ערכת raspberry pi ai

כיצד פועלת ערכת raspberry pi ai?

ערכת ה-Raspberry Pi AI פועלת על ידי חיבור יחידת עיבוד עצבית ייעודית דרך מתאם M.2 HAT+ לממשק ה-PCIe של ה-Raspberry Pi 5 שלך. הערכה מספקת 13 פעולות-לשנייה של כוח עיבוד בינה מלאכותית ב-$70 בלבד, מה שמאפשר-זיהוי אובייקטים בזמן אמת, הערכת פוזות ופילוח תמונה מבלי להכריע את המעבד הראשי. מודול האצה עצמאי זה מטפל בהסקת בינה מלאכותית באופן מקומי, מה שהופך את ה-Pi 5 שלך למסוגל להריץ דגמי ראייה ממוחשבת מתוחכמים שבעבר דרשו מחשוב ענן או חומרה יקרה.

העיתוי בשוק הוא משמעותי. Raspberry Pi דיווחה על הכנסות של 259.5 מיליון דולר לשנת 2024 עם 22 השקות של מוצרים המתמקדות בחומרת AI ו-IoT, מה שמאותת על ההימור האסטרטגי שלהם על מחשוב קצה. כאשר עסקים מעבירים עומסי עבודה של AI ממכשירי ענן לקצה, ההבנה כיצד פועלת ערכה זולה זו הופכת חיונית עבור מפתחים העובדים על מצלמות חכמות, רובוטיקה ואוטומציה תעשייתית.

בתוך החומרה: אדריכלות פיזית

ערכת הבינה המלאכותית מורכבת משלושה רכיבים משולבים הפועלים יחד. המעבד העצבי Hailo-8L יושב בליבה - זה המקום שבו מתרחש חישוב הבינה המלאכותית בפועל. המודול משתמש בפורמט M.2 2242 ומתחבר דרך מחבר M key edge, בהתאם למוסכמות הסטנדרטיות של רכיבי המחשב האישי.

ה-M.2 HAT+ משמש כגשר בין שבב Hailo לממשק PCIe Gen 3 של Raspberry Pi שלך. תחשוב על זה כעל מתרגם שממיר אותות בין שתי שפות חומרה שונות. רפידה תרמית מגיעה- מראש בין המודול ל-HAT+ כדי למנוע התחממות יתר במהלך פעולות AI אינטנסיביות-הפרט הזה חשוב מכיוון שעיבוד עצבי מייצר חום משמעותי.

רצף החיבורים זורם כך: Raspberry Pi 5 → כבל PCIe FPC → M.2 HAT+ → שבב Hailo-8L. בניגוד ל-AI HAT+ החדש יותר שמשלב הכל בלוח אחד, ערכת ה-AI משתמשת בגישת M.2 המודולרית הזו, ומעניקה לך גמישות להחלפה פוטנציאלית באחסון NVMe במידת הצורך.

מדדי ביצועים שחשובים למעשה

מספרי TOPS גולמיים אינם מספרים את הסיפור המלא. ה-Hailo-8L משיג יעילות של 3-4 TOPS לוואט, מה שמסביר מדוע הוא מתפקד בצורה דומה למערכות שעולות פי 5 יותר. בדיקות בעולם האמיתי חושפות תובנות מעשיות יותר.

המריץ את זיהוי האובייקטים של YOLOv8 על הזנת וידאו של 640x640 פיקסלים, ה-Pi 5 עם Hailo-8L משיג 80 FPS עם PCIe Gen 3 מופעל - ביצועים כפולים של מצב Gen 2. צריכת החשמל נשארת נמוכה להפליא. מערכת Pi כולה 5 8GB עם האצת Hailo שואבת כ-10W במהלך הסקת AI פעילה, דומה למטען טלפון טיפוסי.

