Kdaj uporabiti Raspberry Pi 5 AI Kit
Raspberry Pi 5 AI Kit zagotavlja 82,4 sličic na sekundo pri zaznavanju predmetov YOLOv8, medtem ko porabi samo 9,7 W-vendar le, če modele vida izvajate prek cevovoda kamere. Ta specifičnost je pomembnejša od impresivne številke 13 TOPS na škatli.
Opazoval sem na desetine razvijalcev, ki so kupili ta komplet za 70 $ in pričakovali pospešek ChatGPT, a ugotovili, da se ne more dotakniti jezikovnih modelov. Zmeda je razumljiva: "AI Kit" zveni univerzalno. Resničnost je taka, da je procesor Hailo-8L združljiv le z nalogami strojnega-učenja, ki vključujejo vir, ki ga zajamejo moduli kamer – ne spletne kamere, ne kamere IP, še posebej moduli kamer Raspberry Pi.
To ni omejitev; to je specializacija. Sklepanje računalniškega vida na robu zahteva bistveno drugačno arhitekturo kot sklepanje LLM. Arhitektura pretoka podatkov Hailo-8L je odlična pri prvem, medtem ko je pri drugem povsem napačna.
Resnična vrzel v uspešnosti: številke, ki so dejansko pomembne
Preskočite TOPS marketing. CPE Raspberry Pi 5 izvaja zaznavanje predmetov YOLOv8 pri 0,45 FPS s 100-odstotno izkoriščenostjo CPE. Dodajte komplet AI Kit in dosegli boste 82,4 FPS pri 15-30 % CPU. To ni 2x izboljšava - to je 183x množitelj.
Toda kontekst dramatično oblikuje te številke. Pri hitrostih PCIe Gen 3 z velikostjo serije 8 isti model YOLOv8s doseže 120 FPS. Spustite se na 2. generacijo in dosegli boste 40 FPS. Povečajte velikost serije na 32 in zmogljivost se zmanjša na 54 FPS.
Ozko grlo PCIe je resnično. Ena steza Gen 3 zagotavlja 8 Gbit/s-, kar zadostuje za večino nalog vida, vendar trdo zgornjo mejo. Nastavitve,-ki temeljijo na modulih, zahtevajo, da vsi dostopi do pomnilnika potekajo prek vmesnika PCIe, za razliko od NPU-jev, integriranih v SoC-je, ki si s CPE-jem delijo-hitre pomnilniške kanale.
Za perspektivo: ocena položaja poteka pri 66,1 FPS s porabo energije 9,7 W skupne porabe sistema. To je 200-krat hitrejše od-samo sklepanja CPE, medtem ko porabi manj energije. Matematika preverja uvedbe-na baterije.
Konkurenčna strojna oprema: drevo odločitev za 70 USD
Googlov Coral TPU ponuja 4 TOPS pri učinkovitosti 2 TOPS/W v 6 - let stari zasnovi čipa. Hailo-8L zagotavlja 13 TOPS pri 3-4 TOPS/W. Na papirju zmaga Hailo.
Toda Coral ima integracijo TensorFlow Lite, ki "preprosto deluje." Coralov USB Accelerator se povezuje prek standardnega USB-ja, se zlahka integrira z obstoječimi sistemi in podpira zmerne modele, kot je MobileNet v2, pri porabi približno 2 W. Konfiguracija PCIe ni potrebna.
Hailo-8 (26 TOPS) obstaja, vendar stane 150-200 $. Pri tej ceni se primerjate z rešitvami, ki ponujajo večjo prilagodljivost. Sladka točka je 8L pri 70 USD – če se vaš primer uporabe ujema.
Pineboards ponuja alternative: Dual M.2 HAT, ki združuje Hailo-8L s shranjevanjem NVMe, ali konfiguracije Coral Edge za nadaljnji razvoj obstoječih projektov Coral. Ti rešujejo omejitev "bodisi pospeševalnika bodisi shranjevanja" uradnega kompleta.
Primer uporabe št. 1: Varnost-v realnem času in nadzor
Varnostne kamere ustvarjajo neusmiljene tokove podatkov. Komplet z umetno inteligenco obravnava varnostne posnetke 1080p in zaznava ljudi, avtomobile in pakete, ne da bi izpustil okvirje. Ta 13-kratna izboljšava zmogljivosti naredi varnostne kamere dejansko izvedljive.
