Come funziona il kit Raspberry Pi Ai?
Il kit AI Raspberry Pi funziona collegando un'unità di elaborazione neurale dedicata tramite un adattatore M.2 HAT+ all'interfaccia PCIe del tuo Raspberry Pi 5. Il kit offre 13 tera{5}}operazioni al secondo di potenza di elaborazione AI a soli $ 70, consentendo il rilevamento di oggetti in tempo reale-, la stima della posa e la segmentazione delle immagini senza sovraccaricare la CPU principale. Questo modulo di accelerazione autonomo gestisce l'inferenza dell'intelligenza artificiale localmente, rendendo il tuo Pi 5 in grado di eseguire sofisticati modelli di visione artificiale che in precedenza richiedevano cloud computing o hardware costoso.
Il timing del mercato è significativo. Raspberry Pi ha registrato entrate per 259,5 milioni di dollari per l'anno fiscale 2024 con 22 lanci di prodotti incentrati sull'intelligenza artificiale e sull'hardware IoT, segnalando la loro scommessa strategica sull'edge computing. Mentre le aziende spostano i carichi di lavoro dell’intelligenza artificiale dal cloud ai dispositivi edge, capire come funziona questo kit conveniente diventa cruciale per gli sviluppatori che lavorano su fotocamere intelligenti, robotica e progetti di automazione industriale.
All'interno dell'hardware: architettura fisica
Il kit AI è composto da tre componenti integrati che funzionano insieme. Il processore neurale Hailo-8L si trova al centro: è qui che avviene l'effettivo calcolo dell'IA. Il modulo utilizza un fattore di forma M.2 2242 e si collega tramite un connettore M key edge, seguendo le convenzioni standard dei componenti PC.
L'M.2 HAT+ funge da ponte tra il chip Hailo e l'interfaccia PCIe Gen 3 del tuo Raspberry Pi. Pensatelo come un traduttore che converte i segnali tra due diversi linguaggi hardware. Un pad termico è preinstallato-tra il modulo e l'HAT+ per prevenire il surriscaldamento durante le operazioni intensive di intelligenza artificiale-questo dettaglio è importante perché l'elaborazione neurale genera calore significativo.
La sequenza di connessione è la seguente: Raspberry Pi 5 → cavo PCIe FPC → M.2 HAT+ → chip Hailo-8L. A differenza del più recente AI HAT+ che integra tutto in un'unica scheda, il kit AI utilizza questo approccio modulare M.2, offrendoti la flessibilità di scambiare potenzialmente lo storage NVMe, se necessario.
Metriche delle prestazioni che contano davvero
I numeri TOPS grezzi non raccontano la storia completa. Hailo-8L raggiunge un'efficienza di 3-4 TOPS per watt, il che spiega perché ha prestazioni paragonabili a sistemi che costano 5 volte di più. I test nel mondo reale rivelano approfondimenti più pratici.
Eseguendo il rilevamento degli oggetti YOLOv8 su un feed video da 640x640 pixel, il Pi 5 con Hailo-8L raggiunge 80 FPS con PCIe Gen 3 abilitato, raddoppiando le prestazioni della modalità Gen 2. Il consumo energetico rimane notevolmente basso. L'intero sistema Pi 5 8GB con accelerazione Hailo consuma circa 10 W durante l'inferenza AI attiva, paragonabile a un tipico caricabatterie del telefono.
La gestione della temperatura si rivela efficace nella pratica. I test benchmark di Seeed Studio hanno mostrato prestazioni stabili durante sessioni estese senza limitazioni, grazie alla soluzione termica pre-installata. Ciò è in contrasto con l'inferenza basata su GPU-dove le limitazioni termiche spesso diventano il collo di bottiglia.
Flusso di dati: dalla telecamera ai risultati dell'inferenza
Ecco cosa succede realmente quando il tuo Pi 5 elabora video in diretta tramite il kit AI. Il modulo fotocamera cattura i fotogrammi e invia i dati dell'immagine grezza alla CPU del Raspberry Pi tramite l'interfaccia CSI. La CPU esegue una preelaborazione minima-tipicamente solo la conversione del formato e le regolazioni della risoluzione-prima di inviare i dati all'acceleratore Hailo.
