Kuidas vaarika pi ai komplekt töötab?
Raspberry Pi AI Kit töötab, ühendades spetsiaalse närviprotsessori M.2 HAT+ adapteri kaudu teie Raspberry Pi 5 PCIe liidesega. Komplekt pakub 13 tera-operatsiooni sekundis tehisintellekti töötlemisvõimsust vaid 70 dollari eest, võimaldades objektide reaalajas tuvastamist, poseerimise hindamist ja kujutiste segmenteerimist ilma põhiprotsessorit koormamata. See eraldiseisev kiirendusmoodul käsitleb tehisintellekti järeldusi kohapeal, muutes teie Pi 5 võimeliseks käivitama keerukaid arvutinägemismudeleid, mis varem nõudsid pilvandmetöötlust või kallist riistvara.
Turu ajastus on märkimisväärne. Raspberry Pi teatas 2024. aasta majandusaastal 259,5 miljoni dollari suurusest tulust 22 toote turuletoomisega, mis keskendusid tehisintellektile ja asjade Interneti riistvarale, andes märku nende strateegilisest panusest äärearvutitele. Kuna ettevõtted nihutavad tehisintellekti töökoormust pilvest servaseadmetele, muutub selle taskukohase komplekti toimimise mõistmine ülioluliseks nutikate kaamerate, robootika ja tööstusautomaatika projektidega tegelevatele arendajatele.
Riistvara sees: füüsiline arhitektuur
AI komplekt koosneb kolmest integreeritud komponendist, mis töötavad koos. Hailo-8L närviprotsessor asub tuumas – see on koht, kus toimub tegelik tehisintellekti arvutamine. Moodul kasutab vormitegurit M.2 2242 ja ühendub M-klahvi servaliidese kaudu, järgides standardseid arvutikomponentide tavasid.
M.2 HAT+ toimib sillana Hailo kiibi ja teie Raspberry Pi PCIe Gen 3 liidese vahel. Mõelge sellele kui tõlkijale, mis teisendab signaale kahe erineva riistvarakeele vahel. Mooduli ja HAT+ vahele on -eelselt paigaldatud termopadi, et vältida ülekuumenemist intensiivsete tehisintellekti toimingute ajal,-see detail on oluline, kuna närvitöötlus tekitab märkimisväärselt soojust.
Ühendusjärjestus kulgeb järgmiselt: Raspberry Pi 5 → PCIe FPC kaabel → M.2 HAT+ → Hailo-8L kiip. Erinevalt uuemast AI HAT+-st, mis integreerib kõik ühele tahvlile, kasutab AI Kit seda modulaarset M.2 lähenemist, mis annab teile paindlikkuse vajaduse korral NVMe salvestusruumi vahetamiseks.
Toimivusmõõdikud, mis tegelikult on olulised
Toores TOPS numbrid ei räägi kogu lugu. Hailo-8L saavutab 3–4 TOPS-i vati kohta, mis selgitab, miks see toimib võrreldavalt viis korda rohkem maksvate süsteemidega. Reaalmaailma testimine annab rohkem praktilisi teadmisi.
Käitades YOLOv8s objektide tuvastamist 640 x 640 pikslilise videovooga, saavutab Hailo-8L-ga Pi 5 80 kaadrit sekundis, kui PCIe Gen 3 on lubatud – kahekordistab Gen 2 režiimi jõudlust. Energiatarve püsib märkimisväärselt madal. Kogu Hailo kiirendusega Pi 5 8GB süsteem kasutab aktiivse tehisintellekti järeldamise ajal umbes 10 W, mis on võrreldav tavalise telefonilaadijaga.
Temperatuuri juhtimine osutub praktikas tõhusaks. Seeed Studio etalontestid näitasid tänu eelinstallitud termilisele lahendusele- stabiilset jõudlust pikemate seansside jooksul ilma piiranguta. See on vastupidine GPU-põhistele järeldustele, mille puhul muutuvad kitsaskohaks sageli termilised piirangud.
Andmevoog: kaamerast järeldustulemusteni
Siin on see, mis tegelikult juhtub, kui teie Pi 5 töötleb reaalajas videot tehisintellekti komplekti kaudu. Kaameramoodul jäädvustab kaadreid ja saadab CSI-liidese kaudu Raspberry Pi protsessorisse töötlemata pildiandmed. Enne andmete Hailo kiirendisse edastamist teostab protsessor minimaalse eeltöötluse-tavaliselt ainult vormingu teisendamise ja eraldusvõime korrigeerimise-.
