Dolazak Raspberry Pi AI HAT+ 2 Ovo označava važan korak za one koji žele direktno raditi s umjetnom inteligencijom u Malina Pi 5 bez oslanjanja na oblak. Ova nova ploča za proširenje kombinuje namenski neuronski akcelerator i sopstvenu memoriju kako bi rasteretila glavni procesor od većeg dela AI posla i omogućila zahtevnije aplikacije u oblasti... generativna umjetna inteligencija na rubu.
Sa referentnom cijenom od oko 130 dolara - što se u Španiji i drugim evropskim zemljama prevodi u brojke blizu 140-150 eura Prema riječima distributera, AI HAT+ 2 je pozicioniran kao relativno pristupačna opcija za eksperimentisanje sa... lagani jezički modeli i računarski vid na uređajima niske potrošnje energije. Cilj mu nije da se takmiči s velikim radnim stanicama ili uslugama u oblaku, već da ponudi praktičan alat za projekte u IoT, automatizacija, izrada prototipa i obuka.
Šta je Raspberry Pi AI HAT+ 2 i po čemu se razlikuje od prethodnog?
Raspberry Pi AI HAT+ 2 je... službena dodatna tablica za Raspberry Pi 5 koji se montira prema klasičnom HAT konceptu: pričvršćuje se vijcima na matičnu ploču i povezuje na oba GPIO konektor što se tiče interfejsa PCI Express integriran u sam Raspberry Pi. Njegov cilj je proširiti AI računarske kapacitete sistema bez promjene faktora oblika ili filozofije SBC-ova.
Ovaj model stiže kao direktni nasljednik prvog Raspberry Pi AI HAT+, predstavljen 2024. godine i gotovo u potpunosti fokusiran na zadatke inteligentni vid Zahvaljujući akceleratorima Hailo-8 (26 TOPS) i Hailo-8L (13 TOPS). Ta ploča je bila u velikoj mjeri usmjerena na detekciju objekata, procjenu položaja ili prepoznavanje scene kamere, ali nije bila dovoljna za... jezički modeli nešto ambiciozniji.
Sa AI HAT+ 2, Raspberry Pi pravi skok ka lokalna multimodalna umjetna inteligencija oslanjajući se na novi akcelerator neuronskih mreža Hailo-10H i dodavanje na samu karticu 8 GB LPDDR4X memorije posvećeno. Ova kombinacija nam omogućava da idemo dalje od kompjuterskog vida i obuhvatimo Veliki jezički modeli smanjene veličine i multimodalni modeli direktno na uređaju.
Imajući DRAM integriran u HATSistem može bolje alocirati resurse: Raspberry Pi 5 zadržava svoj CPU, GPU i glavnu RAM memoriju za logiku aplikacije, korisnički interfejs ili mrežne usluge, dok Hailo-10H koprocesor obrađuje većinu AI inferencije. U praksi, ovo smanjuje uticaj AI na ukupne performanse sistema.
Hardver i performanse: Hailo-10H, 40 TOPS i niska potrošnja energije
Srce AI HAT+ 2 je... Hailo-10H, akcelerator neuronskih mreža dizajniran za implementaciju Vještačka inteligencija na rubu i uporedivo s nekim platforme s integriranom umjetnom inteligencijomPrema podacima koje su dostavili Raspberry Pi i Hailo, ovaj čip nudi do Performanse zaključivanja 40 TOPSrad sa kvantizacijama kao što su INT4 i INT8 uobičajeno u ugrađenim okruženjima. Ovaj skok predstavlja jasno poboljšanje u odnosu na 13/26 TOPS prve generacije zasnovane na Hailo-8 i Hailo-8L.
Jedna od ključnih stvari je da je Hailo-10H ograničen na izlaznu snagu od oko 3 WOvo ograničenje drži potrošnju energije pod kontrolom i olakšava njegovu upotrebu u kompaktnim kućištima, projektima napajanim baterijama ili sistemima gdje je odvođenje toplote problem. Kompromis je u tome što, pod određenim visoko optimizovanim opterećenjima za CPU i GPU Raspberry Pi 5,... prednost u bruto performansama Performanse NPU-a neće uvijek biti spektakularne.
Ploča sadrži 8 GB LPDDR4X memorije posvećen isključivo AI akceleratoru. Ova nova funkcija je značajna: dok se prvi AI HAT+ oslanjao gotovo u potpunosti na vlastitu memoriju SBC-a, sada HAT može modeli i podaci o opterećenju u vlastitoj RAM memoriji, dodatno smanjujući utjecaj na memoriju Raspberry Pi 5.
