Прибытие Raspberry Pi AI HAT+ 2 Это представляет собой новый шаг для тех, кто хочет работать с искусственным интеллектом напрямую. Raspberry Pi 5 без зависимости от облачных сервисов. Эта плата расширения сочетает в себе выделенный нейронный ускоритель и собственную память, чтобы разгрузить основной процессор от части задач искусственного интеллекта и обеспечить более амбициозные возможности в области генеративного ИИ.
При рекомендованной цене около Доллар США 130 (Окончательная цена в Испании и остальной Европе будет зависеть от официальных дистрибьюторов.) AI HAT+ 2 позиционируется как относительно доступный вариант для экспериментов с языковыми моделями и компьютерным зрением на периферии сети. Это не замена высокопроизводительным решениям, но это впечатляющий элемент для проектов в... Интернет вещей, автоматизация, прототипирование и обучение.
Что именно представляет собой Raspberry Pi AI HAT+ 2?
Raspberry Pi AI HAT+ 2 — это расширительная пластина для Raspberry Pi 5, который подключается через интерфейс PCI Express, встроенный в саму материнскую плату. Это прямой преемник первого AI HAT+, выпущенного в 2024 году, который был почти полностью ориентирован на задачи компьютерного зрения благодаря ускорителям Hailo-8 и Hailo-8L.
В этой новой модели компания Raspberry Pi Holdings plc делает ставку на ускоритель нейронных сетей. Хайло-10Х и добавляет 8 ГБ памяти LPDDR4X выделенная на самой карте. Эта комбинация предназначена для поддержки рабочих нагрузок Генеративный ИИособенно это касается больших языковых моделей уменьшенного размера и моделей визуально-языкового анализа, размещаемых непосредственно на устройстве.
Имея DRAM-память Внутри самой платы расширения (HAT) система может разделять ресурсы Raspberry Pi 5 (процессор, графический процессор и основная оперативная память) от ресурсов ускорителя ИИ. Это позволяет основной плате обрабатывать логику приложений, коммуникации и пользовательский интерфейс, в то время как сопроцессор Hailo-10H берет на себя большую часть вычислений.
Аппаратное обеспечение, производительность и отличия от первого AI HAT+
В основе нового аксессуара лежит нейропроцессор Hailo-10H NPU, специализированный ускоритель нейронных сетей, который, по данным Raspberry Pi и Hailo, обеспечивает до Производительность вывода 40 TOPSВ документации упоминаются цифры в INT4 и INT8Это указывает на то, что часть пиковой производительности достигается за счет агрессивного квантования, что очень распространено в развертываниях ИИ на периферии сети. Хотя другие встроенные платформы, такие как Nvidia Jetson T5000 Они предлагают альтернативные варианты с различной архитектурой.
Потребление Хайло-10H ограничено примерно 3 WЭто помогает поддерживать систему в разумных пределах температуры и энергопотребления, что крайне важно для встраиваемых проектов и компактных корпусов. Однако это ограничение означает, что производительность не всегда будет превосходить производительность Raspberry Pi 5, работающего в одиночку над определенными задачами, особенно при сравнении рабочих нагрузок, высоко оптимизированных для интегрированного ЦП и ГП.
По сравнению с первым AI HAT+, главное улучшение заключается в скачке от... 13/26 ВЕРХНИЕ ЧАСТИ Hailo‑8L и Hailo‑8 Производительность увеличилась до 40 TOPS, а также появилось 8 ГБ оперативной памяти. Оригинальная модель была больше ориентирована на обнаружение объектов, оценку позы или сегментацию, в то время как второе поколение открывает двери для... LLM и мультимодальные модели, сохраняя возможности визуального восприятия.
Компания Raspberry Pi подчеркнула, что интеграция с средой камеры Это должно быть практически незаметно для существующих проектов, поскольку обеспечивается интеграция с программным обеспечением компании, что позволяет избежать необходимости переписывать весь код компьютерного зрения с нуля.
Поддерживаемые модели ИИ и локальное использование LLM
Одним из наиболее поразительных моментов является возможность выполнения модели местного языка Основанная на Raspberry Pi 5, она использует возможности NPU и выделенную память HAT. Во время презентации компания упомянула ряд LLM-ы содержат от 1.000 до 1.500 миллионов параметров. в качестве исходной конфигурации.
Среди упомянутых моделей: DeepSeek‑R1‑Distill, Llama 3.2, Qwen2, Qwen2.5‑Instruct и Qwen2.5‑CoderЭти относительно компактные модели позволяют реализовать такие сценарии использования, как базовый чат, генерация кода, перевод текста или описание сцен, и все это без отправки данных на внешние серверы.
Данная модель разработана с учетом использования следующих технологий: квантование и оптимизированный выводЭто позволяет моделям такого размера работать с низкой задержкой и поддерживать низкое энергопотребление. Raspberry Pi и Hailo продемонстрировали примеры перевода языков и ответов на простые вопросы, которые полностью выполняются на самом устройстве.
