Millal kasutada Raspberry Pi 5 AI komplekti
Raspberry Pi 5 AI Kit pakub YOLOv8 objekti tuvastamisel 82,4 kaadrit sekundis, tarbides samal ajal vaid 9,7 W,-kuid ainult siis, kui kasutate nägemismudeleid läbi kaamera torujuhtme. See spetsiifilisus on olulisem kui karbil olev muljetavaldav 13 TOPSi number.
Olen jälginud, kuidas kümned arendajad ostsid selle 70-dollarise komplekti, oodates ChatGPT kiirendust, kuid avastasin, et see ei puuduta keelemudeleid. Segadus on arusaadav: "AI Kit" kõlab universaalselt. Reaalsus on see, et Hailo-8L protsessor ühildub ainult masin{5}}õppeülesannetega, mis hõlmavad kaameramoodulite – mitte veebikaamerate, mitte IP-kaamerate, eriti Raspberry Pi kaameramoodulite – jäädvustatud voogu.
See ei ole piirang; see on spetsialiseerumine. Arvutinägemise järeldamine serval nõuab põhimõtteliselt erinevat arhitektuuri kui LLM-i järeldus. Hailo-8L andmevoo arhitektuur ületab esimesega, kuid on teise jaoks täiesti vale.
Tegelik jõudluse lõhe: numbrid, mis on tegelikult olulised
Jätke TOPSi turundus vahele. Raspberry Pi 5 protsessor tuvastab YOLOv8 objekti kiirusel 0,45 kaadrit sekundis ja protsessori kasutamine on 100%. Lisage tehisintellekti komplekt ja saavutate 82,4 kaadrit sekundis 15{10}}30% CPU juures. See ei ole 2-kordne edasiminek – see on 183-kordne kordaja.
Kuid kontekst kujundab neid numbreid dramaatiliselt. PCIe Gen 3 kiirustel partii suurusega 8 saavutab sama YOLOv8s mudel 120 kaadrit sekundis. Viige teise põlvkonna juurde ja olete 40 kaadrit sekundis. Suurendage partii suurust 32-ni ja jõudlus väheneb 54 kaadrit sekundis.
PCIe kitsaskoht on tõeline. Üks 3. põlvkonna rada tagab enamiku nägemisülesannete jaoks piisava kiiruse 8 Gbit/s{3}}, kuid kõva lae. Mooduli{5}}põhised seadistused nõuavad PCIe-liidese läbimiseks kogu mälule juurdepääsu, erinevalt SoC-desse integreeritud NPU-dest, mis jagavad protsessoriga kiireid{6}}mälukanaleid.
Perspektiiviks: asendi hinnang töötab 66,1 kaadrit sekundis ja süsteemi kogutarbimist 9,7 W. See on 200 korda kiirem kui ainult CPU{4}}järeldus, kasutades vähem energiat. Matemaatika kontrollib akutoitel{6}}juurutusi.
Konkureeriv riistvara: 70-dollarine otsustuspuu
Google'i Coral TPU pakub 4 TOPS-i ja 2 TOPS/W efektiivsust 6-aasta vanuses kiibis. Hailo-8L annab 13 TOPSi kiirusega 3-4 TOPS/W. Paberil Hailo võidab.
Kuid Coralil on TensorFlow Lite'i integratsioon, mis "lihtsalt töötab". Coral'i USB-kiirendi ühendub tavalise USB-liidese kaudu, integreerub hõlpsalt olemasolevate süsteemidega ja toetab mõõdukaid mudeleid, nagu MobileNet v2, umbes 2-vatise energiatarbimisega. PCIe konfiguratsiooni pole vaja.
Hailo-8 (26 TOPSi) on olemas, kuid maksab 150-200 dollarit. Selles hinnapunktis võrreldate lahendustega, mis pakuvad rohkem paindlikkust. Magus koht on 8L hinnaga 70 dollarit – kui teie kasutusjuhtum sobib.