Projekt Jeffa Geerlinga je združil več Hailo NPU-in dosegel skupno 51 TOPS s povezovanjem Hailo-8L, Hailo-8 in Coral TPU prek stikal PCIe. Pretirano? ja Vendar prikazuje scenarije z več kamerami v velikem obsegu.
Prava uvedba izgleda drugače. Sistem za spremljanje cestninskih postaj je uporabljal računalniški vid Edge Impulse z modulom kamere Wide za zaznavanje in štetje vozil na več pasovih hkrati. Široka leča je zajela širša področja; komplet AI je zagotovil prostor za obdelavo.
Tukaj je pomembna integracija Fregate NVR. Hailo je bil uradno integriran v ogrodje Frigate od različice 0.16.0 dalje, zaradi česar-nadomešča zastarele nastavitve Coral v obstoječih nadzornih napravah.
Kritična omejitev: AI Kit in AI HAT+ ne delujeta, če obstaja neujemanje različic med programskimi paketi Hailo in gonilniki naprav. Produkcijske uvedbe potrebujejo-strategije zaklepanja različic.
Primer uporabe #2: Nadzor industrijskega procesa
Varnostni sistemi za gradnjo lahko zaznajo ljudi, ki se nahajajo pred, ob strani in za gradbenimi vozili. Kamere, ki jih- poganja umetna inteligenca, nadomeščajo več človeških opazovalcev in sledijo lokaciji delavcev v realnem času.
Prednost je vzporednost: umetna inteligenca obdeluje več nevarnih območij hkrati, medtem ko se ljudje naravno osredotočajo zaporedno. Odzivni čas za ustvarjanje opozorila je pomembnejši od popolne natančnosti.
Kontrola kakovosti proizvodnje sledi podobni logiki. Kamera proizvodne linije, ki preverja pravilnost sestavljanja, potrebuje dosledno število sličic, ne pa vrhunske zmogljivosti. Komplet AI ohranja 82,4 sličic na sekundo pri zaznavanju predmetov-, kar zadostuje za večino hitrosti proizvodnih linij, medtem ko pusti zmogljivost CPE za nadzorne sisteme.
Kompaktna velikost omogoča integracijo v obstoječe proizvodne linije. Sistem se spreminja z dodajanjem kamer namesto s preoblikovanjem infrastrukture.
Toda industrijska uporaba zahteva več. Karticam SD se je treba izogibati za proizvodne naprave zaradi omejene vzdržljivosti zapisovanja in slabe zanesljivosti pri nezanesljivem napajanju. Potreben je eMMC ali trdi disk industrijskega razreda.
Primer uporabe #3: Robotika in avtonomni sistemi
Prototip avtonomnega podvodnega robota je uporabil AI Kit za zaznavanje predmetov z modelom YOLOv8, ki je bil usposobljen na naborih podatkov po meri, pri čemer je bil usklajen z motorji BLDC, krmiljenimi prek gonilnika PCA9685 PWM na vmesniku I2C.
Izziv: integracija Hailo SDK z obstoječimi cevovodi OpenCV. Razvijalci, ki so navajeni 8-vrstičnih implementacij PyTorch+Ultralytics na računalniških grafičnih procesorjih, se soočajo s strmejšo krivuljo učenja s Hailovo verigo orodij. Pretvorba modela ni samodejna.
Navigacijski algoritmi porabljajo cikle procesorja. Mariov sistem za zaznavanje rok je istočasno zagnal tri modele-zaznavanje rok in mejnikov-ohranjal 26–28 FPS z zaznano eno roko, 22–25 FPS z dvema rokama. Ta proračun za obdelavo pušča prostor za načrtovanje poti in nadzor motorja.
Pametni dostavni roboti ponazarjajo prileganje: neprekinjena obdelava vida, medtem ko CPE obravnava navigacijsko logiko, komunikacijo in drevesa odločanja. Učinkovitost 3-4 TOPS/W merljivo podaljša življenjsko dobo baterije pri mobilnih uvedbah.
Primer uporabe št. 4: Analitika maloprodaje in strank
Predstavitev upravljanja maloprodajnih supermarketov je izvajala YOLOv8n na kompletu AI za zaznavanje izdelkov na policah, medtem ko je EfficientNet izvajal CPE za klasifikacijo. Delitev dela: NPU skrbi za odkrivanje (kje je izdelek?), CPE obravnava klasifikacijo (kateri izdelek?).
Ocena poze dodaja analizo vedenja strank. 66.1 Zmogljivost ocene poze FPS omogoča sledenje gibanju strank po prodajnih območjih, analizo časa zadrževanja in zaznavanje čakalne vrste brez individualne identifikacije.
