Первый продукт Raspberry Pi в 2026 году — это обновлённая версия AI HAT+ 2024 года. Новая модель, созданная в очередном сотрудничестве с Hailo, теперь использует AI-чип Hailo 10H вместе с 8 ГБ встроенной оперативной памяти. Новый AI HAT+ 2 снимает нагрузку, связанную с работой ИИ, с Arm-процессора Raspberry Pi 5.
Учитывая, что сам Raspberry Pi уже стоит значительно дороже своей первоначальной цены, его характеристики существенно улучшились за эти годы. Насколько здесь оправдано соотношение цены и качества? Есть только один способ это выяснить!
Обзор и настройка
Коробка выполнена в том же фирменном стиле, что и большинство других продуктов Raspberry Pi.
На первый взгляд новинку легко спутать с ранее выпущенным Raspberry Pi AI HAT+, и даже после открытия коробки отличия не сразу заметны — платы выглядят очень похожими.
Новый AI HAT+ 2 требует использования комплектного радиатора. Да, этот радиатор предназначен именно для HAT, а не для Raspberry Pi 5.
Сам Raspberry Pi 5 также нуждается в охлаждении, и официальные низкопрофильные кулеры Raspberry Pi и Argon без проблем помещаются под HAT. Комплектные пластиковые стойки и удлинитель GPIO в целом справляются со своей задачей, однако соединение GPIO кажется немного слишком свободным. Подключение GPIO с использованием разъёмов типа DuPont также оставляет ощущение недостаточной надёжности.
Подключение платы к Raspberry Pi 5 довольно простое.
Достаточно разблокировать соединение PCIe на Pi 5, вставить ленточный кабель, зафиксировать его, а затем закрепить плату на стойках и подключить к GPIO.
Предусмотрен вырез для подключения официальной камеры Raspberry Pi и фирменного дисплея. Подключите клавиатуру, мышь, HDMI, Ethernet и, в завершение, питание, после чего загрузитесь в среду Raspberry Pi Desktop, не забыв включить PCIe Gen 3 через «raspi-config». Для конечных пользователей программный опыт будет упрощён перед официальным релизом.
На каких моделях может работать Raspberry Pi AI HAT+ 2 Hailo 10H?
Следуя предоставленным инструкциям по установке, запустили hailo-ollama и проверили доступные и совместимые модели для Hailo 10H, используемого в этом комплекте.
В предварительной версии программного обеспечения модели загружаются через hailo-ollama с помощью специально сформированной команды curl. Просто измените параметр «model» на одну из пяти доступных моделей.
curl --silent http://localhost:8000/api/pull \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{ "model": "qwen2:1.5b", "stream" : true }'
8 ГБ встроенной оперативной памяти DDR4X означают, что большие модели обычно работают лучше, так как собственная оперативная память Raspberry Pi не используется. Поэтому модели размером до 8 ГБ должны загружаться без проблем даже на Raspberry Pi 5 с объемом ОЗУ меньше 8 ГБ. Технически это открывает возможность создания более дешевых AI-проектов.
Теперь Raspberry Pi 5 (1 ГБ, 2 ГБ, 4 ГБ) становится полностью пригодной AI-платформой, что устраняет необходимость покупать модель с 8 ГБ или 16 ГБ ОЗУ.
Сравнение Raspberry Pi AI HAT+ 2 с AI HAT+
Итак, зачем нужна новая плата? Причина заключается в больших языковых моделях (LLM) — это искусственный интеллект, обученный на огромных объемах текстовых данных, который используется для понимания, обработки и формирования ответов на человеческом языке. AI HAT+ 2 в первую очередь ориентирован на LLM, тогда как предыдущий AI HAT+ предназначен для AI-проектов на основе обработки изображений. Демонстрационный код AI HAT+ 2, предоставленный Raspberry Pi, в значительной степени сосредоточен на создании локальной LLM с использованием qwen2:1.5b, но также можно применять модели DeepSeek или Qwen, дистиллированные с помощью DeepSeek.
Встроенные 8 ГБ оперативной памяти и мощный чип для обработки AI снимают нагрузку с процессора и памяти Raspberry Pi 5. Эту вычислительную мощность также можно использовать для обработки изображений. Если у вас нет оригинального AI HAT+, наличие качественной обработки изображений и полноценной платформы для LLM делает его цену более оправданной.
Две платы могут выглядеть схожими, но работают они по-разному. AI HAT+ был ориентирован на обработку AI на основе изображений, а 26 TOPS встроенного чипа Hailo 8L (13 TOPS для более дешевой модели Hailo8) по производительности очень похожи на AI HAT+ 2.
Используя набор примеров rpicam-hello, протестировали совместимость с AI HAT+ 2, и идентификация объектов и определение позы работали как ожидалось. Хотя метрик для демонстрации различий нет, производительность AI HAT+ 2 была плавной, и проблем с камерой не возникло.
Проблемы, которые возникали, в основном были программными. Сообщение "HailoRT not ready!" показывает, что программное обеспечение Hailo отстает от аппаратной части, что уже случалось ранее. Hailo, Raspberry Pi и сообщество в конечном итоге устранят этот разрыв, но ранние пользователи должны быть об этом осведомлены.
Написать комментарий