Pineboards pakub alternatiive: Dual M.2 HAT, mis ühendab Hailo-8L NVMe salvestusruumiga, või Coral Edge konfiguratsioonid olemasolevate Coral projektide jätkuvaks arendamiseks. Need lahendavad ametliku komplekti "kas kiirendi või salvestusruumi" piirangu.
Kasutusjuhtum nr 1: reaalajas{1}}turvalisus ja jälgimine
Turvakaamerad genereerivad halastamatuid andmevooge. AI Kit käsitleb 1080p turvakaadrit, tuvastades inimesi, autosid ja pakke ilma kaadreid maha kukkumata. See 13-kordne jõudluse suurendamine muudab turvakaamerad tegelikult elujõuliseks.
Jeff Geerlingi projekt ühendas mitu Hailo NPU-d{0}}, saavutades kokku 51 TOPS-i, ühendades Hailo-8L, Hailo-8 ja Coral TPU-d PCIe-lülitite kaudu. Liigne? Jah. Kuid see näitab mitme kaameraga stsenaariume ulatuslikult.
Tegelik juurutamine näeb välja teistsugune. Tasulise väljaku seiresüsteem kasutas Edge Impulse'i arvutinägemist koos laia kaameramooduliga, et tuvastada ja loendada sõidukeid mitmel sõidurajal korraga. Lai objektiiv jäädvustas laiemaid alasid; AI Kit andis töötlemisruumi.
Siin on oluline fregati NVR-i integreerimine. Hailo on alates versioonist 0.16.0 ametlikult integreeritud Fregate'i raamistikku, muutes selle olemasolevate seirepaigaldiste vananevatele korallide seadistustele-asenduseks.
Kriitiline piirang: AI Kit ja AI HAT+ ei tööta, kui Hailo tarkvarapakettide ja seadme draiverite versioon ei ühti. Tootmise juurutamiseks on vaja versiooni-lukustamise strateegiaid.
Kasutusjuhtum nr 2: tööstusprotsesside juhtimine
Ehituse ohutussüsteemid suudavad tuvastada inimesi, kes asuvad ehitussõidukite ees, küljel ja taga. Tehisintellektiga juhitavad kaamerad asendavad mitu vaatlejat ja jälgivad töötajate asukohti reaalajas.
Eeliseks on paralleelsus: AI töötleb korraga mitut ohutsooni, samal ajal kui inimesed keskenduvad loomulikult järjestikku. Hoiatuste genereerimise reageerimisaeg on olulisem kui täiuslik täpsus.
Tootmiskvaliteedi kontroll järgib sarnast loogikat. Tootmisliini kaamera, mis kontrollib koostu õigsust, vajab ühtlast kaadrisagedust, mitte tippjõudlust. Tehisintellekti komplekt säilitab objekti tuvastamisel 82,4 kaadrit sekundis, -mis on piisav enamiku tootmisliinide kiiruste jaoks, jättes samal ajal protsessori võimsuse juhtimissüsteemidele.
Kompaktne suurus võimaldab integreerida olemasolevatesse tootmisliini punktidesse. Süsteem skaleerub pigem kaamerate lisamisega kui infrastruktuuri ümberkujundamisega.
Kuid tööstuslik kasutuselevõtt nõuab rohkem. Tootmisseadmete puhul tuleks SD-kaarte vältida piiratud kirjutamiskindluse ja halva töökindluse tõttu ebausaldusväärse võimsusega. Vaja on tööstusliku kvaliteediga eMMC-d või kõvakettaid.
Kasutusjuhtum nr 3: Robootika ja autonoomsed süsteemid
Autonoomne allveeroboti prototüüp kasutas AI komplekti objektide tuvastamiseks YOLOv8 mudeliga, mis oli koolitatud kohandatud andmekogumitele, kooskõlastades BLDC mootoritega, mida juhitakse PCA9685 PWM draiveri kaudu I2C liideses.
