AI HAT+ で Raspberry Pi のパフォーマンスが向上

Raspberry Pi は、最大 26 TOPS のパフォーマンスを備えた AI HAT+ アドオンを提供するようになりました。これは、特に組み込みコンピュータ ビジョン アプリケーションに興味のある開発者にとって、Pi 5 への興味深い追加機能です。

ご存知かもしれませんが、Raspberry Pi は今年初めに Pi 5 用の M.2 HAT+ ボードを導入しました。 M.2 HAT+ はさまざまな M.2 PCIe デバイスに対応できます。ほとんどの人はこれを NVMe SSD に使用していますが、一部の開発者は Raspberry Pi の AI キット (M.2 HAT+ と Halio の両方を含む製品) に注目しています。 -8L NPUモジュール。非常に小さな Halio モジュールは M.2 HAT+ に接続し、最大 13 テラオペレーション/秒 (TOPS) の計算能力を提供し、Pi 5 の AI 能力を大幅に強化します。

AI HAT+ は基本的に、M.2 スロットの代わりに統合されたはんだ付けされた Halio NPU モジュールを備えた M.2 HAT+ です。言い換えれば、これは Pi AI Kit のシングルボード バージョンです。この統合設計により、セットアップが簡素化され (特に、複数の NPU 搭載 Pi SBC が必要な企業顧客にとって)、拡張された AI タスクの熱パフォーマンスが向上します。

お客様は AI HAT+ の 2 つのバージョンから選択できます。標準バージョンには Pi AI キットと同じ Halio-8L アクセラレータが搭載されており、13 TOPS に制限されています。 26 TOPS の計算能力を備え、複数のニューラル ネットワークを同時に実行するのに最適な、より優れた Halio-8 バージョンも利用できます。オリジナルの Pi AI キット用に設計されたモデルは AI HAT+ と互換性があり、Halio-8L で動作するモデルは、より強力な Halio-8 で動作します。

AI HAT+ の設計には確かにいくつかの制限があり、最も注目すべきは馬力です。 Halio-8L および Halio-8 アクセラレータは、いくつかの非常に軽量な LLM を含むさまざまなタスクのセットを実行できますが、主にコンピューター ビジョン モデルを対象としています。 Halio の「Model Zoo」は、Pi の AI 機能をテストしたい開発者や愛好家にとって素晴らしい出発点ですが、Pi のカスタム モデルをトレーニングしてコンパイルするプロセスには、かなりの忍耐と知識が必要です。機械学習の初心者は、Raspberry Pi ではなく、従来の PC から始める必要があります。

SBC は単一の PCIe 3.0 インターフェイスに制限されているため、AI HAT+ により、Pi 5 に M.2 HAT+ をインストールする機能も削除されます。 NPUまたはNVME SSD を使用できますが、両方を使用することはできません。 (NPU と NVME を交換したい場合は、Pi AI キットを使用することをお勧めします。)

ちょっとした余談ですが、2024 年に Pi アクセサリを維持するのがいかに難しいかを指摘したいと思います。Raspberry Pi Foundation は、前述の AI キットや M.2 拡張ボード、AI などのクールな新しいおもちゃを発表し続けています。カメラ、ファーストパーティ製 SD カード、および一連の NVMe ドライブが含まれます。そしてそれらは単なるアクセサリです。Raspberry PIは今年、いくつかのエキサイティングなソフトウェアソリューションを発表し、8月には史上初のRISC-Vボードを発表しました。

Raspberry Pi AI HAT+ の 13 TOPS モデルと 26 TOPS モデルは、それぞれ 70 ドルと 110 ドルで現在入手可能です。モジュール化のためにパフォーマンスを犠牲にしても構わない場合は、Pi AI キット (M.2 HAT+ ボードと取り外し可能な 13 TOPS NPU モジュールを含む) も 70 ドルで入手できます。どの AI ボードを購入するかに関係なく、おそらく 70 ドルの Pi AI カメラも手に入れたいと思うでしょう。

出典: ラズベリーパイ