Maix4-HAT представляет собой компактный AI HAT для Raspberry Pi 5, построенный на базе базовой платы MAIX-IV , которая включает SoC AXERA AX650N/C с восьмиядерным процессором Cortex-A55, обеспечивающий до 72 TOPS (INT4) или 18 TOPS (INT8) с поддержкой кодирования/декодирования видео 8K.
Оснащена 8 ГБ оперативной памяти LPDDR4x и 32 ГБ встроенной памяти eMMC, а также интерфейсами: PCIe 2.0, HDMI 2.0a (4Kp60), USB 3.0, USB 2.0, несколько входов для камер, дисплей SPI, сенсорный интерфейс I²C, разъемы динамика и вентилятора. Разработана для plug-and-play использования с Raspberry Pi 5 и другими платами, ускоряет трансформерные модели, что делает ее идеальной для задач периферийного ИИ с ограниченным пространством в умных камерах, промышленном контроле и мультимодальных приложениях ИИ.
Характеристики Sipeed Maix4-HAT:
- SoC – AXera AX650N
- CPU – восьмиядерный Arm Cortex-A55 @ 1.7 ГГц с поддержкой NEON
- NPU – 43.2 TOPS @ INT4, 10.8 TOPS @ INT8 с поддержкой входных данных INT4, INT8, INT16, FP16 и FP32; Эквивалентно 40 TOPS NVIDIA по данным Sipeed/AXERA.
- ISP – До 8Kp30 (8,192×4,320 @ 30 кадр/с). Максимальное разрешение 16,384 x 16,384
- DSP – двухъядерный DSP с частотой 800 МГц
- Декодирование видео – Видеодекодер H.264/H.264 8Kp60, до 32 каналов @ 1080p30
- Кодирование видео – Видеокодер H.264/H.265 до 8Kp30, до 32 каналов @ 1080p30
- Системная память – 8 ГБ 64-бит LPDDR4x (2 ГБ для системы + 6 ГБ для ИИ)
- Память
- 32 ГБ флеш-памяти eMMC 5.1
- Поддержка карт MicroSD
- Дисплей
- Mini HDMI 2.0a до 4K @ 60 кадр/с
- 10-контактный интерфейс дисплея SPI FPC с 6-контактным сенсорным интерфейсом I²C FPC
- Камера – интерфейсы камеры USB с 0,8 мм 4-контактными разъемами
- Аудио
- 2-контактный разъем динамика
- Встроенный микрофон
- USB
- Порт USB 2.0 (480 Мбит/с) Type-C OTG
- Порт USB 3.0 (5 Гбит/с) Type-A
- Отладка – порт USB Type-C
- Расширение – 1× PCIe 2.0 (одна линия, 16-контактный FPC), совместимость с Raspberry Pi 5
- Разное
- Кнопки Reset, Boot 0 и Boot 1
- 2-контактный разъем вентилятора охлаждения 1,25 мм
- Синий и белый индикатор LED на базовой плате
- Питание – 5 В от Raspberry Pi или других плат
- Габариты – 65 × 56 мм
M4N-HAT поддерживает полный стек разработки ИИ и работает с обновленной платформой MaixPy от Sipeed с соответствующей документацией . Разработчики могут использовать предобученные модели ИИ из Hugging Face и конвертировать или развертывать собственные модели с помощью инструмента Pulsar2 от AXERA. Плата поддерживает популярные задачи ИИ: распознавание изображений, обнаружение объектов и даже запуск больших языковых моделей. Устройство полностью совместимо с Raspberry Pi 5, руководства по настройке и использованию доступны в документации AXCL . Дополнительная информация, включая документацию по аппаратному и программному обеспечению, загрузки SDK, ресурсы для разработки ИИ (AXCL, Pulsar2), хранилища моделей и примеры кода , представлена на вики .
Тестовые графики сравнивают Maix4-HAT (18 TOPS) с RK3588 с NPU на 6 TOPS , Hailo-8 (26 TOPS) и Hailo-8L (13 TOPS) на различных моделях ИИ. Давно известно, что показатели TOPS от производителей не всегда отражают реальную производительность . В тестах FPS Maix4-HAT стабильно превосходит аналоги в большинстве CNN- и Transformer-задач, достигая 5961 FPS на SqueezeNet11 и 5073 FPS на MobileNetV2.
На нижнем графике показана относительная производительность (Maix4-HAT принят за 100% для каждой модели). Значение 50% означает двукратное отставание от Maix4-HAT. В большинстве случаев другие ускорители (RK3588, Hailo-8, Hailo-8L) работают медленнее более чем вдвое. Единственное исключение – ResNet50 на Hailo-8, где модуль опережает Maix4-HAT на 131%. Таким образом, Maix4-HAT обычно значительно быстрее, особенно для моделей компьютерного зрения, но встречаются специфические задачи, где другие чипы демонстрируют преимущество.
Существуют и другие ИИ HAT для Raspberry Pi 5, включая официальный Raspberry Pi AI HAT+ , Pineboards AI Bundle (Hailo 8L) и Raspberry Pi AI Kit , все они обеспечивают аппаратное ускорение ИИ для задач зрения, речи и машинного обучения.
Sipeed Maix4-HAT теперь доступен на AliExpress за $173 , хотя ранее продавался в магазине Sipeed на AliExpress за $149.
Выражаем свою благодарность источнику, с которого взята и переведена статья, сайту cnx-software.com.
Оригинал статьи вы можете прочитать здесь.