Väljakutse: Hailo SDK integreerimine olemasolevate OpenCV torujuhtmetega. Arendajad, kes on harjunud 8-realiste PyTorch+Ultralyticsi rakendustega PC GPU-del, seisavad Hailo tööriistaahelaga silmitsi järsema õppimiskõveraga. Mudeli teisendamine ei ole automaatne.
Navigeerimisalgoritmid tarbivad CPU tsükleid. Mario käetuvastussüsteem kasutas korraga kolme mudelit-käetuvastus ja maamärgid-, säilitades ühe käega tuvastamisel 26–28 kaadrit sekundis ja kahe käega 22–25 kaadrit sekundis. See töötlemiseelarve jätab ruumi tee planeerimiseks ja mootori juhtimiseks.
Nutikad kohaletoimetamisrobotid näitavad sobivust: pidev nägemise töötlemine, samal ajal kui protsessor tegeleb navigeerimisloogika, side- ja otsustuspuudega. Tõhusus 3–4 TOPS/W pikendab aku kasutusiga mõõdetavalt mobiilseadmetes.
Kasutusjuhtum nr 4: jaemüügi- ja kliendianalüüs
Jaemüügisupermarketite haldamise demo käivitas tehisintellekti komplektis YOLOv8n, et tuvastada riiulitel olevaid tooteid, samal ajal kui EfficientNet töötas klassifitseerimiseks protsessoris. Tööjaotus: NPU tegeleb tuvastamisega (kus on toode?), CPU tegeleb klassifitseerimisega (milline toode?).
Poosihinnang lisab klientide käitumise analüüsi. 66.1 FPS-i positsioneerimisanalüüs võimaldab jälgida klientide liikumist kauplustsoonides, analüüsida viibimisaega ja tuvastada järjekordi ilma individuaalse identifitseerimiseta.
Privaatsus on siin oluline. Seadmes-töötlemine tähendab, et video ei lahku kunagi asukohast. Üldise "isiku" tuvastamise koolitatud mudelid ei salvesta biomeetrilisi andmeid{3}}vaid ruumilisi metaandmeid.
Projekt "Peeper Pam" tuvastas inimesed teie selja taga laua taga, ignoreerides kaadris olevaid toole, laudu ja taimi. Analoogmõõturil kuvatav tuvastuskindlus: 0 tähendab "pole inimest", 1 tähendab, et "teatud isik on kohal", mille vahele jääb määramatus.
Sama loogika kehtib hõivatuse jälgimise, järjekorrahalduse ja ruumikasutuse kohta-kõikjal, kus vajate "kas inimene on kohal?" hoolimata "milline inimene?"
Kasutusjuhtum nr 5: kohandatud mudeli juurutamine (koos hoiatustega)
Hailo andmevoo kompilaator tõlgib mudelid standardsetest ML-i raamistikest Hailo käivitatavasse vormingusse, kasutades kvantimise{0}}teadlikku koolitust, et mudeleid kahandada, säilitades samas täpsuse.
Töövoog: treenige PyTorchis või TensorFlow's, eksportige ONNX-i, teisendage DFC abil HEF-iks (Hailo käivitatav vorming), juurutage Pi-le. On olemas õpetused YOLOv8n mudelite juurutamise-täieliku-koolituse jaoks.
Kuid mudelite ühilduvus pole universaalne. Hailo jaoks koostatud mudelid on optimeeritud spetsiaalselt kiibi arhitektuuri jaoks,{1}}mis tähendab, et mõnda toimingut lihtsalt ei kaardistata. Mudelloomaaed pakub eelnevalt-koostatud näiteid; kohandatud arhitektuurid nõuavad testimist.
Hailo Pythoni API võimaldab nüüd Pythoni abil Hailo-8L-s järeldusi teha, näiteid on saadaval nii eraldiseisvate skriptide kui ka picamera2-ga integreerimise kohta. See alandab barjääri võrreldes varasemate ainult GStreameri töövoogudega.