Zasebnost je tukaj pomembna. Obdelava v-napravi pomeni, da video nikoli ne zapusti lokacije. Modeli, usposobljeni za generično zaznavanje "oseb", ne shranjujejo biometričnih podatkov-samo prostorske metapodatke.
Projekt "Peeper Pam" je zaznal ljudi za vami za pisalno mizo, pri čemer ni upošteval stolov, miz in rastlin v okvirju. Zanesljivost zaznave, prikazana na analognem merilniku: 0 za "ni osebe," 1 za "prisotno določeno osebo," z negotovostjo vmes.
Ista logika velja za spremljanje zasedenosti, upravljanje čakalnih vrst in uporabo prostora-povsod, kjer potrebujete "je oseba prisotna?" brez skrbi "katera oseba?"
Primer uporabe št. 5: uvedba modela po meri (z opozorili)
Prevajalnik podatkovnega toka Hailo prevaja modele iz standardnih ogrodij ML v izvedljivo obliko zapisa Hailo z uporabo kvantizacije-usposabljanja za krčenje modelov ob ohranjanju natančnosti.
Potek dela: usposabljanje v PyTorch ali TensorFlow, izvoz v ONNX, pretvorba v HEF (Hailo Executable Format) z uporabo DFC, uvedba v Pi. Obstajajo vadnice za celotno usposabljanje-za-cevovod za uvajanje z modeli YOLOv8n.
Toda združljivost modelov ni univerzalna. Modeli, prevedeni za Hailo, so optimizirani posebej za arhitekturo čipov-, kar pomeni, da se nekatere operacije preprosto ne bodo preslikale. Model živalskega vrta zagotavlja vnaprej-zbrane primere; prilagojene arhitekture zahtevajo testiranje.
API Hailo Python zdaj omogoča izvajanje sklepanja na Hailo-8L z uporabo Pythona, s primeri, ki so na voljo za samostojne skripte in integracijo s picamera2. To zmanjša oviro v primerjavi s prejšnjimi poteki dela samo za GStreamer.
Edge Impulse ponuja drugo pot. Njihova platforma skrbi za usposabljanje modelov in cevovod za pretvorbo Hailo, s čimer ustvari modele, pripravljene-za-uvajanje. Za ekipe brez strokovnega znanja o ML ta upravljani pristop zmanjša poskus-in-napake.
Kdaj NE uporabljati kompleta AI
Veliki jezikovni modeli:Procesor Hailo-8L ne more poganjati LLM-jev. Združljiv je samo z nalogami strojnega učenja, ki vključujejo vire modula kamere. Nobena količina optimizacije ne spremeni te arhitekturne omejitve.
Izvajanje LLM na Pi 5 zahteva sklepanje CPE z modeli pod parametri 7B. Gemma2-2B je dosegla spodobno zmogljivost z uporabo 3 GB RAM-a; DeepSeek-r1:8b je deloval počasi. AI Kit ne pospeši ničesar od tega.
Generativni AI:Generiranje besedila, sinteza slik, generiranje zvoka-ti delovni tokovi se ne preslikajo v arhitekturo podatkovnega toka Hailo-8L. Prihodnji Hailo 10H s 40 TOPS in 8 GB DDR4 RAM cilja na generativne delovne obremenitve AI, vendar še ni na voljo za Pi 5.
Naloge, ki niso-za kamere:Obdelava fotografij iz datotek deluje, vendar komplet AI Kit deluje posebej z moduli kamere Raspberry Pi-in ne s spletnimi kamerami ali kamerami IP. Za-združljivost kamer tretjih oseb je potrebna podpora za libcamera.
Potreba po shranjevanju:Reža M.2 uradnega kompleta je zasedena z modulom Hailo, ki preprečuje priklop NVMe SSD. Če potrebujete tako pospešek z umetno inteligenco kot hitro shranjevanje, so potrebni -dvojni M.2 HAT-ji tretjih oseb.
Zahteve za tesno integracijo:Od marca 2025 so rpicam-aplikacije edini del programske opreme Raspberry Pi, ki je globoko integriran s pospeševalnikom Hailo. Programski dostop iz skriptov Python prek picamera2 je postal na voljo pozneje. Zgodnje sprejetje je pomenilo omejeno prilagodljivost API-ja.