PCIe Gen 3 siini edastab need eeltöödeldud andmed Hailo-8L-le kiirusega kuni 8 GT/s. Seejärel käivitab närviprotsessor oma spetsiaalse arhitektuuri abil tegeliku järelduse. Hailo-8 arhitektuur sisaldab iseseisvat RAM-i ilma välist DRAM-i vajamata, mis vähendab oluliselt latentsusaega võrreldes traditsiooniliste AI kiirenditega, mis toovad pidevalt andmeid süsteemimälust.
Tulemused voolavad tagasi sama PCIe ühenduse kaudu. Protsessor võtab vastu struktureeritud andmed-objekti koordinaadid, klassifikatsiooni usaldusskoorid, tuvastatud poosid,-mitte töötlemata pikslid. Seejärel tõlgendab teie Pythoni skript neid tulemusi, et käivitada toiminguid: saata hoiatus, salvestada kaadreid, aktiveerida mootoreid või värskendada andmebaasi.
Rpicam{0}}rakenduste tarkvarapakk pakub integreerimiskihi. Praegu on rpicam{2}}rakendused põhitarkvara, millel on sügav Hailo integratsioon, kuigi Picamera2 tugi on lisatud. See tähendab, et saate kirjutada skripte, mis juhivad sujuvalt kaamera sisendit närvivõrkude kaudu vaid mõne koodireaga.
Tegelik-maailma rakendamine: nutikas turvakaamera ümbris
Lubage mul kirjeldada konkreetset näidet, mis demonstreerib komplekti võimalusi. VEEB Projects ehitas "Peeper Pam", tehisintellektil töötava tuvastussüsteemi{1}}, mis hoiatab kasutajaid, kui keegi videokõnede ajal tagant läheneb, kasutades objektituvastust inimeste tuvastamiseks, ignoreerides samal ajal mööblit ja taimi.
Nende rakendamine nõudis põhikomponente: Raspberry Pi 5 koos AI komplektiga, kaamera moodul 3, Raspberry Pi Pico W ja analoogvoltmeeter. Süsteemi arendamiseks kulus vaid kolm päeva, kusjuures suurimaks tehniliseks väljakutseks oli veebipistikupesade juurutamine tõhusaks suhtluseks Pi 5 ja Pico W vahel.
Arhitektuur demonstreerib nutikat servaarvutust. Pi 5 tegeleb kogu tehisintellekti töötlemisega kohapeal,-analüüsides iga kaadrit inimeste kohaloleku tuvastamiseks, arvutades usaldusskoore ja käivitades hoiatusi. Kerge Pico W lihtsalt kuulab signaale, mitte ei küsi pidevalt, säästab energiat ja vähendab võrgu ülekoormust. Analoogmõõtur pakub kohest visuaalset tagasisidet, liikudes 0-st (isikut ei tuvastatud) 1-ni (teatud tuvastamine) koos ebakindluse astmetega.
See projekt tarbis koos kaameraga ligikaudu 12-15 W koguvõimsust, mis on palju vähem kui võrreldavad pilvepõhised lahendused, mis nõuavad pidevat videovoogesitust. Kohalik töötlemine kõrvaldas ka privaatsusprobleemid, kuna ükski materjal ei lahku seadmest.
Samm{0}}sammuline-häälestusprotsess
AI komplekti kasutuselevõtt hõlmab viit erinevat faasi. Igal etapil on konkreetsed nõuded ja ühised lõksud, mida vältida.
1. etapp: riistvara kokkupanek
Alustage Raspberry Pi 5-ga, kus töötab uusim 64-bitine Raspberry Pi OS. Kinnitage M.2 HAT+ GPIO päise külge, tagades õige joonduse. Ühendage PCIe FPC-kaabel nii Pi kui ka HAT-iga+-, kaablil on kindel orientatsioon ja selle vale sundimine kahjustab pistikut. Kinnitage moodul Hailo-8L kaasasoleva vaheseintega M.2 pessa.
2. etapp: lubage PCIe Gen 3
Pi 5 vaikimisi on stabiilsuse tagamiseks PCIe Gen 2. Redigeerige faili /boot/firmware/config.txt ja lisage dtparam=pciex1_gen=3. See üksainus muudatus kahekordistab teie järelduste toimivust. Taaskäivitage ja kinnitage lspci -vv|abil grep "LnkSta:", et kinnitada Gen 3 aktiivne.