Il bus PCIe Gen 3 trasferisce questi dati preelaborati a Hailo-8L a velocità fino a 8 GT/s. Il processore neurale esegue quindi l'inferenza effettiva utilizzando la sua architettura specializzata. L'architettura Hailo-8 include RAM autonoma senza richiedere DRAM esterna, il che riduce drasticamente la latenza rispetto ai tradizionali acceleratori AI che recuperano costantemente i dati dalla memoria di sistema.
I risultati ritornano attraverso la stessa connessione PCIe. La CPU riceve dati strutturati-coordinate degli oggetti, punteggi di confidenza della classificazione, pose rilevate-non pixel grezzi. Lo script Python interpreta quindi questi risultati per attivare azioni: inviare un avviso, registrare filmati, attivare motori o aggiornare un database.
Lo stack software rpicam-apps fornisce il livello di integrazione. Attualmente, rpicam-apps è il software principale con una profonda integrazione con Hailo, sebbene sia stato aggiunto il supporto Picamera2. Ciò significa che puoi scrivere script che convogliano senza problemi l'input della telecamera attraverso reti neurali con solo poche righe di codice.
Implementazione nel mondo-reale: una custodia per telecamera di sicurezza intelligente
Vorrei illustrare un esempio concreto che dimostra le capacità del kit. VEEB Projects ha creato "Peeper Pam", un sistema di rilevamento basato sull'intelligenza artificiale-che avvisa gli utenti quando qualcuno si avvicina da dietro durante le videochiamate, utilizzando il rilevamento di oggetti per identificare gli esseri umani ignorando mobili e piante.
La loro implementazione richiedeva componenti di base: un Raspberry Pi 5 con kit AI, Camera Module 3, un Raspberry Pi Pico W e un voltmetro analogico. Lo sviluppo del sistema ha richiesto solo tre giorni, e la sfida tecnica più grande è stata l'implementazione dei web socket per una comunicazione efficiente tra Pi 5 e Pico W.
L'architettura dimostra uno smart edge computing. Il Pi 5 gestisce tutta l'elaborazione dell'intelligenza artificiale localmente-analizzando ogni fotogramma per rilevare la presenza umana, calcolando i punteggi di confidenza e attivando avvisi. Il leggero Pico W ascolta semplicemente i segnali anziché interrogarsi costantemente, risparmiando energia e riducendo il sovraccarico della rete. Il misuratore analogico fornisce un feedback visivo istantaneo, passando da 0 (nessuna persona rilevata) a 1 (rilevamento certo) con gradazione per l'incertezza.
Questo progetto ha consumato circa 12-15 W di potenza totale, inclusa la fotocamera, molto meno di soluzioni comparabili basate su cloud che richiederebbero uno streaming video costante. L'elaborazione locale ha inoltre eliminato i problemi di privacy poiché nessun filmato lascia il dispositivo.
Procedura di configurazione-passo-passo
Rendere operativo il kit AI prevede cinque fasi distinte. Ciascuna fase presenta requisiti specifici e insidie comuni da evitare.
Fase 1: assemblaggio hardware
Inizia con un Raspberry Pi 5 con l'ultimo sistema operativo Raspberry Pi a 64 bit. Collega l'HAT+ M.2 all'intestazione GPIO, garantendo il corretto allineamento. Collega il cavo PCIe FPC sia al Pi che all'HAT+-il cavo ha un orientamento specifico e forzarlo in modo errato danneggerà il connettore. Fissare il modulo Hailo-8L nello slot M.2 con il distanziatore incluso.
Fase 2: abilitare PCIe Gen 3
Il Pi 5 ha come impostazione predefinita PCIe Gen 2 per motivi di stabilità. Modifica /boot/firmware/config.txt e aggiungi dtparam=pciex1_gen=3. Questa singola modifica raddoppia le prestazioni di inferenza. Riavvia e verifica con lspci -vv|grep "LnkSta:" per confermare la generazione 3 attiva.