Edge Impulse pakub teist teed. Nende platvorm tegeleb mudelikoolituse ja Hailo konversiooniga, väljastades-kasutusvalmis{2}}mudeleid. Meeskondade jaoks, kellel pole ML-teadmisi, vähendab see hallatud lähenemisviis proovi-ja-vigu.
Millal MITTE AI-komplekti kasutada
Suured keelemudelid:Hailo-8L protsessor ei saa käivitada LLM-e. See ühildub ainult masinõppeülesannetega, mis hõlmavad kaamera mooduli vooge. Ükski optimeerimine ei muuda seda arhitektuurilist piirangut.
LLM-ide käitamine Pi 5-s nõuab CPU järeldusi mudelite puhul, mille parameetrid on 7B. Gemma2-2B saavutas korraliku jõudluse, kasutades 3 GB RAM-i; DeepSeek-r1:8b jooksis aeglaselt. AI Kit ei kiirenda seda.
Generatiivne AI:Teksti genereerimine, piltide süntees, heli genereerimine{0}}need töövood ei sobitu Hailo-8L andmevoo arhitektuuriga. Tulevane Hailo 10H koos 40 TOPSi ja 8 GB DDR4 RAM-iga sihib generatiivset AI töökoormust, kuid pole Pi 5 jaoks veel saadaval.
Mitte{0}}kaameranägemise ülesanded:Piltide töötlemine failidest töötab, kuid tehisintellekti komplekt töötab spetsiaalselt Raspberry Pi kaameramoodulitega,{0}}mitte veebikaamerate või IP-kaameratega. Kolmanda osapoole kaameraga-ühildumiseks on vaja libcamera tuge.
Vajadus ladustamiseks:Ametliku komplekti M.2 pesa on hõivatud Hailo mooduliga, mis takistab NVMe SSD kinnitamist. Kui vajate nii tehisintellekti kiirendust kui ka kiiret salvestusruumi, on vaja kolmanda osapoole topelt M.2 HAT-i.
Ranged integratsiooninõuded:2025. aasta märtsi seisuga on rpicam{1}}rakendused Raspberry Pi tarkvaravirna ainus osa, mis on Hailo kiirendiga sügavalt integreeritud. Pythoni skriptide programmiline juurdepääs picamera2 kaudu sai kättesaadavaks hiljem. Varajane kasutuselevõtt tähendas API piiratud paindlikkust.
Otsuste raamistik
Esitage need viis küsimust:
1. Kas teie AI-ülesande nägemus-põhineb?
Jah, kaameramooduliga → AI Kit on elujõuline
Ei või faili{0}}põhine töötlemine → kaaluge uuesti
Teksti/heli töötlemine → vale tööriist
2. Mis on teie toimivuseesmärk?
30+ FPS reaalajas- → vajalik AI komplekt
Vastuvõetav 5-10 kaadrit sekundis → CPU-st võib piisata
<1 FPS tolerable → don't spend $70
3. Kas vajate kohandatud mudeleid?
Jah, ja valmis õppima DFC-d → juhitav
Jah, aga mitte ML-teadmisi → Edge Impulse marsruut
Ei, ainult eelkoolituse{0}}kasutamine → ideaalne stsenaarium
4. Mis on teie kasutuselevõtu skaala?
1-10 ühikut prototüüpimiseks → sobib ideaalselt
100+ tootmisüksust → varustuse, soojuse, töökindluse tegur
Tööstuslik/kaubanduslik → vajavad tööstuslikke Pi variante, mitte jaemüügiplaate
5. Kas saate piirangutega nõustuda?
Kaamera mooduli nõue
Versiooni sõltuvuse haldus
NVMe alglaadimine puudub ilma topelt M.2 HATita
Töötemperatuur 0-50 kraadi
PCIe ribalaiuse lagi
Kui vastasite küsimustele 1, 2 ja 5 positiivselt ning teil on strateegia 3 ja 4 jaoks, pakub AI komplekt erakordset väärtust 70 dollariga.
