Пристигането на Raspberry Pi AI HAT+ 2 Това е важна стъпка за тези, които искат да работят директно с изкуствен интелект в... Raspberry Pi 5 без да се разчита на облака. Тази нова разширителна платка комбинира специален невронен ускорител и собствена памет, за да разтовари основния процесор от голяма част от работата, свързана с изкуствен интелект, и да позволи по-взискателни приложения в областта на... генеративен изкуствен интелект на ръба.
С референтна цена от около Щатски долара 130 -което в Испания и други европейски страни се изразява в цифри, близки до 140-150 евро Според дистрибутора, AI HAT+ 2 е позициониран като сравнително достъпен вариант за експериментиране с... леки езикови модели и компютърно зрение на устройства с ниска мощност. Целта му не е да се конкурира с големи работни станции или облачни услуги, а по-скоро да предложи практичен инструмент за проекти в Интернет на нещата, автоматизация, прототипиране и обучение.
Какво представлява Raspberry Pi AI HAT+ 2 и как се различава от предишния?
Raspberry Pi AI HAT+ 2 е... официална регистрационна табела за Raspberry Pi 5, който е монтиран по класическата HAT концепция: завинтва се към дънната платка и е свързан както към GPIO конектор що се отнася до интерфейса PCI Express интегриран в самия Raspberry Pi. Целта му е да разшири изчислителния капацитет на системата с изкуствен интелект, без да променя форм-фактора или философията на SBC.
Този модел идва като директен наследник на първия. Raspberry Pi AI HAT+, представена през 2024 г. и фокусирана почти изцяло върху задачите на интелигентно зрение Благодарение на ускорителите Hailo-8 (26 TOPS) и Hailo-8L (13 TOPS). Тази платка беше насочена предимно към откриване на обекти, оценка на позата или разпознаване на сцени от камерата, но не успя да постигне желаните резултати. езикови модели малко по-амбициозен.
С AI HAT+ 2, Raspberry Pi прави скок към локален мултимодален изкуствен интелект разчитайки на новия ускорител на невронни мрежи Хайло-10H и добавянето му към самата карта 8 GB LPDDR4X памет посветен. Тази комбинация ни позволява да надхвърлим компютърното зрение и да обхванем големи езикови модели в намален размер и мултимодални модели директно върху устройството.
Имайки DRAM, интегрирана в HATСистемата може по-добре да разпределя ресурсите: Raspberry Pi 5 запазва своя процесор, графичен процесор и основна RAM памет за логиката на приложенията, потребителския интерфейс или мрежовите услуги, докато копроцесорът Hailo-10H обработва по-голямата част от изводите, генерирани от изкуствения интелект. На практика това намалява влиянието на изкуствения интелект върху цялостната производителност на системата.
Хардуер и производителност: Hailo-10H, 40 TOPS и ниска консумация на енергия
Сърцето на AI HAT+ 2 е... Хайло-10H, ускорител на невронни мрежи, предназначен за внедряване на Изкуствен интелект на ръба и сравними с някои платформи с интегриран изкуствен интелектСпоред данни, предоставени от Raspberry Pi и Hailo, този чип предлага до 40 TOPS инференциални резултатиработа с квантизации като например INT4 и INT8 често срещано във вградени среди. Този скок представлява ясно подобрение спрямо 13/26 TOPS от първото поколение, базирани на Hailo-8 и Hailo-8L.
Един от ключовите моменти е, че Hailo-10H е ограничен до изходна мощност от около 3 WТова ограничение държи консумацията на енергия под контрол и улеснява използването му в компактни корпуси, проекти, захранвани от батерии, или системи, където разсейването на топлината е от значение. Компромисът е, че при определени силно оптимизирани натоварвания за процесора и графичния процесор на Raspberry Pi 5, предимство в брутното представяне Представянето на NPU не винаги ще бъде впечатляващо.
Плочата включва 8 GB LPDDR4X памет посветен изключително на AI ускорителя. Тази нова функция е значителна: докато първият AI HAT+ разчиташе почти изцяло на собствената памет на SBC, сега HAT може модели на натоварване и данни в собствената си RAM памет, което допълнително намалява въздействието върху паметта на Raspberry Pi 5.