Fase 3: installazione del software
Installa lo stack software Hailo: sudo apt update e sudo apt install hailo-all. Questo pacchetto include il runtime HailoRT, le app rpicam-con supporto Hailo ed esempi di modelli di rete neurale. L'installazione richiede circa 2 GB di spazio su disco e 10-15 minuti con una tipica connessione a banda larga.
Fase 4: test di verifica
Esegui la demo di rilevamento degli oggetti inclusa: rpicam-hello -t 0 --post-process-file /usr/share/rpi-camera-assets/hailo_yolov6_inference.json. Dovresti vedere il rilevamento degli oggetti in tempo reale-con riquadri di delimitazione tracciati attorno agli elementi rilevati. I frame rate superiori a 60 FPS indicano il corretto funzionamento della Gen 3.
Fase 5: distribuzione del modello personalizzato
Per i tuoi modelli addestrati, utilizza il compilatore Hailo Dataflow per convertire i modelli TensorFlow o PyTorch nel formato HEF di Hailo. Il compilatore gestisce automaticamente la quantizzazione e l'ottimizzazione, anche se per la calibrazione saranno necessari campioni di set di dati rappresentativi. Distribuisci il file .hef risultante e integralo con la tua pipeline rpicam-apps.
Contesto di mercato: perché l’accelerazione dell’AI Edge è importante adesso
Il mercato dei chip AI edge sta vivendo una crescita esplosiva. Il mercato globale dei chip AI ha raggiunto i 123,16 miliardi di dollari nel 2024 e prevede di raggiungere i 311,58 miliardi di dollari entro il 2029, con una crescita CAGR del 24,4%. Non si tratta solo di numeri più grandi-rappresenta un cambiamento fondamentale nel modo in cui avviene l'elaborazione dell'AI.
Hailo, la società dietro il chip di accelerazione, ha ottenuto una validazione significativa. La startup ha raccolto 120 milioni di dollari nell’aprile 2024 e ora serve oltre 300 clienti nei settori automobilistico, della sicurezza, della vendita al dettaglio e dell’automazione industriale. La loro sopravvivenza in un mercato in cui molte startup di chip IA hanno fallito dimostra la fattibilità di soluzioni focalizzate sull'edge-.
Il panorama competitivo evidenzia compromessi interessanti. Hailo-10H offre 40 TOPS di prestazioni INT4, equivalenti a 20 TOPS di INT8, rispetto alla NPU Core Ultra Meteor Lake di Intel a 11 TOPS e Ryzen 8040 di AMD a 16 TOPS. Tuttavia, le società statunitensi di chip hanno raccolto solo 881 milioni di dollari da gennaio a settembre 2023, in calo rispetto a 1,79 miliardi di dollari nel 2022, dimostrando il difficile contesto di finanziamento che rende notevole il successo di Hailo.
Per l'ecosistema Raspberry Pi in particolare, si prevede che l'attenzione all'intelligenza artificiale e all'IoT favorirà una crescita del 15-20% su base annua-nelle vendite di accessori fino al 2026. Il kit AI rappresenta l'ingresso di Raspberry Pi in un mercato in cui possono sfruttare la loro massiccia base di utenti e la rete di distribuzione contro concorrenti specializzati.
Idee sbagliate comuni sul kit AI
Idea sbagliata: "13 TOPS significa che esegue qualsiasi modello AI"
La realtà implica sfumature significative. Hailo-8L eccelle nelle reti neurali convoluzionali per il rilevamento, la segmentazione e la stima delle pose di oggetti in visione artificiale. Ha difficoltà con modelli linguistici di grandi dimensioni perché il chip non dispone di VRAM sufficiente per l'inferenza LLM. La cifra di 13 TOPS si applica alle operazioni INT8, mentre molti modelli di trasformatori richiedono precisione FP16 o FP32.
Idea sbagliata: "È solo una GPU più veloce"
Gli acceleratori neurali utilizzano architetture fondamentalmente diverse. Le GPU seguono un design di elaborazione parallela-per scopi generici, che le rende flessibili ma meno efficienti. L'architettura del flusso di dati di Hailo-8 sfrutta in modo specifico le proprietà della rete neurale, eliminando la dipendenza dalla DRAM esterna. Questa specializzazione consente un’efficienza energetica 20 volte migliore rispetto alle soluzioni GPU per attività specifiche, ma significa anche meno flessibilità per i carichi di lavoro non basati sull’intelligenza artificiale.