3. etapp: tarkvara installimine
Installige Hailo tarkvarapinn: sudo apt update ja sudo apt install hailo{0}}all. See pakett sisaldab HailoRT käitusaega, rpicam{2}}rakendusi koos Hailo toega ja näidisnärvivõrgu mudeleid. Installimine nõuab umbes 2 GB kettaruumi ja 10–15 minutit tüüpilise lairibaühenduse korral.
4. etapp: kontrolltest
Käivitage kaasasoleva objekti tuvastamise demo: rpicam-tere -t 0 --post-process-file /usr/share/rpi-camera-assets/hailo_yolov6_inference.json. Peaksite nägema objektide tuvastamist reaalajas{11}} ja tuvastatud üksuste ümber joonistatud piirdekastid. Kaadrisagedus üle 60 kaadrit sekundis viitab õigele Gen 3 toimimisele.
5. etapp: kohandatud mudeli juurutamine
Enda koolitatud mudelite jaoks kasutage TensorFlow või PyTorchi mudelite Hailo HEF-vormingusse teisendamiseks Hailo andmevoo kompilaatorit. Kompilaator tegeleb kvantiseerimise ja optimeerimisega automaatselt, kuigi kalibreerimiseks vajate representatiivseid andmekogumi näidiseid. Juurutage saadud hef-fail ja integreerige see oma rpicam-rakenduste konveieriga.
Turukontekst: miks on Edge AI kiirendus praegu oluline?
Ääreosa tehisintellekti kiipide turg kasvab plahvatuslikult. Ülemaailmne tehisintellekti kiipide turg ulatus 2024. aastal 123,16 miljardi dollarini ja prognooside kohaselt jõuab 2029. aastaks 311,58 miljardi dollarini, kasvades 24,4% CAGR-i. See ei puuduta ainult suuremaid numbreid,{7}}see kujutab endast põhjapanevat nihet tehisintellekti töötlemisel.
Kiirenduskiibi taga olev ettevõte Hailo kindlustas olulise valideerimise. Startup kogus 2024. aasta aprillis 120 miljonit dollarit ja teenindab nüüd üle 300 kliendi autotööstuse, turvalisuse, jaemüügi ja tööstusautomaatika sektorites. Nende ellujäämine turul, kus paljud tehisintellekti kiibi idufirmad on ebaõnnestunud, räägib äärmuslike lahenduste elujõulisusest.
Konkurentsikeskkond toob esile huvitavad kompromissid. Hailo-10H pakub 40 TOPS-i INT4 jõudlust, mis võrdub 20 TOPS-iga INT8-st, võrreldes Inteli Core Ultra Meteor Lake NPU-ga 11 TOPS-i ja AMD Ryzen 8040-ga 16 TOPS-i. USA kiibifirmad kogusid aga 2023. aasta jaanuarist septembrini vaid 881 miljonit dollarit, võrreldes 2022. aasta 1,79 miljardi dollariga, mis näitab väljakutseid esitavat rahastamiskeskkonda, mis muudab Hailo edu märkimisväärseks.
Täpsemalt Raspberry Pi ökosüsteemi puhul suurendab tehisintellektile ja asjade internetile keskendumine 2026. aastani prognooside kohaselt tarvikute müüki 15-20% aasta-aastaga võrreldes. Tehisintellekti komplekt tähistab Raspberry Pi sisenemist turule, kus nad saavad kasutada oma tohutut kasutajabaasi ja turustusvõrku spetsialiseerunud konkurentide vastu.
Levinud väärarusaamad AI komplekti kohta
Eksiarvamus: "13 TOPSi tähendab, et see töötab mis tahes AI mudelil"
Tegelikkus hõlmab olulisi nüansse. Hailo-8L sobib suurepäraselt konvolutsiooniliste närvivõrkude osas arvutinägemise objektide tuvastamiseks, segmenteerimiseks ja pooside hindamiseks. Sellel on probleeme suurte keelemudelitega, kuna kiibil puudub LLM-i järelduste tegemiseks piisavalt VRAM-i. 13 TOPSi näitaja kehtib INT8 toimingute kohta, samas kui paljud trafomudelid eeldavad FP16 või FP32 täpsust.
Eksiarvamus: "See on lihtsalt kiirem GPU"
Neuraalsed kiirendid kasutavad põhimõtteliselt erinevaid arhitektuure. GPU-d järgivad üldist-otstarbelist paralleeltöötluse ülesehitust, muutes need paindlikuks, kuid vähem tõhusaks. Hailo-8 andmevoo arhitektuur kasutab spetsiaalselt närvivõrgu omadusi, välistades välise DRAM-i sõltuvuse. See spetsialiseerumine võimaldab konkreetsete ülesannete jaoks 20 korda paremat energiatõhusust kui GPU-lahendused, kuid tähendab ka vähem paindlikkust mitte-AI töökoormuse puhul.
