Raspberry Pi 5用 Hailo-10H AI HAT+2 公式キット、40 TOPS (INT4) NPU、8GBメモリ、PCIe Gen3

概要

Raspberry Pi 5用のHailo-10H AI HAT+2公式キットは、エッジ生成AIとコンピュータビジョンのワークロード向けに設計された専用AIアクセラレーターボードです。40 TOPS (INT4)の評価を受けた内蔵Hailo-10H NPUを統合し、8GBの専用オンボードメモリを含んでおり、大規模言語モデル（LLM）やビジョン言語モデル（VLM）をローカルで実行しながら、Raspberry Pi 5のシステムメモリを他のタスクに利用可能にします。

主な特徴

• Raspberry Pi 5に対応
• Hailo-10H AIアクセラレータが40 TOPS (INT4)の推論性能を提供
• オンボード8GBメモリ（専用）
• Raspberry Pi HAT+仕様に準拠
• Raspberry Pi 5 PCI Expressインターフェース（PCIe Gen3に言及）を介した接続性
• Raspberry Piカメラソフトウェアスタックとの高い互換性：libcamera、rpicam-apps、Picamera2
• 包括的なソフトウェアパッケージ/ツールチェーンのサポート（Hailoソフトウェアコンポーネント参照：Hailo Model Zoo、Hailo Dataflow Compiler (SDK)、HailoRT、TAPPAS、Hailo Firmware）
• 動作温度：0C~50C（周囲）
• ヒートシンクを含む；換気を改善するためのアクティブクーラーとの使用をサポート（アクティブクーラーは含まれていません）

仕様

パフォーマンスリファレンス（提供されたテスト数値から）

• ローカルVLM (Qwen2-VL-2B) 応答時間 (Raspberry Pi 5 4GB/8GB): アクセラレータなし: > 6分 (Pi 5-4GB), >3分 (Pi 5-8GB); AI HAT+2使用時: 3~30秒
• YOLOv5ターゲット検出: Raspberry Pi 5 テストFPS: 8; Raspberry Pi 5 + AI HAT+2 テストFPS: 30.01
• 姿勢推定: Raspberry Pi 5 テストFPS: 1; Raspberry Pi 5 + AI HAT+2 テストFPS: 30.64
• 背景セグメンテーション: Raspberry Pi 5 テスト: 実行不可 (FPS: 0); Raspberry Pi 5 + AI HAT+2 テストFPS: 29.63
• 画像検出: Raspberry Pi 5 テストFPS: 1; Raspberry Pi 5 + AI HAT+2 テストFPS: 60.22

含まれているもの

• AI HAT+2ボード (Hailo-10H)
• ヒートシンク
• 16mm スタッキングヘッダー
• サポートポスト
• ネジ

Raspberry Pi 5とアクティブクーラーは含まれていません。統合または互換性に関する質問は、[email protected] orにお問い合わせください。https://rcdrone.top/ .

アプリケーション

• Raspberry Pi 5でのオフラインLLMおよびVLMの展開
• リアルタイムコンピュータビジョンと画像処理の加速
• ロボティクス
• オフラインプロセス制御と安全なデータ分析
• 施設管理

チュートリアル

• Hailo10
• 表示されるチュートリアルトピック: 製品紹介; LLMおよびVLMのローカル展開チュートリアル; AIビジョンモデル加速チュートリアル; Raspberry Pi 5 AI HAT+2テスト画像
• 表示されるローカル展開トピック: 環境インストール; テキストベースのインタラクティブLLM; ビジュアルとテキストのインタラクションVLM
• 表示されるAIビジョン加速トピック: 環境設定; rpicam-apps; テストケース; インスタンスセグメンテーション; ポーズ推定; セグメント化アプリケーション; 単眼深度
• ユーザーガイド（リスト）

詳細

専用のHailo-10H NPUとオンボード8GBメモリを備えたこのキットは、Raspberry Pi 5でローカルのLLM/VLMおよびビジョンワークロードを実行するのに役立ちます。

AI HAT+ ラインナップの簡単な比較により、ベースモデルと高性能な AI HAT+2 の選択が容易になります。

ローカルの視覚言語モデルの応答時間は、ワークロードが AI アクセラレータにオフロードされると、数分から数秒に短縮されることがあります。

物体検出やポーズ推定のようなコンピュータビジョンパイプラインは、AI HAT+2 で実行すると大幅な FPS 向上が見られます。

ローカル LLM/VLM のデプロイメント設定とサンプルプロジェクトの実行のためのステップバイステップのチュートリアル資料が提供されています。

適切なヒートシンクの取り付けは、持続的な AI 推論ワークロード中の安定したパフォーマンスの維持に役立ちます。

連続負荷下での冷却を改善するために、ボードはアクティブクーラーとのペアリングをサポートしています（Raspberry Pi 5 とクーラーは含まれていません）。

ソフトウェアスタックには、Hailoアクセラレータ上でのモデル変換、デプロイメント、ランタイム実行のための開発者ツールが含まれています。

デモの例には、デバイス上でのテキスト生成や、オフラインエッジAIプロトタイピングのためのビジョンと言語のワークフローが含まれます。

検出、セグメンテーション、ポーズ推定などの典型的なビジョンタスクは、Raspberry Pi 5上でリアルタイム性能のために加速されます。

AI HAT+2ボードとラジエーターの寸法（ミリメートル単位）は、Raspberry Pi 5セットアップでのクリアランスと取り付けの適合を確認するのに役立ちます。

Raspberry Pi 5 AI HAT+2キットには、AI HAT+2ボード、公式ヒートシンク、16mmスタッキングヘッダー、取り付け用のネジパッケージが含まれています。

Raspberry Pi 5用Hailo AI HAT+2キットには、アドオンボード、ヒートシンク、リボンケーブル、クリーンな取り付けのためのマウンティングハードウェアが含まれています。