ניהול טמפרטורה מוכיח את עצמו יעיל בפועל. בדיקות הבנצ'מרק של Seeed Studio הראו ביצועים יציבים לאורך הפעלות ממושכות ללא גז, הודות לפתרון התרמי המותקן מראש. זה עומד בניגוד להסקה מבוססת GPU- שבה מגבלות תרמיות הופכות לעתים קרובות לצוואר הבקבוק.

זרימת נתונים: ממצלמה להסקת תוצאות

הנה מה שקורה בפועל כאשר Pi 5 שלך מעבד וידאו חי דרך ערכת AI. מודול המצלמה לוכד פריימים ושולח נתוני תמונה גולמיים למעבד ה-Raspberry Pi דרך ממשק ה-CSI. המעבד מבצע עיבוד מוקדם מינימלי-בדרך כלל רק המרת פורמט והתאמת רזולוציה-לפני מסירת נתונים למאיץ Hailo.

האפיק PCIe Gen 3 מעביר את הנתונים המעובדים מראש ל-Hailo-8L במהירויות של עד 8 GT/s. לאחר מכן, המעבד העצבי מפעיל את ההסקה בפועל באמצעות הארכיטקטורה המיוחדת שלו. ארכיטקטורת Hailo-8 כוללת זיכרון RAM עצמאי ללא צורך ב-DRAM חיצוני, מה שמפחית באופן דרמטי את זמן ההשהיה בהשוואה למאיצי AI מסורתיים שמביאים כל הזמן נתונים מזיכרון המערכת.

התוצאות זורמות בחזרה דרך אותו חיבור PCIe. ה-CPU מקבל נתונים מובנים-קואורדינטות אובייקט, ציוני בטחון סיווג, תנוחות שזוהו-לא פיקסלים גולמיים. סקריפט Python שלך מפרש את התוצאות האלה כדי להפעיל פעולות: שליחת התראה, הקלטת קטעים, הפעלת מנועים או עדכון מסד נתונים.

ערימת התוכנה של rpicam-apps מספקת את שכבת האינטגרציה. נכון לעכשיו, rpicam-apps היא התוכנה העיקרית עם אינטגרציה עמוקה של Hailo, אם כי נוספה תמיכת Picamera2. זה אומר שאתה יכול לכתוב סקריפטים שמעבירים בצורה חלקה קלט ממצלמה דרך רשתות עצביות עם כמה שורות קוד בלבד.

יישום אמיתי-בעולם: מארז חכם למצלמת אבטחה

הרשו לי לעבור על דוגמה קונקרטית שמדגימה את היכולות של הערכה. VEEB Projects בנו את "Peeper Pam", מערכת זיהוי-מופעלת בינה מלאכותית שמתריעה למשתמשים כאשר מישהו מתקרב מאחור במהלך שיחות וידאו, תוך שימוש בזיהוי אובייקטים כדי לזהות בני אדם תוך התעלמות מרהיטים וצמחים.

היישום שלהם דרש רכיבים בסיסיים: Raspberry Pi 5 עם AI Kit, Camera Module 3, Raspberry Pi Pico W ומד מתח אנלוגי. למערכת נדרשו שלושה ימים בלבד לפיתוח, כאשר האתגר הטכני הגדול ביותר היה הטמעת שקעי אינטרנט לתקשורת יעילה בין ה-Pi 5 ל-Pico W.

הארכיטקטורה מדגימה מחשוב קצה חכם. ה-Pi 5 מטפל בכל עיבוד AI באופן מקומי-מנתח כל פריים עבור נוכחות אנושית, חישוב ציוני ביטחון והפעלת התראות. ה-Pico W קל המשקל פשוט מקשיב לאותות במקום לסקר כל הזמן, חוסך בחשמל ומצמצם את התקורה של הרשת. המד האנלוגי מספק משוב חזותי מיידי, נע מ-0 (לא זוהה אדם) ל-1 (זיהוי מסוים) עם הדרגה לאי ודאות.