Eksiarvamus: "ühendage{0}}ja{1}}mängige mis tahes kaameraga"
Kuigi komplekt toetab mitut kaamerat, vajab integreerimine spetsiaalset tarkvaratuge. Algselt pakkusid sügavat Hailo integratsiooni ainult rpicam{1}}rakendused, kuigi Picamera2 tugi saabus hiljem. USB-veebikaamerad töötavad, kuid nõuavad erinevaid kooditeid. MIPI CSI kaamerad pakuvad kõige tihedamat integratsiooni, kuid peate kontrollima ühilduvust oma konkreetse kaameramudeliga.
Väärarvamus: "suurem partii suurus võrdub alati parema jõudlusega"
Testimine paljastab huvitava piirangu. Jõudlus paraneb 2. partii suurusest (80 kaadrit sekundis) kuni 8. partii suuruseni (120 kaadrit sekundis), kuid PCIe ribalaiuse piirangute tõttu langeb see 16. partii suurusel 100 kaadrit sekundis. See viitab sellele, et suuremate partiide puhul muutub kitsaskohaks Pi 5 PCIe Gen 3 x1 liides, mitte närviprotsessor ise.
Korduma kippuvad küsimused
Kas tehisintellekti komplekt võib käivitada ChatGPT-d või sarnaseid LLM-e?
Praegusel kujul mitte tõhusalt. Hailo-8L-l puudub mälumaht suurte keelemudelite jaoks, mis nõuavad tavaliselt 4–16 GB spetsiaalset muutmälu ainult mudelite kaalu jaoks. 1B parameetrite all olevad väiksemad kvantiseeritud mudelid võivad siiski töötada oluliste jõudluspiirangutega. Jaotatud Llama projekt demonstreerib LLaMA 3 8B töötamist neljas Pi 4 üksuses kiirusega 1,6 märki sekundis, kuigi see ei võimenda AI komplekti kiirendust.
Mis vahe on AI Kitil ja AI HAT+?
AI komplekt kasutab M.2 moodulit, mis ühendatakse M.2 HAT+ adapterplaadiga. AI HAT+ integreerib Hailo kiibi otse täis HAT-plaadile ja on saadaval 13 TOPSi (70 dollarit) ja 26 TOPSi (110 dollarit) versioonina. 26 TOPSi versioon kasutab Hailo-8L asemel Hailo-8. Mõlemad kasutavad identset tarkvara ja teeke, seega sõltub nende vahel valimine sellest, kas teil on M.2 pesa muuks otstarbeks vaja.
Kuidas võrreldakse energiatarbimist pilvepõhise järeldusega?
Drastiliselt madalam. Täielik Pi 5 süsteem koos aktiivse AI järeldusega võtab umbes 10 W, pideva töötamise korral ligikaudu 240 Wh päevas. Pilvepõhiseks järelduseks oleks vaja pidevat video voogesitust (üleslaadimine kiirusega 2–4 Mbps) ja API-kõnesid töötlemiseks, mis tavaliselt kulutab andmekeskuses rohkem ribalaiuse kulusid ja energiat. Ööpäevaringse turvakaamera rakenduse puhul võib kohalik töötlemine säästa 20–40 dollarit kuus ribalaiuse ja pilve API tasude arvelt.
Kas ma saan ühes Raspberry Pi 5-s kasutada mitut AI komplekti?
Mitte otse ühel Pi 5-l, millel on ainult üks PCIe liides. Kuid Jeff Geerling demonstreeris mitme kiirendi ühendamist PCIe-lülitite ja laiendusplaatide abil, saavutades Hailo ja Coral kiipide vahel kokku 51 TOPS-i, kuigi seda konfiguratsiooni ametlikult ei toetata ja see nõuab väliseid toiteallikaid.
Millist kaadrisagedust peaksin{0}}reaalajas rakenduste puhul ootama?
See sõltub teie mudeli keerukusest ja sisendi eraldusvõimest. YOLOv8s eraldusvõimega 640 x 640 saavutab 80{12}}120 kaadrit sekundis sõltuvalt partii suurusest. Lihtsamad mudelid, nagu MobileNet, võivad jõuda 200+ kaadrit sekundini. Raskemad mudelid, nagu YOLOv8x, võivad langeda 30–40 kaadrit sekundis. Võrdluseks – inimese nägemine tajub liikumist sujuvalt kiirusega 24–30 kaadrit sekundis, nii et enamikul reaalajas kasutatavatest rakendustest on mugav jõudlusruum.