Odločitveni okvir
Zastavite teh pet vprašanj:
1. Ali vaša vizija nalog-temelji na AI?
Da, z modulom kamere → AI Kit je izvedljiv
Ne ali obdelava-na podlagi datoteke → premislite
Obdelava besedila/zvoka → napačno orodje
2. Kakšen je vaš cilj uspešnosti?
30+ FPS v realnem-času → Potreben je komplet AI
5-10 FPS sprejemljivo → CPE morda zadostuje
<1 FPS tolerable → don't spend $70
3. Ali potrebujete modele po meri?
Da, in pripravljen se je naučiti DFC → obvladljiv
Da, vendar brez strokovnega znanja o ML → Edge Impulse route
Ne, uporabljam samo vnaprej-učen → idealen scenarij
4. Kakšen je vaš obseg uvajanja?
1-10 enot za izdelavo prototipov → popolno prileganje
100+ enot za proizvodnjo → dejavnik dobave, toplote, zanesljivosti
Industrijski/komercialni → potrebujejo industrijske različice Pi, ne maloprodajnih plošč
5. Ali lahko sprejmete omejitve?
Zahteva za modul kamere
Upravljanje odvisnosti od različice
Ni zagona NVMe brez dvojnega M.2 HAT
Delovna temperatura 0-50 stopinj
Zgornja meja pasovne širine PCIe
Če ste ugodno odgovorili na vprašanja 1, 2 in 5 in imate strategijo za 3 in 4, vam AI Kit prinese izjemno vrednost pri 70 USD.
Nastavite preverjanje resničnosti
Namestitev strojne opreme traja nekaj minut: namestite hladilni sistem, pritrdite stojala, pritisnite glavo GPIO, povežite trakasti kabel z vrati PCIe, pritrdite AI Kit z vijaki.
Konfiguracija programske opreme zahteva več pozornosti:
sudo apt update in sudo apt full-upgrade sudo rpi-eeprom-update sudo raspi-config # Enable PCIe Gen 3 in Advanced Options sudo apt install hailo-all sudo reboot hailortcli fw-control identify # Verify installation
Neujemanje različic med programskimi paketi Hailo in gonilniki naprav povzroči popolno odpoved sistema. Pred namestitvijo temeljito preizkusite.
Za najboljše delovanje je priporočljiva uporaba kompleta AI z aktivnim hladilnikom Raspberry Pi. Brez hlajenja se bo osnovna plošča RPi5 pri uporabi kompleta AI Kit pregrevala.
Upravljanje toplote ni izbirno-potrebno je za trajno delovanje.
Izračun vrednosti 70 USD
Kaj dobite:
13 TOPS nevronsko sklepanje
Zmogljivost 180x+ v primerjavi s-samo CPE
Učinkovitost 3-4 TOPS/W
Integrirana podpora za-aplikacije rpicam
Pred-nameščena termalna podloga
Vsa montažna oprema
Česa ne dobite:
LLM pospešek
Računanje-umetne inteligence za splošne namene
Plug{0}}and-preprostost
Razširitev shranjevanja
Univerzalna združljivost fotoaparata
Za 70 dolarjev je težko najti cenovno ugodnejši način, da svoje prste potopite v edge AI. Cena nelojalno niža pakete Coral TPU, hkrati pa zagotavlja več kot 3x NAJBOLJŠE.
Toda vrednost je v celoti odvisna od primera uporabe. Za vizualno sklepanje na robu je izjemno. Za vse ostalo pa je nepomembno.
Pogosto zastavljena vprašanja
Ali lahko uporabljam AI Kit z Raspberry Pi 4 ali starejšimi modeli?
Ne. Komplet AI zahteva Raspberry Pi 5, saj potrebuje izvorno podporo PCIe. Prejšnji modeli nimajo vmesnika PCIe v celoti. Ni rešitve ali adapterja, ki bi to spremenil.
Ali bo AI Kit pospešil mojo kodo za zaznavanje objektov, napisano v Pythonu z OpenCV?
Delno. API Hailo Python omogoča izvajanje sklepanja na Hailo-8L z uporabo Pythona, vendar boste morali svoj model pretvoriti v format HEF in spremeniti kodo za uporabo Hailo API namesto standardnih klicev sklepanja OpenCV. To ni pregledna nadomestna zamenjava.
Kako velikost serije vpliva na učinkovitost?
Z YOLOv8s pri ločljivosti 640 x 640: velikost serije 2 doseže 80 sličic na sekundo, velikost serije 4 doseže 100 sličic na sekundo, velikost serije 8 doseže največjo hitrost pri 120 sličic na sekundo. Poleg tega se zmogljivost poslabša: serija 16 pade na 100 FPS, serija 32 pa na 54 FPS zaradi nasičenosti pasovne širine PCIe.