Raspberry Pi показва, че при задачи със зрение, производителността на Hailo-10H е... практически еквивалентни в сравнение с 26-топодобния вариант на оригиналния AI HAT+, въпреки архитектурната промяна. Истинското подобрение е най-забележимо във възможностите му за управление. генеративни AI натоварвания и в гъвкавостта, осигурена от вградената памет.
В пакета е включен a специфичен радиатор За NPU, макар и да не е винаги от съществено значение поради консумацията на енергия, се препоръчва, ако ще се изпълняват интензивни процеси на инференциален анализ за продължителни периоди. Идеята е да се поддържа чипът в стабилен температурен диапазон и да се предотвратят потенциални спадове на честотата поради температура.
Поддържани езикови модели и какво може да се направи локално
Едно от основните предимства на новия аксесоар е възможността за работа местни езикови модели на Raspberry Pi 5, без да се налага да се прибягва до отдалечени сървъри. По време на презентацията компанията посочи първоначална партида поддържани модели, вариращи от 1.000 и 1.500 милиона параметриуправляем мащаб за наличния хардуер.
Сред споменатите модели са DeepSeek‑R1‑Distill, Llama 3.2, Qwen2, Qwen2.5‑Instruct и Qwen2.5‑CoderПовечето са наоколо 1.500 милиарда параметрис изключение на Llama 3.2, която остава на около 1.000 милиард. Заедно те позволяват внедряването на функции като основен разговорен чат, генериране на код и поддръжка, превод на текстове или отговаряне на прости въпроси, всичко това с данни, обработвани директно на устройството.
Първоначалните демонстрации включват задачи като Превод от френски на английски или отговаряне на кратки въпроси, използвайки Qwen2. В тези примери латентността остава ниска и взаимодействието е плавно, което води до много по-естествено изживяване, отколкото когато се разчита на нестабилни връзки или претоварени външни сървъри.
Важно е обаче да се уточни, че AI HAT+ 2 Не е предназначен за модели за масово производство. като например пълни имплементации на ChatGPT, Claude или по-големите LLM от Meta, Anthropic или OpenAI. Тези системи работят с параметри, които обикновено варират между стотици милиарди и няколко трилиона, далеч от това, което може да се справи с нискоенергиен NPU с 8 GB специална RAM памет.
Дори и с тези ограничения, бордът позволява създаването на интересни проекти: лични асистенти, които действително работят. няма връзка, малки частни чатботове, инструменти за генериране на код в изолирани среди или системи, които комбинират разпознаване на сцени с кратко текстово описание.
Памет, практически ограничения и сравнение с 16GB Raspberry Pi 5
Лос 8GB LPDDR4X Функциите, интегрирани в AI HAT+ 2, представляват ясно подобрение спрямо първото поколение, но също така представляват и ясно ограничение. Много Средно големи квантовани LLM-и И при големи контексти, те лесно могат да надхвърлят 10 GB памет между теглата, междинните буфери и контекста, така че това решение е предназначено засега за относително компактни модели или за работа с по-малки контекстни прозорци.
Ако го сравните с Raspberry Pi 5 16GBДънната платка с най-висока конфигурация на паметта все още предлага повече място за зареждане на големи програми директно в системната RAM памет, особено ако цялата система е посветена на изкуствен интелект и другите процеси са сведени до минимум. В този сценарий, отказът от HAT и разчитането единствено на процесора/графичния процесор може все още да е най-простият вариант за определени много специфични приложения.
За разлика от това, комбинацията от Pi 5 - дори с по-малко памет - и AI HAT+ 2 има смисъл, когато искате разпределете работата: нека NPU обработва изводите и да поддържа основната платка, която решава други едновременни задачи, като например показване на графичен интерфейс, управление на локални бази данни или предоставяне на съдържание през интернет.
Самият Raspberry Pi напомня на потребителя, че трябва да има предвид необходимостта от работят в рамките на ограничен набор от данниВключените модели не са предназначени да обхванат знанията или възможностите на големи облачни LLM; тяхната роля е да предоставят полезни отговори в рамките на ограничена област.
