแพงกว่ามากก็ตาม

สำหรับผู้ที่เคยใช้งาน AI HAT+ รุ่นแรกมาก่อน การเปลี่ยนมาใช้รุ่นนี้ดูจะค่อนข้างง่าย: การผสานรวมกับซอฟต์แวร์ที่มีอยู่ และระบบกล้องได้รับการออกแบบอย่างพิถีพิถันเพื่อลดการเปลี่ยนแปลงที่จำเป็นให้น้อยที่สุด สิ่งนี้มีความสำคัญสำหรับโครงการที่กำลังดำเนินการอยู่แล้วซึ่งต้องการใช้ประโยชน์จากประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นโดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมใหม่ทั้งหมด

ในทางตรงกันข้าม ผู้ใช้ที่ต้องการใช้งานโมเดลภาษาในเครื่องโดยใช้หน่วยความจำสูงสุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ก็อาจยังพบปัญหาอยู่บ้าง Raspberry Pi 5 16GB หากไม่มี HAT โดยสมมติว่า CPU และ GPU ในตัวจะจัดการการประมวลผลทั้งหมด การใช้พลังงานก็จะสูงขึ้นเล็กน้อย

โดยสรุปแล้ว อุปกรณ์เสริมชิ้นนี้ดูเหมือนจะสร้างช่องทางเฉพาะตัวในฐานะโซลูชันระดับกลาง: มีประสิทธิภาพและยืดหยุ่นกว่า Raspberry Pi 5 ที่ทำงานเพียงอย่างเดียวในงาน AI บางอย่าง แต่ยังห่างไกลจากประสิทธิภาพของเซิร์ฟเวอร์หรือ GPU เฉพาะทาง และเน้นที่... การใช้พลังงานต่ำ ความเป็นส่วนตัว และการควบคุมต้นทุน.

การบูรณาการซอฟต์แวร์ Hailo, ทรัพยากร และการสนับสนุน

จากมุมมองด้านซอฟต์แวร์ Raspberry Pi มีเป้าหมายที่จะทำให้กระบวนการติดตั้งง่ายที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ AI ​​HAT+ 2 เชื่อมต่อผ่านทาง อินเทอร์เฟซ PCIe ของ Raspberry Pi 5 และได้รับการยอมรับโดยตรงจากระบบปฏิบัติการอย่างเป็นทางการ ทำให้แอปพลิเคชัน AI สามารถทำงานได้โดยไม่ต้องมีขั้นตอนการตั้งค่าที่ซับซ้อนเกินไปสำหรับผู้ที่คุ้นเคยกับสภาพแวดล้อมอยู่แล้ว

Hailo มอบประสบการณ์การใช้งานให้กับผู้ใช้ คลังเก็บโค้ดบน GitHub และ Developer Zone ชุดเครื่องมือนี้ประกอบด้วยตัวอย่างโค้ด โมเดลที่กำหนดค่าไว้ล่วงหน้า บทช่วยสอน และเฟรมเวิร์กที่ออกแบบมาสำหรับทั้ง AI แบบสร้างภาพและคอมพิวเตอร์วิชั่น นอกจากนี้ยังรวมถึงเครื่องมือสำหรับการจัดการการควอนไทเซชัน การโหลดโมเดลจากภายนอก และการเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์เฉพาะด้านด้วย

ในขั้นตอนการเปิดตัว บริษัทได้จัดเตรียมสิ่งต่างๆ ไว้หลายอย่าง โมเดลภาษาพร้อมติดตั้งพร้อมกับคำมั่นสัญญาว่าจะขยายแคตตาล็อกด้วยรุ่นที่ใหญ่กว่าหรือรุ่นที่ปรับให้เข้ากับกรณีการใช้งานเฉพาะเจาะจงมากยิ่งขึ้น นอกจากนี้ยังส่งเสริมการใช้เทคนิคต่างๆ เช่น LoRa เพื่อปรับโมเดลให้เข้ากับความต้องการของแต่ละโครงการโดยไม่ต้องฝึกฝนโมเดลตั้งแต่เริ่มต้นด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่

เช่นเดียวกับกรณีส่วนใหญ่ของโซลูชันประเภทนี้ ประสบการณ์จริงจะขึ้นอยู่กับ... ระดับความสมบูรณ์ของระบบนิเวศซอฟต์แวร์นักวิเคราะห์บางคนชี้ให้เห็นว่า ยังคงมีช่องว่างสำหรับการปรับปรุงในด้านเครื่องมือ ความเสถียร และการสนับสนุนการทำงานพร้อมกันของหลายโมเดล แต่แนวโน้มในระบบนิเวศของ Raspberry Pi กำลังมุ่งไปสู่การบูรณาการที่ราบรื่นยิ่งขึ้น

ไม่ว่าในกรณีใด การพัฒนาโครงการในสเปนหรือประเทศอื่นๆ ในยุโรป การมีเอกสารทางการ ตัวอย่างที่เป็นรูปธรรม และชุมชนที่กระตือรือร้น จะช่วยลดอุปสรรคในการเริ่มต้นทดลองใช้ AI แบบฝังตัวและแบบสร้างสรรค์ในอุปกรณ์ราคาประหยัดได้อย่างมาก

ราคา ความพร้อมจำหน่าย และแง่มุมเชิงปฏิบัติในสเปนและยุโรป

Raspberry Pi AI HAT+ 2 เปิดตัวแล้ว โดยมีราคาอ้างอิงอยู่ที่ 130 เหรียญสหรัฐในสเปนและประเทศอื่นๆ ในยุโรป จำนวนเงินสุดท้ายจะขึ้นอยู่กับ... อัตราแลกเปลี่ยน ภาษี และนโยบายของผู้จัดจำหน่ายแต่ละรายดังนั้น จึงคาดว่าจะมีรายละเอียดที่แตกต่างกันเล็กน้อยระหว่างร้านค้าและประเทศต่างๆ