Kui keeruline on kohandatud mudelite koolitamine?
Treeningfaas toimub teie lauaarvutis või pilveeksemplaris, kasutades standardseid TensorFlow või PyTorchi töövooge{0}}Hailo kiip koolitusel ei osale. Teisendusprotsess nõuab Hailo andmevoo kompilaatori õppimist, millel on õppimiskõver, kuid mis sisaldab põhjalikku dokumentatsiooni. Kui olete närvivõrkude koolitusega juba tuttav, võib oma esimese kohandatud mudeli käivitamiseks kuluda 2–3 päeva. Kompilaator tegeleb kvantiseerimisega automaatselt, kuigi vajate representatiivset kalibreerimisandmestikku.
Kas see töötab ka teiste üksikute{0}}pardaarvutitega?
AI komplekt on spetsiaalselt suunatud Raspberry Pi 5 PCIe liidesele ja vormitegurile. Selle aluseks olev Hailo-8L M.2 moodul on aga standardkomponent. Sellised seadmed nagu Seeed Studio reComputer R1000, millel on M.2 pesa, mahutavad Hailo mooduli, kuigi peate tarkvarapakki portima. Teised M.2 pesadega SBC-d (Rock 5B, Orange Pi 5) võiksid teoreetiliselt töötada, kuid nõuavad märkimisväärset tarkvara integreerimistööd.
Milliseid projekte inimesed tegelikult ehitavad?
Kogukond on loonud erinevaid rakendusi. Projektid hõlmavad nutikaid pillide dosaatoreid, mis kasutavad objektituvastust, liikide tuvastamisega metsloomakaameraid ja esemeid loendavaid kirjutuslaua hoiatusi. Poosi hindamine võimaldab treeningu jälgimise rakendusi, mis jälgivad treeningu vormi ja loendavad kordusi. Tööstuskasutajad kasutavad komplekti kvaliteedikontrolli kontrollimiseks, konveieril olevate toodete loendamiseks ja ohutusnõuete rikkumiste tuvastamiseks-reaalajas videovoogudes.
Otsuse tegemine: kui AI komplektil on mõtet
Raspberry Pi AI Kit särab konkreetsetes stsenaariumides. See on ideaalne, kui vajate reaalajas-arvutinägemist akutoitel või manustatud keskkondades, kus pilveühendus on ebausaldusväärne. Nutikad uksekellad, metsloomakaamerad, tööstuslikud kontrollisüsteemid ja robootikarakendused on parimad ülesanded, mis nõuavad pidevat tehisintellekti töötlemist rangete latentsusnõuete ja energiaeelarvega.
Kui teie nõuded erinevad, kaaluge alternatiive. Kui olete peamiselt huvitatud LLM-idest või loomuliku keele töötlemisest, vajate erinevat riistvara,{1}}võimalik, et töölaua GPU-d või pilve API-juurdepääs. Aeg-ajalt tehtavate tehisintellekti toimingute puhul, mille puhul latentsusaeg ei ole kriitiline, võivad pilveteenused osutuda kulu-efektiivsemaks, hoolimata suurematest-arvestuskuludest.
70-dollarine hinnapunkt positsioneerib komplekti katseplatvormina, mis on õppimiseks piisavalt taskukohane, kuid samas piisavalt võimas prototüüpide tootmiseks. Kuna Raspberry Pi asetab strateegilise rõhu tehisintellekti võimalustele ja toob 2024. aastal turule 22 toodet, jätkub tarkvara ökosüsteemi küpsemine, muutes investeeringu aja jooksul väärtuslikumaks.
Eelarvesse lisage 100–150 dollarit tugikomponentide eest: kvaliteetne toiteplokk, kaameramoodul, jahutusega ümbris ja piisava kiirusklassiga microSD-kaart. Süsteemi kogumaksumus 200–250 dollarit alandab endiselt kaubanduslikke AI-kaamerasüsteeme 50–70%, pakkudes samas täielikku kohandamisvabadust.
Äärepoolse AI turu trajektoor viitab sellele, et praegu on strateegiline aeg nende tööriistade abil oskusi arendada. Olenemata sellest, kas olete üliõpilane, kes uurib karjäärivõimalusi, prototüüpide tootja või insener, kes hindab tehnoloogiaid tööstuslikuks kasutuselevõtuks, Raspberry Pi AI komplekti toimimise mõistmine annab praktilisi kogemusi arvutusarhitektuuride vallas, mis on järgmisel nutiseadmete kümnendil.