הפרויקט הזה צרך כ-12-15W הספק כולל כולל המצלמה, הרבה פחות מפתרונות מבוססי ענן דומים שידרשו הזרמת וידאו מתמדת. העיבוד המקומי גם ביטל את חששות הפרטיות מכיוון שאף צילום לא עוזב את המכשיר.

תהליך ההגדרה שלב-אחר-שלב

הפעלת ערכת הבינה המלאכותית כוללת חמישה שלבים נפרדים. לכל שלב יש דרישות ספציפיות ומלכודות נפוצות שיש להימנע מהן.

שלב 1: הרכבת חומרה

התחל עם Raspberry Pi 5 המריץ את מערכת ההפעלה העדכנית ביותר של Raspberry Pi 64 סיביות. חבר את ה-M.2 HAT+ לכותרת ה-GPIO, תוך הקפדה על יישור תקין. חבר את כבל ה-PCIe FPC הן ל-Pi והן ל-HAT+-כבל יש כיוון ספציפי, וכפיית אותו בצורה לא נכונה תגרום נזק למחבר. אבטח את מודול Hailo-8L לתוך חריץ M.2 עם הניתוק המצורף.

שלב 2: אפשר PCIe Gen 3

ה-Pi 5 כברירת מחדל ל-PCIe Gen 2 ליציבות. ערוך /boot/firmware/config.txt והוסף dtparam=pciex1_gen=3. השינוי היחיד הזה מכפיל את ביצועי ההסקה שלך. הפעל מחדש ואמת עם lspci -vv|grep "LnkSta:" כדי לאשר את הפעילות של Gen 3.

שלב 3: התקנת תוכנה

התקן את ערימת התוכנה של Hailo: sudo apt update ו-sudo apt install hailo-all. חבילה זו כוללת את זמן הריצה של HailoRT, אפליקציות rpicam-עם תמיכה ב-Hailo ודגמי רשתות עצביות לדוגמה. ההתקנה דורשת כ-2GB של שטח דיסק ו-10-15 דקות בחיבור פס רחב טיפוסי.

שלב 4: בדיקת אימות

הפעל את הדגמת זיהוי האובייקטים הכלולה: rpicam-hello -t 0 --post-process-file /usr/share/rpi-camera-assets/hailo_yolov6_inference.json. אתה אמור לראות{11}}זיהוי אובייקטים בזמן אמת עם תיבות תוחמות שצוירו סביב פריטים שזוהו. קצבי פריימים מעל 60 FPS מצביעים על פעולה תקינה של Gen 3.

שלב 5: פריסת מודל מותאם אישית

עבור המודלים המאומנים שלך, השתמש במהדר Hailo Dataflow כדי להמיר דגמי TensorFlow או PyTorch לפורמט HEF של Hailo. המהדר מטפל בכימות ובאופטימיזציה באופן אוטומטי, אם כי תזדקק לדגימות מערך נתונים מייצגות לכיול. פרוס את קובץ ה-.hef שהתקבל ושלב אותו עם צינור היישומים של rpicam-.

הקשר שוק: מדוע חשובה האצת AI של Edge עכשיו

שוק שבבי הבינה המלאכותית הקצה חווה צמיחה נפיצה. שוק שבבי הבינה המלאכותית העולמי הגיע ל-123.16 מיליארד דולר בשנת 2024, וצפוי להגיע ל-311.58 מיליארד דולר עד 2029, צמיחה של 24.4% CAGR. לא מדובר רק במספרים גדולים יותר-זה מייצג שינוי מהותי במקום שבו מתרחש עיבוד בינה מלאכותית.

Hailo, החברה מאחורי שבב ההאצה, השיגה אימות משמעותי. הסטארט-אפ גייס 120 מיליון דולר באפריל 2024 וכעת משרת למעלה מ-300 לקוחות במגזרי הרכב, האבטחה, הקמעונאות והאוטומציה התעשייתית. ההישרדות שלהם בשוק שבו חברות סטארט-אפ רבות של שבבי בינה מלאכותית נכשלו מדברת על הכדאיות של פתרונות ממוקדי קצה-.