Ali se lahko zaženem iz NVMe in hkrati uporabljam komplet AI?
Ne samo z uradnim kompletom. Reža M.2 je zasedena z modulom Hailo. Pineboards in podobni prodajalci ponujajo dvojne M.2 HAT, ki zagotavljajo reže za pospeševanje NVMe in AI, s čimer se ta omejitev odpravi z dodatnimi stroški.
Ali je podpora za Google Coral zastarela?
Ni uradno zastarel, vendar Coralov programski sklad ni bil aktivno vzdrževan, saj PyCoral zahteva Python 3.9. Zdi se, da je Google zaradi težav z oskrbo med pandemijo zapustil projekt Coral za vzdrževanje življenja. Obstoječa strojna oprema Coral še vedno deluje, vendar je prihodnja podpora negotova.
Kakšno hlajenje pravzaprav potrebujem?
Raspberry Pi priporoča uporabo kompleta AI z aktivnim hladilnikom za najboljše delovanje. Pasivni hladilniki lahko zadostujejo za občasno uporabo, vendar se bodo trajne obremenitve sklepanja zmanjšale brez aktivnega hlajenja. Proračun za 5 $ Active Cooler poleg kompleta AI.
Ali lahko izvajam več tokov kamer hkrati?
ja Na eni kameri je mogoče zagnati več nevronskih mrež ali eno ali več nevronskih mrež z dvema kamerama hkrati. Zmogljivost se meri glede na kompleksnost modela in razpoložljivost pasovne širine PCIe.
Iskren zaključek
Raspberry Pi 5 AI Kit je specializirano orodje, ki se odlikuje na svojem področju. Za vizualno sklepanje z moduli kamere preoblikuje Pi 5 iz "tehnično zmogljivega" v "dejansko praktičnega" za proizvodne aplikacije.
Ni pospeševalnik-umetne inteligence za splošne namene. Ne bo izvajal ChatGPT. Ne bo ustvaril slik. Ne bo pomagalo pri sintezi zvoka. Sprejmite te omejitve in prinaša izjemno vrednost. Borite se proti njim in zapravili boste 70 $.
Odločitev ni "Ali je komplet AI Kit dober?"-ampak "Ali je komplet AI Kit pravi za to specifično aplikacijo?" Na to odgovorite iskreno in vedeli boste, ali boste kupili.
Ključni zaključki
AI Kit zagotavlja 82,4 sličic na sekundo pri YOLOv8 v primerjavi z 0,45 sličic na sekundo CPE-samo-vendar samo za naloge vida, ki temeljijo na kameri-
Ni združljivo z LLM-ji, generativnim umetno inteligenco ali poteki dela, ki niso-kamere
Zahteva Raspberry Pi 5 z modulom kamere; ne bo deloval s Pi 4 ali spletnimi kamerami
Konfiguracija PCIe Gen 3 in aktivno hlajenje sta potrebna za optimalno delovanje
Upravljanje odvisnosti od različic kritično; neujemanja povzročijo popolno odpoved sistema
Najboljše za: varnostne kamere, industrijski nadzor, robotiko, maloprodajno analitiko
Izogibajte se: jezikovnim modelom, ustvarjanju slik, obdelavi zvoka, splošnemu eksperimentiranju z umetno inteligenco
Viri podatkov
Dokumentacija Raspberry Pi - Programska oprema AI Kit: https://www.raspberrypi.com/documentation/computers/ai.html
magazin Mehatronika - Raspberry Pi AI Kit Review: https://magazinmehatronika.com/en/raspberry-pi-ai-kit-review/
Oglejte si Studio - Benchmark na RPi5 in CM4: https://forums.raspberrypi.com/viewtopic.php?t=373867
Jeff Geerling - Preizkušanje kompleta umetne inteligence Raspberry Pi: https://www.jeffgeerling.com/blog/2024/testing-raspberry-pis-ai-kit-13-tops-70
XDA Developers - Raspberry Pi AI Kit Hands{1}}: https://www.xda-developers.com/raspberry-pi-ai-kit- Hands-on/
Forumi za Raspberry Pi - Razprave o kompletu AI: https://forums.raspberrypi.com/
Forumi skupnosti Hailo: https://community.hailo.ai/
GitHub - hailo-ai/hailo-rpi5-primeri: https://github.com/hailo-ai/hailo-rpi5-examples