Компания Sixfab выпустила AI HAT+ для Raspberry Pi 5 — PCIe HAT+ на базе ускорителя ИИ DEEPX DX-M1, который также встречается в DEEPX DX-AIPlayer , Mini DX-M1 SoM и ALPON X5 .
В отличие от M.2-модуля, используемого в ALPON X5, в AI HAT+ ускоритель припаян непосредственно к плате. Он подключается к Pi 5 через кабель PCIe FFC и получает питание от 40-контактного разъёма. Плата также доступна в версиях на 13 TOPS и 25 TOPS и предназначена для выполнения задач компьютерного зрения, таких как обнаружение объектов и сегментация, локально на Pi 5.
Характеристики Sixfab AI HAT+:
- Поддерживаемый SBC — Raspberry Pi 5
- Ускоритель ИИ (один из двух):
- DEEPX DX-M1M — до 25 TOPS (INT8), 1 ГБ LPDDR4X NPU-памяти
- DEEPX DX-M1ML — до 13 TOPS (INT8), 512 МБ LPDDR4X NPU-памяти
- Интерфейс хоста — PCIe Gen 3 x1 через 16-контактный кабель FFC
- Разное — пассивное охлаждение по умолчанию; в комплекте 2-контактный разъём для вентилятора JST
- Питание
- Вход — 5 В / 3 А через 40-контактный разъём GPIO Pi 5 (дополнительный разъём не требуется); Примечание: требуется БП на 27 Вт, БП на 15 Вт недостаточно
- Потребление
- Пик NPU — 2,5–3 Вт при полной нагрузке на инференс
- Простой NPU — ~0,5–1 Вт
- Суммарно Pi 5 + HAT+ — 13–15 Вт (рекомендуется БП 27 Вт или более)
- Габариты — 65 x 56,5 мм (совместимо с Raspberry Pi HAT+), высота 6,56 мм
- Диапазон температур — от 0 до 70 °C (коммерческий)
- Сертификаты — CE, FCC, UKCA, RoHS, REACH (в процессе получения)
Плата работает под управлением Raspberry Pi OS (Trixie). Она использует EEPROM HAT+ для автоматической настройки, а для установки требуется только пакет dxrt-runtime из репозитория APT Sixfab, который включает драйвер и среду выполнения.
Вы можете использовать предварительно скомпилированные модели ИИ из Sixfab Model Zoo, такие как YOLOv8, MobileNet и ResNet, или запускать собственные модели. Пользовательские модели можно экспортировать в ONNX и скомпилировать в формат DXNN с помощью инструмента DX-COM. Среда выполнения поддерживает как Python, так и C++. Подробности вы найдете в документации .
По производительности ИИ Sixfab AI HAT+ аналогичен Raspberry Pi AI HAT+ (Hailo-8) , так как оба предназначены для обнаружения объектов и обработки изображений. Однако плата Sixfab не предназначена для генеративного ИИ и не может запускать LLM из-за отсутствия поддержки декодера трансформера и ограниченной встроенной памяти. Основные различия между ними — в архитектуре, программном стеке и цене. Для сравнения, более новый AI HAT+ 2 (Hailo-10H) разработан как для компьютерного зрения, так и для задач генеративного ИИ, обеспечивая более высокую производительность (до 40 TOPS) и 8 ГБ выделенной памяти для поддержки приложений LLM и VLM. Sixfab сообщает, что «LLM находятся в дорожной карте кремниевых решений DEEPX», и компания поддержит их по мере появления соответствующих аппаратных возможностей, однако сроки не указаны.
Sixfab AI HAT+ для Raspberry Pi 5 с ускорителем ИИ DX-M1 уже доступен в магазине Sixfab: версия на 13 TOPS (DX-M1ML) стоит $63, а версия на 25 TOPS (DX-M1M) — $90. Компания также работает над платой расширения Edge AI для Raspberry Pi 5 , которая объединяет ускорение ИИ с хранилищем NVMe SSD и сотовой связью LTE/5G на одной плате, однако подробности на данный момент ограничены.
Выражаем свою благодарность источнику, с которого взята и переведена статья, сайту cnx-software.com.
Оригинал статьи вы можете прочитать здесь.