Однако важно четко понимать, что AI HAT+ 2 Он не предназначен для серийного производства. например, полные версии ChatGPT, Claude или более крупные Meta LLM, число параметров которых исчисляется сотнями миллиардов или даже триллионами. В этих случаях препятствием является не только вычислительная мощность, но, прежде всего, требуемый объем памяти.
Ограничения памяти и сравнение с Raspberry Pi 5 с 16 ГБ памяти.
Хотя 8 ГБ выделенной оперативной памяти LPDDR4X представляют собой значительное улучшение по сравнению с AI HAT+ первого поколения, эта цифра имеет очевидные последствия. Многим языковым моделям среднего размера, насыщенным контекстом и квантованным языком, может потребоваться более 10 ГБ памятиПоэтому на данный момент данный аксессуар ориентирован на более компактные модели или модели с уменьшенным размером экрана.
При прямом сравнении с Raspberry Pi 5 с 16 ГБ памяти материнская плата с максимальным объемом памяти по-прежнему предлагает больший запас для загрузка больших моделей целиком в оперативную памятьособенно если часть памяти выделяется для других задач, и система почти полностью посвящена искусственному интеллекту.
На практике сочетание Raspberry Pi 5 и AI HAT+ 2 имеет смысл, когда вам нужно разделите функцииПусть Hailo-10H обрабатывает вывод, а материнская плата поддерживает легковесный рабочий стол, веб-серверы, логику автоматизации или дополнительные сервисы. Таким образом, система остается работоспособной при запуске языковых или компьютерных моделей.
Для тех, кому нужно лишь пообщаться с простым локальным ИИ, перевести текст или протестировать базовых помощников, баланса мощности, энергопотребления и стоимости AI HAT+ 2 может быть достаточно. Однако для необходимая память Для крупномасштабных моделей или очень обширных контекстов по-прежнему будет более практичным использовать оборудование с большим объемом памяти или облачные сервисы.
Компьютерное зрение и одновременное выполнение моделей
Одним из преимуществ этого нового поколения является то, что Возможности компьютерного зрения не отказываются от них. что уже предлагал первый AI HAT+. Hailo-10H демонстрирует очень схожую производительность с Hailo-8 при работе с моделями обнаружения и отслеживания объектов, оценке позы человека или сегментации сцены.
Raspberry Pi указывает, что AI HAT+ 2 способен на следующее: одновременно запускать модели зрения и языкаЭто делает его интересным для проектов, сочетающих камеры и текст: например, для интеллектуальных камер, генерирующих описания, систем видеонаблюдения, классифицирующих события, или устройств, предоставляющих сводку происходящего на месте происшествия.
В практическом плане упоминаются такие сценарии, как использование типов моделей. YOLO Для обнаружения объектов в реальном времени с частотой обновления, достигающей примерно 30 кадров в секунду в зависимости от сложности и разрешения модели. Идея заключается в том, что HAT будет обрабатывать эту нагрузку, в то время как Raspberry Pi 5 будет управлять хранилищем, интерфейсом и отправкой оповещений.
Программная экосистема все еще находится на стадии становления: хотя существуют примеры и официальные фреймворки, параллельное выполнение нескольких моделей (Зрение, язык, мультимодальные технологии) — это постоянно развивающаяся область. В любом случае, интеграция с камерным стеком Raspberry Pi значительно упрощает настройку для тех, кто уже работает с официальными модулями камер.
Примеры применения в Испании и Европе: Интернет вещей, промышленность и прототипы.
Сочетание низкого энергопотребления, малых размеров и локального выполнения ИИ хорошо подходит для многих задач. тенденции цифровизации такие явления наблюдаются в Испании и других европейских странах. В промышленных условиях, где постоянный доступ к облаку не всегда гарантирован или нежелателен по соображениям конфиденциальности, Такое решение является альтернативой таким вариантам, как интеграция видеокарт Nvidia в чипы. Это может быть особенно полезно.
В документации наиболее часто встречаются примеры использования следующих методов: промышленная автоматизация, управление технологическими процессами и управление производственными объектамиСистемы визуального контроля на производственных линиях, обнаружение аномалий в реальном времени, мониторинг доступа или подсчет людей — вот некоторые из случаев, когда сочетание машинного зрения и облегченных языковых моделей может принести пользу.
В сфере домашнего и коммерческого интернета вещей AI HAT+ 2 может служить основой для локальных помощников, интеллектуальных панелей, интерпретирующих данные датчиков, камер, описывающих сцены, или устройств видеоаналитики, которым не нужно загружать изображения на внешние серверы, тем самым способствуя соблюдать правила конфиденциальности В Европейском Союзе предъявляются все более высокие требования.
Это также вариант, который стоит рассмотреть, поскольку Комплект для разработки Для компаний и стартапов, рассматривающих возможность интеграции чипа Hailo-10H в свою конечную продукцию. Тестирование решения на Raspberry Pi 5 позволяет проверить производительность, энергопотребление и стабильность перед началом разработки собственного аппаратного обеспечения.