Raspberry Pi pokazuje da su, u zadacima vida, performanse Hailo-10H... praktično ekvivalentno u poređenju sa 26 TOPS varijantom originalnog AI HAT+, uprkos arhitektonskoj promjeni. Pravo poboljšanje je najuočljivije u njegovim mogućnostima rukovanja. generativna AI opterećenja i u fleksibilnosti koju pruža namjenska ugrađena memorija.
Paket uključuje a specifični hladnjak Za NPU, iako nije uvijek neophodan zbog potrošnje energije, preporučuje se ako ćete pokretati intenzivne procese inferencije tokom dužih perioda. Ideja je da se čip održi unutar stabilnog termalnog raspona i spriječi potencijalno smanjenje frekvencije zbog temperature.
Podržani jezički modeli i šta se može uraditi lokalno
Jedna od glavnih prednosti novog dodatka je mogućnost pokretanja modeli lokalnog jezika na Raspberry Pi 5 bez potrebe za pribjegavanjem udaljenim serverima. Tokom prezentacije, kompanija je naznačila početnu seriju podržanih modela, od 1.000 i 1.500 miliona parametaraupravljiva skala za dostupan hardver.
Među spomenutim modelima su DeepSeek‑R1‑Distill, Llama 3.2, Qwen2, Qwen2.5‑Instruct i Qwen2.5‑CoderVećina ih je okolo 1.500 milijardi parametaraosim Llama 3.2, koja ostaje na oko milijardu. Zajedno, oni omogućavaju implementaciju funkcija kao što su osnovni razgovorni chat, generiranje koda i podrška, prevođenje tekstova ili odgovaranje na jednostavna pitanja, a sve to uz obradu podataka direktno na uređaju.
Početne demonstracije uključuju zadatke kao što su Prijevod s francuskog na engleski ili odgovaranje na kratka pitanja koristeći Qwen2. U ovim primjerima, latencija ostaje niska, a interakcija je glatka, što rezultira mnogo prirodnijim iskustvom nego kada se oslanjate na nestabilne veze ili preopterećene vanjske servere.
Međutim, važno je pojasniti da AI HAT+ 2 Nije dizajniran za modele masovne proizvodnje. kao što su pune implementacije ChatGPT-a, Claudea ili većih LLM-ova od Mete, Anthropic-a ili OpenAI-a. Ovi sistemi rade s brojkama parametara koje se obično kreću između stotine milijardi i nekoliko triliona, daleko od onoga što može podnijeti NPU male snage sa 8 GB posvećene RAM memorije.
Čak i uz ova ograničenja, odbor omogućava stvaranje zanimljivih projekata: ličnih asistenata koji zaista rade. nema veze, mali privatni chatbotovi, alati za generiranje koda u izoliranim okruženjima ili sistemi koji kombiniraju prepoznavanje scene s kratkim tekstualnim opisom.
Memorija, praktična ograničenja i poređenje sa Raspberry Pi 5 od 16 GB
u 8GB LPDDR4X Funkcije integrirane u AI HAT+ 2 predstavljaju jasno poboljšanje u odnosu na prvu generaciju, ali također predstavljaju i jasno ograničenje. Srednje veliki kvantizirani LLM-ovi A s velikim kontekstima, lako mogu premašiti 10 GB memorije između težina, međumemorija i konteksta, tako da je ovo rješenje za sada namijenjeno relativno kompaktnim modelima ili za rad s manji kontekstni prozori.
Ako ga uporedite sa Raspberry Pi 5 16GBMatična ploča s najvećom konfiguracijom memorije i dalje nudi više prostora za učitavanje velikih programa direktno u sistemsku RAM memoriju, posebno ako je cijeli sistem posvećen AI-u i ako su drugi procesi minimizirani. U tom scenariju, napuštanje HAT-a i oslanjanje isključivo na CPU/GPU i dalje može biti najjednostavnija opcija za određene vrlo specifične namjene.
Nasuprot tome, kombinacija Pi 5 - čak i sa manje memorije - i AI HAT+ 2 ima smisla kada želite raspodijeliti posao: neka NPU obrađuje inferenciju, a glavna ploča da rješava druge istovremene zadatke, kao što su prikazivanje grafičkog interfejsa, upravljanje lokalnim bazama podataka ili posluživanje sadržaja putem weba.
Sam Raspberry Pi podsjeća korisnika da mora imati na umu potrebu za rade unutar ograničenog skupa podatakaUključeni modeli nisu namijenjeni da obuhvate znanje ili mogućnosti velikih LLM-ova zasnovanih na oblaku; njihova uloga je da pruže korisne odgovore unutar ograničenog domena.