Seadista tegelikkuse kontroll
Riistvara installimine võtab minuteid: paigaldage jahutussüsteem, kinnitage vahesein, vajutage GPIO päist, ühendage lintkaabel PCIe porti, kinnitage AI-komplekt kruvidega.
Tarkvara konfigureerimine nõuab rohkem hoolt:
sudo apt update ja sudo apt full-upgrade sudo rpi-eeprom-update sudo raspi-config # Luba PCIe Gen 3 jaotises Täpsemad suvandid sudo apt install hailo-kõik sudo reboot hailortcli installijuhtimine #{6}
Versioonide mittevastavus Hailo tarkvarapakettide ja seadme draiverite vahel põhjustab täieliku süsteemirikke. Enne kasutuselevõttu testige põhjalikult.
Parima jõudluse saavutamiseks on soovitatav kasutada AI komplekti koos Raspberry Pi Active Cooleriga. Ilma jahutamiseta kuumeneb RPi5 alusplaat AI komplekti kasutamisel üle.
Soojusjuhtimine ei ole valikuline,{0}}see on pideva jõudluse tagamiseks vajalik.
70 dollari väärtuse arvutamine
Mida saate:
13 TOPSi neuraalne järeldus
180x+ jõudlus vs{2}}ainult protsessor
Kasutegur 3-4 TOPS/W
Integreeritud rpicam{0}}rakenduste tugi
Eel{0}}paigaldatud termopadi
Kõik paigaldustarvikud
Mida te ei saa:
LLM-i kiirendus
Üldotstarbeline-AI arvutus
Plug{0}}and-lihtsus
Salvestusruumi laiendamine
Universaalne kaamera ühilduvus
70 dollari eest on raske leida taskukohasemat viisi, kuidas oma varbad serva AI-sse kasta. Hind on väiksem kui Coral TPU kimpude puhul, pakkudes samas rohkem kui 3 korda TOPS-i.
Kuid väärtus sõltub täielikult kasutusjuhtude joondamisest. Nägemise järeldamiseks servas on see erandlik. Kõige muu jaoks on see ebaoluline.
Korduma kippuvad küsimused
Kas ma saan AI komplekti kasutada koos Raspberry Pi 4 või varasemate mudelitega?
Ei. AI komplekt nõuab Raspberry Pi 5, kuna see vajab loomulikku PCIe tuge. Varasematel mudelitel puudub PCIe liides täielikult. Pole ühtegi lahendust ega adapterit, mis seda muudaks.
Kas tehisintellekti komplekt kiirendab OpenCV-ga Pythonis kirjutatud objektituvastuskoodi?
Osaliselt. Hailo Pythoni API võimaldab Pythoni abil teha järeldusi Hailo-8L-s, kuid peate teisendama oma mudeli HEF-vormingusse ja muutma oma koodi, et kasutada standardsete OpenCV järelduskutsete asemel Hailo API-d. See ei ole läbipaistev sisselastav asendus.
Kuidas partii suurus toimivust mõjutab?
YOLOv8s eraldusvõimega 640 x 640: partii suurus 2 saavutab 80 kaadrit sekundis, partii suurus 4 saavutab 100 kaadrit sekundis, partii suurus 8 saavutab maksimumi 120 kaadrit sekundis. Peale selle halveneb jõudlus: 16. partii langeb 100 kaadrit sekundis ja 32. partii 54 kaadrit sekundis PCIe ribalaiuse küllastumise tõttu.
Kas ma saan käivitada NVMe-st ja kasutada tehisintellekti komplekti korraga?
Mitte ainult ametliku komplektiga. M.2 pesa hõivab Hailo moodul. Pineboards ja sarnased müüjad pakuvad kahte M.2 HAT-i, mis pakuvad nii NVMe kui ka AI kiirendi pesasid, lahendades selle piirangu lisatasu eest.
Kas Google Corali tugi on aegunud?