Idea sbagliata: "Plug-and-play con qualsiasi fotocamera"
Sebbene il kit supporti più fotocamere, l'integrazione richiede un supporto software specifico. Inizialmente, solo le app rpicam- offrivano una profonda integrazione con Hailo, anche se il supporto di Picamera2 è arrivato più tardi. Le webcam USB funzionano ma richiedono percorsi di codice diversi. Le fotocamere MIPI CSI forniscono l'integrazione più stretta, ma dovrai verificare la compatibilità con il tuo modello di fotocamera specifico.
Idea sbagliata: "Una maggiore dimensione del batch equivale sempre a prestazioni migliori"
I test rivelano una limitazione interessante. Le prestazioni migliorano dalla dimensione batch 2 (80 FPS) alla dimensione batch 8 (120 FPS), ma scendono a 100 FPS alla dimensione batch 16 a causa dei limiti di larghezza di banda PCIe. Ciò suggerisce che l'interfaccia PCIe Gen 3 x1 del Pi 5 diventa il collo di bottiglia con lotti più grandi, non il processore neurale stesso.
Domande frequenti
Il kit AI può eseguire ChatGPT o LLM simili?
Non in modo efficace nella sua forma attuale. L'Hailo-8L non ha la capacità di memoria per i modelli con lingue di grandi dimensioni, che in genere richiedono 4-16 GB di RAM dedicata solo per il peso del modello. Tuttavia, i modelli quantizzati più piccoli con parametri 1B potrebbero essere eseguiti con limitazioni prestazionali significative. Il progetto Llama distribuito dimostra l'esecuzione di LLaMA 3 8B su quattro unità Pi 4 a 1,6 token al secondo, sebbene ciò non sfrutti l'accelerazione del kit AI.
Qual è la differenza tra AI Kit e AI HAT+?
Il kit AI utilizza un modulo M.2 che si collega a una scheda adattatore M.2 HAT+. L'AI HAT+ integra il chip Hailo direttamente su una scheda HAT completa ed è disponibile nelle varianti 13 TOPS ($ 70) e 26 TOPS ($ 110). La versione 26 TOPS utilizza un Hailo-8 invece di Hailo-8L. Entrambi utilizzano software e librerie identiche, quindi la scelta dipende dalla necessità o meno dello slot M.2 per altri scopi.
Come si confronta il consumo energetico con l'inferenza del cloud?
Drammaticamente più basso. Il sistema Pi 5 completo con inferenza AI attiva consuma circa 10 W, circa 240 Wh al giorno se funziona continuamente. L'inferenza del cloud richiederebbe uno streaming video costante (caricamento di 2-4 Mbps) più le chiamate API per l'elaborazione, consumando in genere maggiori costi di larghezza di banda ed energia nel data center. Per un'applicazione di telecamere di sicurezza 24 ore su 24, 7 giorni su 7, l'elaborazione locale potrebbe far risparmiare $ 20-40 al mese in termini di larghezza di banda e tariffe API cloud.
Posso utilizzare più kit AI su un Raspberry Pi 5?
Non direttamente su un singolo Pi 5, che ha solo un'interfaccia PCIe. Tuttavia, Jeff Geerling ha dimostrato la connessione di più acceleratori utilizzando switch PCIe e schede di espansione, ottenendo un totale di 51 TOPS su vari chip Hailo e Coral, sebbene questa configurazione non sia ufficialmente supportata e richieda alimentatori esterni.
Quale frequenza fotogrammi dovrei aspettarmi per le applicazioni in tempo reale-?
Dipende dalla complessità del modello e dalla risoluzione dell'input. YOLOv8 con risoluzione 640x640 raggiunge 80-120 FPS a seconda delle dimensioni del batch. I modelli più semplici come MobileNet possono raggiungere 200+ FPS. I modelli più pesanti come YOLOv8x potrebbero scendere a 30-40 FPS. Per fare un confronto, la visione umana percepisce il movimento in modo fluido a 24-30 FPS, quindi la maggior parte delle applicazioni in tempo reale hanno un margine di prestazioni confortevole.