הנוף התחרותי מדגיש פשרות מעניינות. ה-Hailo-10H מספק 40 TOPS של ביצועי INT4, שווה ערך ל-20 TOPS של INT8, בהשוואה ל-Core Ultra Meteor Lake NPU של אינטל ב-11 TOPS ו-Ryzen 8040 של AMD ב-16 TOPS. עם זאת, חברות שבבים אמריקאיות גייסו רק 881 מיליון דולר מינואר עד ספטמבר 2023, ירידה מ-1.79 מיליארד דולר ב-2022, מה שמראה את סביבת המימון המאתגרת שהופכת את הצלחתה של Hailo לבולטת.

עבור מערכת האקולוגית של Raspberry Pi באופן ספציפי, התמקדות בבינה מלאכותית וב-IoT צפויה להניב צמיחה של 15-20% בשנה-לשנה בשנה במכירות אביזרים עד 2026. ערכת הבינה המלאכותית מייצגת את כניסתה של Raspberry Pi לשוק שבו הם יכולים למנף את בסיס המשתמשים העצום ואת רשת ההפצה שלהם מול מתחרים מיוחדים.

תפיסות מוטעות נפוצות לגבי ערכת AI

תפיסה שגויה: "13 TOPS אומר שהוא מריץ כל מודל AI"

המציאות כוללת ניואנסים משמעותיים. ה-Hailo-8L מצטיין ברשתות עצביות קונבולוציוניות לזיהוי ראייה-אובייקט ממוחשבת, פילוח, הערכת תנוחות. הוא נאבק עם דגמי שפה גדולים מכיוון שבשבב חסר מספיק VRAM להסקת LLM. הנתון 13 TOPS חל על פעולות INT8, בעוד שדגמי שנאים רבים מצפים לדיוק FP16 או FP32.

תפיסה שגויה: "זה רק GPU מהיר יותר"

מאיצים עצביים משתמשים בארכיטקטורות שונות מהותית. מעבדי GPU עוקבים אחר עיצוב עיבוד מקביל למטרות כלליות-, מה שהופך אותם לגמישים אך פחות יעילים. ארכיטקטורת זרימת הנתונים של Hailo-8 מנצלת את מאפייני הרשת העצבית באופן ספציפי, ומבטלת תלות חיצונית ב-DRAM. התמחות זו מאפשרת יעילות חשמל טובה פי 20 מפתרונות GPU למשימות ספציפיות, אך פירושה גם פחות גמישות לעומסי עבודה שאינם בינה מלאכותית.

תפיסה שגויה: "חבר-ו-שחק עם כל מצלמה"

בעוד שהערכה תומכת במספר מצלמות, אינטגרציה דורשת תמיכת תוכנה ספציפית. בתחילה, רק אפליקציות rpicam-הציעו אינטגרציה עמוקה של Hailo, אם כי תמיכת Picamera2 הגיעה מאוחר יותר. מצלמות רשת USB פועלות אך דורשות נתיבי קוד שונים. מצלמות MIPI CSI מספקות את האינטגרציה ההדוקה ביותר אך תצטרך לאמת תאימות לדגם המצלמה הספציפי שלך.

תפיסה שגויה: "כמות גדולה יותר של אצווה תמיד שווה ביצועים טובים יותר"

בדיקה מגלה מגבלה מעניינת. הביצועים משתפרים מגודל אצווה 2 (80 FPS) לגודל אצווה 8 (120 FPS), אך יורדים ל-100 FPS בגודל אצווה 16 עקב אילוצי רוחב פס PCIe. זה מצביע על כך שממשק PCIe Gen 3 x1 של Pi 5 הופך לצוואר הבקבוק עם אצוות גדולות יותר, לא המעבד העצבי עצמו.

שאלות נפוצות

האם ערכת AI יכולה להריץ ChatGPT או LLMs דומים?