За да усъвършенства допълнително резултатите, компанията предлага използването на техники като LoRA (Адаптация с нисък ранг)Тези функции ви позволяват да адаптирате базов модел към специфични задачи, без да променяте повечето от неговите параметри. По този начин можете да обучите или адаптирате малък LLM към конкретен случай на употреба – например техническа документация на компанията – без да превишавате ограниченията на паметта и изчислителната мощност на системата.
Компютърно зрение, мултимодалност и едновременно изпълнение
AI HAT+ 2 не изоставя силните страни на своя предшественик... компютърно зрениеHailo-10H поддържа възможности, много близки до тези на Hailo-8, в задачи като откриване и проследяване на обекти, оценка на човешката поза и сегментиране на сцената, което позволява продължаващото използване на популярни модели за зрение с много добри резултати.
Raspberry Pi показва, че новият HAT може едновременно изпълнение на визуални и езикови моделиТова е особено привлекателно за проекти, които комбинират камера и текст. Типичен пример би била камера, която разпознава хора или обекти, използвайки моделен тип Йоло и същевременно генерира кратки описания или резюмета, използвайки лек LLM, инсталиран на самото устройство.
В практически сценарии, цените са близки до 30 кадъра в секунда За някои модели за откриване на обекти при умерени резолюции винаги е важно да се отбележи, че крайната производителност ще зависи от избрания модел, входната резолюция и сложността на сцената. Във всеки случай целта е HAT да обработва визията, докато Raspberry Pi 5 управлява задачи като съхранение, интерфейс и изпращане на предупреждения.
Интеграцията с Екосистема от камери на Raspberry Pi Това остава една от силните му страни. AI HAT+ 2 е интегриран в същия софтуерен стек, така че съществуващите проекти, които вече използват официалните камери, могат да бъдат адаптирани с по-малко усилия, за да се възползват от новия ускорител.
Софтуерната поддръжка все още се развива. Въпреки че някои вече съществуват. примери, библиотеки и рамки Независимо дали използвате Raspberry Pi или Hailo (с хранилища в GitHub и зона за разработчици с документация), паралелното изпълнение на множество модели – визуален, езиков и мултимодален – все още се усъвършенства. Очаква се с течение на времето работата да стане по-лесна с развитието на драйверите и инструментите.
Примери за употреба в Испания и Европа: индустрия, интернет на нещата и образование
Комбинацията от малък размер, ниска консумация и локална обработка с изкуствен интелект Това се вписва добре в няколко от тенденциите в дигитализацията, насърчавани в Испания и останалата част от Европа. Сектори като индустриална автоматизацияУправлението на сгради или усъвършенстваният IoT могат да използват подобно решение, за да намалят зависимостта от облака и подобряване на поверителността от данните.
откриване на аномалии в реално време В производствените линии, контролът на достъпа с основно разпознаване или броенето на хора в съоръженията са някои примери за индустриално приложение, където AI HAT+ 2 може да бъде полезен, комбинирайки камерата с езикови модели, които генерират предупреждения или обобщени отчети директно в самата инсталация.
В областта на Интернет на нещата в дома и бизнесаПлакетът отваря вратата за местни участници или Домашен робот с изкуствен интелект които не е необходимо да изпращат гласови или видеозаписи на трети страни, панели, които интерпретират данни от сензори, камери, които описват сцени, или системи, които генерират текстови обобщения, без да напускат вътрешната мрежа. Този подход се вписва доста добре във все по-строгите европейски разпоредби относно защита на данните.
откриване на аномалии в реално време В производствените линии, контролът на достъпа с основно разпознаване или броенето на хора в съоръженията са някои примери за индустриално приложение, където AI HAT+ 2 може да бъде полезен, комбинирайки камерата с езикови модели, които генерират предупреждения или обобщени отчети директно в самата инсталация.
Това също е интересен вариант, тъй като комплект за разработка За европейски компании и стартиращи фирми, които обмислят интегрирането на чипа Hailo-10H в крайни продукти. Изграждането на прототип, базиран на Raspberry Pi 5 и AI HAT+ 2, позволява валидиране на производителността, консумацията на енергия и стабилността, преди да се инвестира в по-скъпи персонализирани хардуерни проекти.