Профиль пользователя: от создателей до профессиональных разработчиков.
Система AI HAT+ 2 одновременно нацелена на несколько профилей. С одной стороны, она нацелена на сообщество... производители и энтузиасты для тех, кто уже знаком с Raspberry Pi и хочет сделать шаг вперед в проектах по генеративному искусственному интеллекту или продвинутому машинному зрению, не вкладывая средства в специализированные рабочие станции или не оплачивая постоянные облачные сборы.
С другой стороны, это явно указывает на профессиональные разработчики и стартапы Для тех, кто ищет доступную среду тестирования для встроенного ИИ. По сравнению с решениями на основе дискретных графических процессоров или нейронных процессоров для промышленных ПК, эта плата расширения предлагает компактный форм-фактор, низкое энергопотребление и более доступную стоимость, но за счет снижения уровня производительности по сравнению с гораздо более дорогими платформами.
В образовательных и технических учебных заведениях Испании и Европы это может стать полезным инструментом для внедрения... Техническое образование для практики, позволяя студентам экспериментировать с реальными моделями на относительно недорогом оборудовании.
Однако для пользователей, которым нужно запускать языковые модели локально с максимально возможным запасом, Raspberry Pi 5 с 16 ГБ оперативной памяти без HAT может быть более простым вариантом, при условии, что они согласны с тем, что... Процессор и видеокарта материнской платы Именно они подтвердят все выводы.
Интеграция программного обеспечения и ресурсы для начала работы.
Компания Raspberry Pi подчеркнула, что AI HAT+ 2 Интерфейс PCIe а также привычную среду Raspberry Pi 5, что упрощает работу для тех, кто уже знаком с экосистемой. Связь с HAT осуществляется через интерфейс PCIe, а специальные драйверы и библиотеки позволяют направлять рабочие нагрузки ИИ на Hailo-10H.
Hailo предоставляет пользователям репозиторий на GitHub и зона для разработчиков. Здесь предлагаются примеры кода, готовые модели, учебные пособия и фреймворки, которые помогут вам использовать возможности генеративного ИИ и компьютерного зрения. Это позволяет легко начать прототипирование, не создавая весь стек с нуля.
На момент запуска уже рекламируется несколько из них. готовые к установке языковые моделис обещанием расширения каталога за счет более крупных или усовершенствованных вариантов, адаптированных к конкретным сценариям использования. Кроме того, существует возможность использования таких технологий, как... LoRA (Low-Rank Adaptation) адаптировать модели к конкретным задачам без необходимости их полной переобучения.
Как это часто бывает с подобными решениями, реальный опыт будет зависеть от уровень зрелости программного обеспеченияНекоторые аналитики отмечают, что стабильность, инструменты и поддержка одновременного выполнения нескольких моделей всё ещё нуждаются в улучшении, но тенденция указывает на всё более отточенную интеграцию в экосистему Raspberry Pi.
Цена, доступность и практические аспекты
Что касается цены, то рекомендованная розничная цена Raspberry Pi AI HAT+ 2 составляет 130 долларов США. В Испании и других европейских странах окончательная цена будет зависеть от конкретного продукта или услуги. обменный курс, налоги и политика каждого дистрибьютора.Поэтому следует ожидать небольших отклонений.
Плата совместима со всеми версиями Raspberry Pi 5, начиная с моделей с 1 ГБ памяти и заканчивая более новыми. 16 Гб оперативной памятии подключается через собственный интерфейс PCIe одноплатного компьютера. Это устраняет необходимость в дополнительных адаптерах и упрощает установку в корпуса или шасси, предназначенные для стандартного форм-фактора.
В комплект входит опциональный радиатор Что касается Hailo-10H, хотя NPU ограничен примерно 3 Вт, обычно рекомендуется установить радиатор, особенно если вы собираетесь запускать ресурсоемкие задачи в течение длительного времени или требовательные бенчмарки, поскольку чип может сильно нагреваться.
На момент презентации некоторые специализированные магазины сообщили, что ограниченный запасЭто обычное явление при выпуске новых популярных аксессуаров для Raspberry Pi. Поэтому тем, кто хочет приобрести такой аксессуар в ближайшем будущем, необходимо следить за наличием у авторизованных европейских дистрибьюторов.
Raspberry Pi AI HAT+ 2 позиционируется как промежуточное решение между облачными сервисами и крупными серверами для искусственного интеллекта, предназначенное для тех, кому необходимо локальная обработкаКонфиденциальность данных и контроль затрат. Это относительно доступный способ объединить компьютерное зрение и облегченные языковые модели на периферии сети, с возможностью дальнейшего развития по мере совершенствования программного обеспечения и расширения каталога доступных моделей, при условии принятия ограничений по энергопотреблению и памяти, присущих устройствам с низким энергопотреблением.