לא בצורה יעילה במתכונתו הנוכחית. ל-Hailo-8L חסרה קיבולת הזיכרון עבור דגמי שפה גדולים, שבדרך כלל דורשים 4-16GB של זיכרון RAM ייעודי רק עבור משקלי הדגם. עם זאת, מודלים כמותיים קטנים יותר תחת פרמטרים 1B עשויים לפעול עם מגבלות ביצועים משמעותיות. פרויקט ה-Llama המבוזר מדגים הפעלת LLaMA 3 8B על פני ארבע יחידות Pi 4 ב-1.6 אסימונים לשנייה, אם כי זה לא ממנף את ההאצה של ערכת הבינה המלאכותית.

מה ההבדל בין AI Kit ל-AI HAT+?

ערכת AI משתמשת במודול M.2 שמתחבר ללוח מתאם M.2 HAT+. ה-AI HAT+ משלב את שבב Hailo ישירות על לוח HAT מלא ומגיע ב-13 גרסאות TOPS (70$) ו-26 TOPS (110$). גרסת 26 TOPS משתמשת ב-Hailo-8 במקום ב-Hailo-8L. שניהם משתמשים בתוכנות ובספריות זהות, כך שהבחירה ביניהן תלויה בשאלה אם אתה צריך את חריץ M.2 למטרות אחרות.

איך צריכת חשמל בהשוואה להסקת ענן?

נמוך באופן דרמטי. מערכת Pi 5 השלמה עם הסקת AI פעילה שואבת סביב 10W, בערך 240Wh ליום אם פועלת ברציפות. הסקת מסקנות בענן תדרוש הזרמת וידאו מתמדת (העלאת 2-4Mbps) בתוספת קריאות API לעיבוד, בדרך כלל צורכת יותר עלויות רוחב פס ואנרגיה במרכז הנתונים. עבור אפליקציית מצלמות אבטחה 24/7, עיבוד מקומי יכול לחסוך $20-40 חודשי ברוחב פס ובעמלות API בענן.

האם אני יכול להשתמש במספר ערכות AI על Raspberry Pi 5 אחד?

לא ישירות על Pi 5 אחד, שיש לו רק ממשק PCIe אחד. עם זאת, ג'ף ג'ירלינג הדגים חיבור מאיצים מרובים באמצעות מתגי PCIe ולוחות הרחבה, והשיג 51 TOPS בסך הכל על פני שבבי Hailo ו-Coral שונים, אם כי תצורה זו אינה נתמכת רשמית ודורשת ספקי כוח חיצוניים.

לאיזה קצב פריימים עלי לצפות עבור יישומים-בזמן אמת?

זה תלוי במורכבות הדגם שלך וברזולוציית הקלט. YOLOv8s ברזולוציה של 640x640 משיגה 80-120 FPS בהתאם לגודל אצווה. דגמים פשוטים יותר כמו MobileNet יכולים להגיע ל-200+ FPS. דגמים כבדים יותר כמו YOLOv8x עשויים לרדת ל-30-40 FPS. לשם השוואה, הראייה האנושית קולטת תנועה בצורה חלקה במהירות של 24-30 FPS, כך שלרוב היישומים בזמן אמת יש מרווח ביצועים נוח.

כמה קשה להכשיר דגמים מותאמים אישית?

שלב ההדרכה מתרחש במחשב השולחני או במופע הענן שלך באמצעות זרימות עבודה סטנדרטיות של TensorFlow או PyTorch-שבב Hailo אינו משתתף בהדרכה. תהליך ההמרה מצריך לימוד מהדר Hailo Dataflow, בעל עקומת למידה אך כולל תיעוד מקיף. צפו ל-2-3 ימים כדי להפעיל את המודל המותאם אישית הראשון שלכם אם אתם כבר מכירים את האימון ברשתות עצביות. המהדר מטפל בכימות אוטומטית, אם כי תזדקק למערך נתונים מייצג של כיול.