В образователната сфера, от центрове за професионално обучение до университети, комбинацията от Raspberry Pi 5 и AI HAT+ 2 може да служи като платформа за... Приложен AI до класната стая без нужда от големи бюджети. Студентите могат да експериментират с реални езикови и визуални модели, да разберат техните ограничения и да се научат да внедряват решения на хардуер с ограничени ресурси.
Потребителски профил и къде е най-разумно да се използва
Целевата аудитория за AI HAT+ 2 е разнообразна. От една страна, има общност на създателите и напреднали любители, които вече използват Raspberry Pi 5 за домашна автоматизация, роботика или проекти за домашни сървъри и сега искат да добавят слой генеративен изкуствен интелект или усъвършенствано зрение, без да настройват специална работна станция или да плащат текущи абонаменти.
От друга страна, чинията е ясно насочена към професионални разработчици и стартиращи компании които се нуждаят от тестова среда за вграден изкуствен интелект. В сравнение с решения, базирани на дискретни графични процесори или невронни процесори, интегрирани в индустриални компютри, HAT форматът предлага интересен баланс между цена, консумация на енергия, размер и простота, въпреки че логично не достига нивата на мощност на много по-скъпите платформи.
За тези, които само търсят изпълнява езикови модели локално С максималния възможен капацитет на паметта, Raspberry Pi 5 с 16GB RAM без HAT остава жизнеспособен вариант, стига да приемете, че всички изводи ще се обработват от процесора и графичния процесор на SBC. Ако обаче възнамерявате да комбинирате AI с други функции паралелно, използването на специален NPU обикновено е по-разумно.
В Испания, където Raspberry Pi са често срещани както в домашни проекти, така и в малки технологични компании, AI HAT+ 2 може да намери своето място в прототипи на... IoT устройства с локален изкуствен интелект, системи за контрол на достъпа, прости решения за прогнозна поддръжка или вътрешни асистенти, които не е необходимо да изпращат данни към облака.
En определено ниво на комфорт с LinuxПрепоръчително е да се разбере екосистемата на Raspberry Pi и основните концепции за внедряване на модели, за да се извлече максимума от HAT; той не е предназначен като „играчка тип „plug and play““ за напълно начинаещи потребители.
Софтуерна интеграция, налични ресурси и поддръжка
На софтуерно ниво, AI HAT+ 2 се интегрира с Типичната среда на Raspberry Pi 5Комуникацията с Hailo-10H се осъществява чрез PCIe интерфейса, а съответните драйвери позволяват насочването на AI натоварванията към NPU, като по този начин CPU е свободен за други задачи.
Хайло предлага хранилище на GitHub и a Зона за разработчици С примери за код, предварително конфигурирани модели, уроци и рамки, насочени както към генеративен изкуствен интелект, така и към компютърно зрение, това намалява бариерата за навлизане за тези, които не искат да изграждат целия стек от нулата, въпреки че все още се препоръчва известен предишен опит с Python, контейнери или подобни среди.
При стартирането си, Raspberry Pi показва, че вече има готови за инсталиране езикови модели По-големи или по-усъвършенствани варианти за специфични случаи на употреба ще бъдат добавяни чрез актуализации. Идеята е каталогът постепенно да се разширява, докато екосистемата узрява и научаваме кои комбинации от модели и квантуване работят най-добре на практика.
Както често се случва с този тип решения, реалната производителност и стабилност ще зависят до голяма степен от зрялост на софтуераНякои ранни прегледи показват, че все още има място за подобрение в инструментите, документацията и поддръжката за паралелно изпълнение на множество модели, но тенденцията е към все по-изпипана интеграция в екосистемата на Raspberry Pi.
В момента AI HAT+ 2 е позициониран като междинно решение между облака и големите AI сървъри: той позволява изпълнението леки езикови и визуални модели с ниска латентност, като държи данните под контрол и ограничава разходите, при условие че потребителят приема ограниченията на мощността и паметта, присъщи на система, проектирана за ниска консумация на енергия и компактен формат.