Za dodatno poboljšanje rezultata, kompanija predlaže korištenje tehnika kao što su LoRA (Adaptacija niskog ranga)Ove funkcije vam omogućavaju da prilagodite osnovni model specifičnim zadacima bez mijenjanja većine njegovih parametara. Na ovaj način možete trenirati ili prilagoditi mali LLM specifičnom slučaju upotrebe - na primjer, vlastitoj tehničkoj dokumentaciji kompanije - bez prekoračenja memorijskih i računarskih ograničenja sistema.
Kompjuterski vid, multimodalnost i simultano izvršavanje
AI HAT+ 2 ne napušta snage svog prethodnika. kompjuterski vidHailo-10H održava mogućnosti vrlo slične onima Hailo-8 u zadacima kao što su detekcija i praćenje objekata, procjena ljudskog položaja i segmentacija scene, omogućavajući kontinuiranu upotrebu popularnih modela vida s vrlo dobrim performansama.
Raspberry Pi pokazuje da novi HAT može istovremeno pokretanje modela vida i jezikaOvo je posebno privlačno za projekte koji kombinuju kameru i tekst. Tipičan primjer bi bila kamera koja detektuje ljude ili objekte koristeći tip modela YOLO i, istovremeno, generira kratke opise ili sažetke koristeći lagani LLM instaliran na samom uređaju.
U praktičnim scenarijima, stope blizu 30 sličica u sekundi Za neke modele detekcije objekata pri umjerenim rezolucijama, uvijek je vrijedno napomenuti da će konačne performanse ovisiti o odabranom modelu, ulaznoj rezoluciji i složenosti scene. U svakom slučaju, cilj je da HAT obrađuje vid dok Raspberry Pi 5 upravlja zadacima kao što su pohrana, interfejs i slanje upozorenja.
Integracija sa Ekosistem kamera Raspberry Pi-ja To ostaje jedna od njegovih prednosti. AI HAT+ 2 je integriran u isti softverski paket, tako da se postojeći projekti koji već koriste službene kamere mogu prilagoditi s manje napora kako bi iskoristili prednosti novog akceleratora.
Softverska podrška se još uvijek razvija. Iako neke već postoje. primjeri, biblioteke i okviri Bez obzira da li se koristi Raspberry Pi ili Hailo (sa repozitorijumima na GitHub-u i Developer Zone sa dokumentacijom), paralelno izvršavanje više modela - vizije, jezika i multimodalnog - se još uvijek usavršava. Očekuje se da će, tokom vremena, iskustvo postati jednostavnije kako drajveri i alati budu sazrijevali.
Primjeri upotrebe u Španiji i Evropi: industrija, IoT i obrazovanje
Kombinacija male veličine, niske potrošnje i lokalna obrada umjetne inteligencije To se dobro uklapa u nekoliko trendova digitalizacije koji se promoviraju u Španiji i ostatku Evrope. Sektori kao što su industrijska automatizacijaUpravljanje zgradama ili napredni IoT mogu iskoristiti takvo rješenje za smanjenje ovisnosti o oblaku i poboljšati privatnost podataka.
detekcija anomalija u realnom vremenu U proizvodnim linijama, kontrola pristupa s osnovnim prepoznavanjem ili brojanje ljudi u objektima su neki od primjera industrijske upotrebe gdje AI HAT+ 2 može biti koristan, kombinirajući kameru s jezičkim modelima koji generiraju upozorenja ili sažete izvještaje direktno u samoj instalaciji.
Na polju Kućni i poslovni IoTPloča otvara vrata lokalnim učesnicima ili Kućni robot s umjetnom inteligencijom koji ne moraju slati glasovne ili video snimke trećim stranama, paneli koji interpretiraju podatke senzora, kamere koje opisuju scene ili sistemi koji generiraju tekstualne sažetke bez napuštanja interne mreže. Ovaj pristup se prilično dobro uklapa u sve strože evropske propise u vezi zaštita podataka.
detekcija anomalija u realnom vremenu U proizvodnim linijama, kontrola pristupa s osnovnim prepoznavanjem ili brojanje ljudi u objektima su neki od primjera industrijske upotrebe gdje AI HAT+ 2 može biti koristan, kombinirajući kameru s jezičkim modelima koji generiraju upozorenja ili sažete izvještaje direktno u samoj instalaciji.
To je takođe zanimljiva opcija, jer razvojni komplet Za evropske kompanije i startupove koji razmatraju integraciju Hailo-10H čipa u gotove proizvode. Izrada prototipa zasnovanog na Raspberry Pi 5 i AI HAT+ 2 omogućava validaciju performansi, potrošnje energije i stabilnosti prije ulaganja u skuplje prilagođene dizajne hardvera.
