CNXSoft- новости Android-приставок и встраиваемых систем
Новости, инструкции, обзоры
M5Stack выпустила «AI-88502 LLM Accelerator M.2 Kit 8GB Version» на основе своей LLM-8850 M.2 карты с 24 TOPS SoC Axera AX8850, предлагая альтернативу Raspberry Pi AI HAT+ 2 , поддерживая как LLM, так и задачи компьютерного зрения с ИИ.
Комплект состоит из M.2 карты и платы Raspberry Pi-HAT 8850 с входом питания USB PD для карты и Raspberry Pi 5, 16-контактного разъема PCIe и 40-контактного заголовка GPIO для подключения к одноплатному компьютеру, а также аксессуаров.
Разработанная для мейкеров и исследователей, модульная камера MaixCAM2 от Sipeed построена на базе ИИ SoC Axera AX630 с производительностью ИИ от 3.2 TOPS (INT8) до 12.8 TOPS (INT4), при этом обеспечивая в 10-20 раз более высокую производительность на OpenMV-N6 и Raspberry Pi 5 , и примерно такую же производительность (140 FPS), как у 33 TOPS Jetson Orin Nano 4GB Super в YOLO11n.
Камера оснащена оперативной памятью 1 ГБ или 4 ГБ, флеш-памятью eMMC 32 ГБ и слотом для карты microSD для хранения данных, 2.4-дюймовым сенсорным дисплеем и сенсором камеры 8 МП / 4Kp30 со светодиодной вспышкой, а также двумя микрофонами и динамиком, что делает ее подходящей для локальных приложений LLM и VLM. Она также имеет два разъема PMOD для расширения, например, для подключения тепловизора и дальномерного сенсора Time of Flight (ToF).
Lanner EAI-I351 — это защищенный граничный ИИ-компьютер, построенный на платформе NVIDIA Jetson Thor, с портом 100GbE QSFP28 и 8 входами для камер GMSL2 для высокоскоростных сетевых подключений и обработки видео с малой задержкой.
Система поддерживает до 128 ГБ 256-битной памяти LPDDR5X, оснащена до четырьмя линиями 25GbE через порт QSFP28, портом 5GbE RJ45, HDMI 2.0, четырьмя портами USB 3.2 Gen1, двумя последовательными интерфейсами RS232/422/485 с опциональной поддержкой CANBus, цифровыми входами/выходами и аудиоинтерфейсами. Предусмотрены три слота расширения: M.2 M-Key для NVMe, M.2 E-Key для Wi-Fi/Bluetooth и M.2 B-Key для сотовой связи 4G LTE/5G с поддержкой двух Nano-SIM. Разработанный для промышленного применения, встраиваемый компьютер может работать в диапазоне температур от –25°C до 70°C и использует входное питание 24V/48V DC. Он предназначен для робототехники, интеллектуального производства и автономных систем, таких как коллаборативные роботы, AMR и автоматизация производства на основе машинного зрения.
Hiwonder представила WonderLLM, умный чат-модуль на базе ESP32-S3, который объединяет 2-мегапиксельную камеру, 2.0-дюймовый сенсорный дисплей, динамик и микрофонную решетку для поддержки как оффлайн задач компьютерного зрения, так и облачных больших языковых моделей (LLM) через платформу XiaoZhi AI.
Устройство оснащено выделенным голосовым чипом (CI1302), который обеспечивает постоянное обнаружение ключевых слов, а 4-контактный интерфейс I2C позволяет ему выступать в качестве умного сенсора зрения/голоса для внешних контроллеров, таких как Arduino, STM32 или другие платы ESP32. Типичные области применения включают небольших роботов, наборы для STEM-образования, интерактивных ассистентов и проекты с поддержкой зрения, где это устройство обрабатывает восприятие и взаимодействие, а другой MCU управляет движением и логикой управления.
Компания Arducam недавно представила комплект All-in-One Raspberry Pi AI Camera Kit с CM5 — уличную камеру безопасности на базе Raspberry Pi CM5 с питанием по PoE, оснащённую 12.3-мегапиксельным интеллектуальным датчиком изображения Sony IMX500 в корпусе со степенью защиты IP66.
Камера объединяет сенсор на уровне пикселей и вывод ИИ на одном чипе, что снижает потребность в облачной обработке, одновременно повышая эффективность и конфиденциальность. Камера безопасности поддерживает работу в диапазоне от -20°C до +75°C, хотя стабильность изображения гарантируется только в диапазоне от 0°C до 50°C, что потенциально делает её непригодной для мест, где температура опускается ниже нуля. Она может использоваться для периметральной безопасности, мониторинга безопасности на стройплощадках, контроля дорожного движения и парковок, а также аналитики скопления людей в общественных местах.
Raspberry Pi предоставила образец их генеративного ИИ-ускорителя AI HAT+ 2 на базе Hailo-10H для обзора. 40 TOPS ИИ-ускоритель рекламируется как подходящий для LLM (больших языковых моделей) и VLM (визуально-языковых моделей), обеспечивая при этом примерно такую же производительность, как и у первого поколения AI HAT+ (Hailo-8) для моделей компьютерного зрения.
После распаковки плата AI HAT+ 2 собирается с Raspberry Pi 5 с 2 ГБ ОЗУ, оснащенным Raspberry Pi Camera Module 3, затем следует быстрая проверка работы моделей компьютерного зрения и более подробное тестирование примеров LLM и VLM.
Raspberry Pi AI HAT+ 2 — это дополнительная плата на базе ИИ-ускорителя Hailo-10H с производительностью 40 TOPS с 8 ГБ выделенной встроенной оперативной памяти, которая добавляет Raspberry Pi 5 возможность работы с генеративным ИИ.
Показывая аналогичную производительность в задачах компьютерного зрения, что и плата первого поколения на базе Hailo-8 — Raspberry Pi AI HAT+ , AI HAT+ 2 также добавляет поддержку больших языковых моделей (LLM) и визуально-языковых моделей (VLM), работающих локально без необходимости доступа к интернету. Целевые области применения включают автономное управление процессами, безопасный анализ данных, управление объектами и робототехнику.
Читать далее «Raspberry Pi AI HAT+ 2 нацелен на генеративный ИИ (LLM/VLM) с ускорителем Hailo-10H»
В данном обзоре рассматривается reComputer AI Industrial R2135-12 от Seeed Studio. Это промышленный граничный компьютер, построенный на платформе Raspberry Pi Compute Module 5. Данная модель сконфигурирована с 8 ГБ памяти LPDDR4 и 32 ГБ встроенной памяти eMMC. Устройство предлагает широкий набор вариантов ввода-вывода, включая два порта Gigabit Ethernet, USB 3.0/USB 2.0, выход HDMI, а также промышленные интерфейсы, такие как RS-485/RS-232, CAN и GPIO, вместе с поддержкой Wi-Fi и Bluetooth и широким диапазоном входного напряжения постоянного тока, подходящим для промышленных условий.