เมนบอร์ดนี้สามารถใช้งานร่วมกับผลิตภัณฑ์ทุกรุ่นได้ ราสเบอร์รี่ พีอี 5ตั้งแต่รุ่นที่มี RAM 1GB ไปจนถึงรุ่นที่มี RAM 16GB Raspberry Pi ที่ใช้งานร่วมกันได้จะติดตั้งโดยใช้รูปแบบ HAT ที่คุ้นเคย: โดยจะขันสกรูเข้ากับบอร์ดและเชื่อมต่อผ่านทางหัวต่อ GPIO และอินเทอร์เฟซ PCIe ดังนั้น Raspberry Pi รุ่นก่อนหน้าที่ไม่มีอินเทอร์เฟซนี้จึงไม่อยู่ในรายการรุ่นที่ใช้งานร่วมกันได้

ในช่วงแรกหลังจากการประกาศ ผู้จัดจำหน่ายเฉพาะทางบางรายรายงานว่า สินค้ามีจำนวนจำกัดปัจจุบันนี้ถือเป็นวิธีปฏิบัติทั่วไปสำหรับการวางจำหน่ายฮาร์ดแวร์ Raspberry Pi อย่างเป็นทางการ ผู้ที่ต้องการซื้อเครื่องในระยะสั้นจะต้องคอยติดตามความพร้อมจำหน่ายจากตัวแทนจำหน่ายที่ได้รับอนุญาตในยุโรป และรายชื่อผู้รอซื้อที่อาจเกิดขึ้น

นอกเหนือจากฮาร์ดแวร์แล้ว การซื้อครั้งนี้ยังรวมถึงการเข้าถึงเอกสารทางเทคนิคและทรัพยากรซอฟต์แวร์สำหรับ Raspberry Pi และ Hailo ซึ่งรวมถึงตัวอย่างบน GitHub คู่มือทีละขั้นตอน และสื่อสำหรับผู้ที่เพิ่งเริ่มต้นใช้งาน AI ฝังตัว ทำให้ผู้ใช้ทั่วไปและธุรกิจขนาดเล็กสามารถเริ่มต้นทดลองได้ง่ายโดยไม่ต้องลงทุนในเครื่องมือพัฒนาเพิ่มเติม

ในบริบทของยุโรป ที่ซึ่ง ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล และเนื่องจากประสิทธิภาพการใช้พลังงานมีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ AI ​​HAT+ 2 จึงถูกนำเสนอในฐานะอุปกรณ์ที่ช่วยให้ ประมวลผลข้อมูลที่ละเอียดอ่อนในพื้นที่ ลดการพึ่งพาศูนย์ข้อมูลระยะไกล ซึ่งอาจเป็นที่น่าสนใจสำหรับหน่วยงานราชการ ธุรกิจขนาดกลางและขนาดย่อม และนักพัฒนาอิสระที่มองหาโซลูชัน AI ที่ควบคุมได้มากขึ้น

Raspberry Pi AI HAT+ 2 วางตำแหน่งตัวเองเป็นโซลูชันระดับกลางระหว่างคลาวด์และเซิร์ฟเวอร์ AI ขนาดใหญ่: มันนำเสนอวิธีที่เข้าถึงได้ง่ายในการรวมการประมวลผลภาพและโมเดลภาษาขนาดเล็กไว้ในอุปกรณ์เดียว โดยรักษาการใช้พลังงานให้ต่ำและเคารพความเป็นส่วนตัว แต่ในทางกลับกันก็ต้องการให้โครงการต่างๆ ได้รับการออกแบบ ภายในขีดจำกัดของพลังงานและหน่วยความจำ โดยทั่วไปแล้ว อุปกรณ์ฮาร์ดแวร์จะถูกออกแบบมาเพื่อการใช้พลังงานต่ำและต้นทุนต่ำ

บทความที่เกี่ยวข้อง:

กล้องอัจฉริยะ Xiaomi Smart Camera 3 ความละเอียด 3K: กล้องวงจรปิดความละเอียด 3K รุ่นใหม่ ที่พร้อมจะครองตลาดบ้านอัจฉริยะ

อัลแบร์โต นาวาร์โร

ฉันเป็นผู้ชื่นชอบเทคโนโลยีที่เปลี่ยนความสนใจ "เกินบรรยาย" ของเขาให้กลายเป็นอาชีพ ฉันใช้เวลามากกว่า 10 ปีในชีวิตไปกับเทคโนโลยีล้ำสมัยและปรับแต่งโปรแกรมทุกประเภทด้วยความอยากรู้อยากเห็น ตอนนี้ฉันมีความเชี่ยวชาญในด้านเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์และวิดีโอเกม เนื่องจากเป็นเวลากว่า 5 ปีแล้วที่ฉันเขียนให้กับเว็บไซต์ต่างๆ เกี่ยวกับเทคโนโลยีและวิดีโอเกม โดยสร้างบทความที่พยายามให้ข้อมูลที่คุณต้องการในภาษาที่ทุกคนเข้าใจได้

หากคุณมีคำถามใดๆ ความรู้ของฉันมีตั้งแต่ทุกอย่างที่เกี่ยวข้องกับระบบปฏิบัติการ Windows รวมถึง Android สำหรับโทรศัพท์มือถือ และความมุ่งมั่นของฉันคือคุณ ฉันยินดีสละเวลาสักครู่เสมอและช่วยคุณแก้ไขคำถามใดๆ ที่คุณอาจมีในโลกอินเทอร์เน็ตนี้