U obrazovnom području, od centara za strukovno osposobljavanje do univerziteta, kombinacija Raspberry Pi 5 i AI HAT+ 2 može poslužiti kao platforma za... Primijenjena AI u učionicu bez potrebe za velikim budžetima. Studenti mogu eksperimentirati sa stvarnim jezikom i modelima vida, razumjeti njihova ograničenja i naučiti kako implementirati rješenja na hardveru sa ograničenim resursima.
Korisnički profil i gdje ga je najsmislenije koristiti
Ciljna publika za AI HAT+ 2 je raznolika. S jedne strane, tu je zajednica kreatora i napredne hobiste koji već koriste Raspberry Pi 5 za kućnu automatizaciju, robotiku ili projekte kućnih servera, a sada žele dodati sloj generativne umjetne inteligencije ili naprednog vida bez postavljanja namjenske radne stanice ili plaćanja tekućih pretplata.
S druge strane, ploča je jasno usmjerena ka profesionalni programeri i startupi kojima je potrebno okruženje za testiranje ugrađene umjetne inteligencije. U poređenju sa rješenjima zasnovanim na diskretnim GPU-ima ili NPU-ima integriranim u industrijske računare, HAT format nudi zanimljivu ravnotežu između cijene, potrošnje energije, veličine i jednostavnosti, iako logički ne dostiže nivoe snage mnogo skupljih platformi.
Za one koji samo traže lokalno pokretanje jezičkih modela Sa maksimalnim mogućim kapacitetom memorije, Raspberry Pi 5 sa 16 GB RAM-a bez HAT-a ostaje održiva opcija, pod uslovom da prihvatite da će sve inferencije biti obrađene od strane SBC-ovog CPU i GPU-a. Međutim, ako namjeravate kombinovati AI sa drugim funkcijama paralelno, korištenje namenskog NPU-a obično ima više smisla.
U Španiji, gdje su Raspberry Pi računari uobičajeni i u kućnim projektima i u malim tehnološkim kompanijama, AI HAT+ 2 može pronaći svoje mjesto u prototipovima... IoT uređaji s lokalnom umjetnom inteligencijom, sisteme kontrole pristupa, jednostavna rješenja za prediktivno održavanje ili interne asistente koji ne moraju slati podatke u oblak.
En određeni nivo udobnosti s LinuxomPreporučuje se razumijevanje Raspberry Pi ekosistema i osnovnih koncepata implementacije modela kako biste maksimalno iskoristili HAT; nije namijenjen kao "plug and play igračka" za potpuno početnike.
Integracija softvera, dostupni resursi i podrška
Na softverskom nivou, AI HAT+ 2 se integriše sa Tipično okruženje Raspberry Pi 5Komunikacija sa Hailo-10H se obavlja putem PCIe interfejsa, a odgovarajući drajveri omogućavaju usmjeravanje AI opterećenja na NPU, čime se CPU oslobađa za druge zadatke.
Hailo nudi spremište na GitHubu i a Zona za programere Sa primjerima koda, unaprijed konfiguriranim modelima, tutorijalima i okvirima usmjerenim i na generativnu umjetnu inteligenciju i na računalni vid, ovo smanjuje prepreku za ulazak onima koji ne žele graditi cijeli stek od nule, iako se i dalje preporučuje određeno prethodno iskustvo s Pythonom, kontejnerima ili sličnim okruženjima.
Prilikom lansiranja, Raspberry Pi pokazuje da već postoje jezički modeli spremni za instalaciju Veće ili prefinjenije varijante za specifične slučajeve upotrebe bit će dodane putem ažuriranja. Ideja je postepeno proširivati katalog kako ekosistem sazrijeva i učimo koje kombinacije modela i kvantizacije najbolje funkcioniraju u praksi.
Kao što je često slučaj s ovakvim vrstama rješenja, stvarne performanse i stabilnost će uveliko zavisiti od zrelost softveraNeki rani pregledi ukazuju na to da još uvijek postoji prostor za poboljšanje alata, dokumentacije i podrške za paralelno pokretanje više modela, ali trend je prema sve usavršenijoj integraciji unutar Raspberry Pi ekosistema.
Trenutno je AI HAT+ 2 pozicioniran kao međurješenje između clouda i velikih AI servera: omogućava pokretanje lagani jezički i vizualni modeli s niskom latencijom, držeći podatke pod kontrolom i ograničavajući troškove, pod uslovom da korisnik prihvati ograničenja snage i memorije svojstvena sistemu dizajniranom za niska potrošnja energije i kompaktan format.