Pole ametlikult aegunud, kuid Corali tarkvarapakki pole aktiivselt hooldatud, kuna PyCoral vajab Python 3.9. Tundub, et Google on pandeemia ajal varustusprobleemide tõttu jätnud Corali projekti elu toetamiseks. Olemasolev Coral riistvara töötab endiselt, kuid tulevane tugi on ebakindel.
Millist jahutust ma tegelikult vajan?
Raspberry Pi soovitab parima jõudluse saavutamiseks kasutada AI komplekti koos Active Cooleriga. Passiivsed jahutusradiaatorid võivad olla katkendlikuks kasutamiseks piisavad, kuid pidev järelduste töökoormus väheneb ilma aktiivse jahutuseta. Eelarve 5-dollarise Active Cooleri jaoks koos tehisintellekti komplektiga.
Kas ma saan käitada mitut kaameravoogu korraga?
Jah. Ühe kaameraga on võimalik käitada mitut närvivõrku või korraga kahe kaameraga ühte või mitut närvivõrku. Mudeli keerukusel ja PCIe ribalaiuse saadavusel põhinevad jõudlusskaalad.
Aus järeldus
Raspberry Pi 5 AI Kit on spetsiaalne tööriist, mis on oma valdkonnas silmapaistev. Kaameramoodulite abil nägemise järelduste tegemiseks muudab see Pi 5 "tehniliselt võimekast" tootmisrakenduste jaoks "tegelikult praktiliseks".
See ei ole üldotstarbeline{0}}AI kiirendi. See ei käivita ChatGPT-d. See ei loo pilte. See ei aita heli sünteesil. Nõustuge nende piirangutega ja see annab erakordse väärtuse. Võitle nende vastu ja raiskad 70 dollarit.
Otsus ei ole "Kas AI Kit on hea?"-vaid "Kas AI Kit sobib selle konkreetse rakenduse jaoks?" Vastake sellele ausalt ja saate teada, kas osta.
Võtmed kaasavõtmiseks
AI Kit pakub 82,4 kaadrit sekundis YOLOv8 vs 0,45 kaadrit sekundis protsessoris,-ainult-kuid ainult kaamera-põhiste nägemisülesannete jaoks
Ei ühildu LLM-ide, generatiivse tehisintellektiga või mitte{0}}kaameranägemise töövoogudega
Vajab Raspberry Pi 5 kaameramooduliga; ei tööta Pi 4 ega veebikaameratega
Optimaalse jõudluse tagamiseks on vajalik PCIe Gen 3 konfiguratsioon ja aktiivne jahutus
Versiooni sõltuvuse haldus kriitiline; ebakõlad põhjustavad süsteemi täieliku rikke
Parim: turvakaamerad, tööstusseire, robootika, jaemüügianalüütika
Vältige: keelemudeleid, pildi genereerimist, helitöötlust, üldist tehisintellekti katsetamist
Andmeallikad
Raspberry Pi dokumentatsioon - AI komplekti tarkvara: https://www.raspberrypi.com/documentation/computers/ai.html
Magazin Mehatronika - Raspberry Pi AI komplekti ülevaade: https://magazinmehatronika.com/en/raspberry-pi-ai-kit-review/
Seeed Studio - RPi5 ja CM4 võrdlusanalüüs: https://forums.raspberrypi.com/viewtopic.php?t=373867
Jeff Geerling - Raspberry Pi AI komplekti testimine: https://www.jeffgeerling.com/blog/2024/testing-raspberry-pis-ai-kit-13-tops-70
XDA Developers - Raspberry Pi AI Kit praktiline-: https://www.xda-developers.com/raspberry-pi-ai-kit{8}}hands-on/
Raspberry Pi foorumid - AI Kit arutelud: https://forums.raspberrypi.com/
Hailo kogukonna foorumid: https://community.hailo.ai/
GitHub - hailo-ai/hailo-rpi5-näited: https://github.com/hailo-ai/hailo-rpi5-examples