Quanto è difficile addestrare modelli personalizzati?
La fase di formazione avviene sul tuo computer desktop o istanza cloud utilizzando flussi di lavoro TensorFlow o PyTorch standard-il chip Hailo non partecipa alla formazione. Il processo di conversione richiede l'apprendimento del compilatore Hailo Dataflow, che ha una curva di apprendimento ma include una documentazione completa. Se hai già familiarità con l'addestramento della rete neurale, aspettati 2-3 giorni per mettere in esecuzione il tuo primo modello personalizzato. Il compilatore gestisce la quantizzazione automaticamente, anche se avrai bisogno di un set di dati di calibrazione rappresentativo.
Funziona con altri computer a scheda-singola?
Il kit AI si rivolge specificamente all'interfaccia PCIe e al fattore di forma del Raspberry Pi 5. Tuttavia, il modulo Hailo-8L M.2 sottostante è un componente standard. Dispositivi come reComputer R1000 di Seeed Studio con slot M.2 possono ospitare il modulo Hailo, anche se dovrai trasferire lo stack software. Altri SBC con slot M.2 (Rock 5B, Orange Pi 5) potrebbero teoricamente funzionare ma richiedono un notevole sforzo di integrazione del software.
Quali progetti stanno effettivamente costruendo le persone?
La comunità ha creato diverse applicazioni. I progetti includono distributori intelligenti di pillole che utilizzano il riconoscimento degli oggetti, telecamere per la fauna selvatica con identificazione delle specie e avvisi sulle scrivanie disordinate che contano gli oggetti. La stima della posa consente applicazioni di monitoraggio del fitness che monitorano la forma dell'esercizio e contano le ripetizioni. Gli utenti industriali utilizzano il kit per l'ispezione del controllo qualità, il conteggio dei prodotti sui nastri trasportatori e il rilevamento di violazioni della sicurezza nei feed video-in tempo reale.
Prendere una decisione: quando il kit AI ha senso
Il kit AI Raspberry Pi brilla in scenari specifici. È ideale quando hai bisogno di visione artificiale in tempo reale-con alimentazione a batteria o in ambienti integrati in cui la connettività cloud non è affidabile. Campanelli intelligenti, telecamere per la fauna selvatica, sistemi di ispezione industriale e applicazioni di robotica rappresentano le attività- ottimali che richiedono un'elaborazione continua dell'intelligenza artificiale con requisiti di latenza e budget energetici rigorosi.
Considera le alternative quando le tue esigenze differiscono. Se sei interessato principalmente ai LLM o all'elaborazione del linguaggio naturale, avrai bisogno di hardware diverso-possibilmente una GPU desktop o un accesso API cloud. Per attività AI occasionali in cui la latenza non è fondamentale, i servizi cloud potrebbero rivelarsi più convenienti-malgrado i costi per-inferenza più elevati.
Il prezzo di $ 70 posiziona il kit come una piattaforma di sperimentazione abbastanza conveniente per l'apprendimento ma abbastanza potente per i prototipi di produzione. Con l’enfasi strategica di Raspberry Pi sulle capacità di intelligenza artificiale e i 22 lanci di prodotti nel 2024, l’ecosistema software continuerà a maturare, rendendo l’investimento più prezioso nel tempo.
Budget ulteriori $ 100-150 per i componenti di supporto: un alimentatore di qualità, un modulo fotocamera, un case con raffreddamento e una scheda microSD con una classe di velocità sufficiente. Il costo totale del sistema, pari a 200-250 dollari, è ancora inferiore del 50-70% ai sistemi di telecamere AI commerciali, offrendo allo stesso tempo completa libertà di personalizzazione.
La traiettoria del mercato dell’intelligenza artificiale edge suggerisce che ora è un momento strategico per sviluppare competenze con questi strumenti. Che tu sia uno studente che esplora opzioni di carriera, un produttore che prototipa prodotti o un ingegnere che valuta tecnologie per l'implementazione industriale, capire come funziona il kit AI Raspberry Pi fornisce-esperienza pratica con le architetture informatiche che alimenteranno il prossimo decennio di dispositivi intelligenti.