האם זה עובד עם מחשבים בודדים- אחרים?

ערכת הבינה המלאכותית מכוונת במיוחד לממשק PCIe ולגורם הצורה של Raspberry Pi 5. עם זאת, המודול הבסיסי של Hailo-8L M.2 הוא רכיב סטנדרטי. מכשירים כמו reComputer R1000 של Seeed Studio עם חריצי M.2 יכולים להכיל את מודול Hailo, אם כי תצטרך לנייד את ערימת התוכנה. SBCs אחרים עם חריצי M.2 (Rock 5B, Orange Pi 5) יכולים תיאורטית לעבוד אך דורשים מאמץ משמעותי לאינטגרציה של תוכנה.

אילו פרויקטים אנשים באמת בונים?

הקהילה יצרה יישומים מגוונים. הפרויקטים כוללים מכשירי גלולות חכמים המשתמשים בזיהוי אובייקטים, מצלמות חיות בר עם זיהוי מינים, והתרעות שולחן עמוסות שסופרות חפצים. הערכת תנוחה מאפשרת יישומי מעקב אחר כושר המנטרים את צורת האימון וסופרים חזרות. משתמשים תעשייתיים פורסים את הערכה לבדיקת בקרת איכות, ספירת מוצרים על מסועים וזיהוי הפרות בטיחות בהזנות וידאו-בזמן אמת.

קבלת החלטה: כאשר ערכת הבינה המלאכותית הגיונית

ערכת ה-Raspberry Pi AI זורחת בתרחישים ספציפיים. זה אידיאלי כאשר אתה צריך-ראייה ממוחשבת בזמן אמת על סוללה או בסביבות משובצות שבהן קישוריות ענן אינה אמינה. פעמוני דלת חכמים, מצלמות חיות בר, מערכות בדיקה תעשייתיות ויישומי רובוטיקה מייצגים את המשימות המתוקות- הדורשות עיבוד בינה מלאכותית מתמשכת עם דרישות השהייה הדוקות ותקציבי כוח.

שקול חלופות כאשר הדרישות שלך שונות. אם אתה מתעניין בעיקר ב-LLMs או בעיבוד שפה טבעית, תזדקק לחומרה שונה-אולי גישה ל-GPU למחשב שולחני או ל-API בענן. עבור משימות בינה מלאכותית מזדמנות שבהן זמן האחזור אינו קריטי, שירותי ענן עשויים להיות יעילים יותר-על אף-עלויות גבוהות יותר לפי מסקנות.

נקודת המחיר של 70 דולר ממצבת את הערכה כפלטפורמת ניסויים שהינה משתלמת מספיק ללמידה אך חזקה מספיק עבור אבות טיפוס ייצור. עם הדגש האסטרטגי של Raspberry Pi על יכולות בינה מלאכותית ו-22 השקות מוצרים ב-2024, המערכת האקולוגית של התוכנה תמשיך להבשיל, מה שהופך את ההשקעה ליותר ערך לאורך זמן.

תקציב 100-150$ נוספים עבור רכיבים תומכים: ספק כוח איכותי, מודול מצלמה, מארז עם קירור וכרטיס microSD עם דרגת מהירות מספקת. עלות המערכת הכוללת של 200-250 דולר עדיין חותרת תחת מערכות מצלמות AI מסחריות ב-50-70% תוך שהיא מציעה חופש התאמה אישית מוחלט.

המסלול של שוק הבינה המלאכותית הקצה מציע כעת הוא זמן אסטרטגי לבניית מיומנויות עם הכלים הללו. בין אם אתה סטודנט שבוחן אפשרויות קריירה, יצרן מוצרי אב-טיפוס או מהנדס שמעריך טכנולוגיות לפריסה תעשייתית, ההבנה כיצד פועלת ערכת ה-Raspberry Pi AI מספקת ניסיון-מעשית עם ארכיטקטורות מחשוב שיניעו את העשור הבא של מכשירים חכמים.