Модуль прискорення AI Hailo-8/8L HAT+ для Raspberry Pi 5, 13/26 TOPS, M.2, PCIe Gen3

Огляд

Hailo-8/8L AI HAT+ — це модуль прискорення AI (плата розширення HAT+), розроблений для Raspberry Pi 5, що забезпечує до 26 TOPS (Hailo-8) або 13 TOPS (Hailo-8L) обчислень AI на краю для прискорення застосувань, таких як розпізнавання зображень, виявлення об'єктів та обробка природної мови. Він використовує модуль інтерфейсу M.2 і відповідає специфікаціям Raspberry Pi HAT+, з інтегрованою підтримкою програмного забезпечення в стек програмного забезпечення камери Raspberry Pi.

Ключові особливості

• Два варіанти: 13 TOPS (Hailo-8L) або 26 TOPS (Hailo-8) AI процесор
• Забезпечує реальний час, низьку затримку, ефективне AI висновок на пристроях на краю
• Стандартний модуль інтерфейсу M.2; форм-фактор інтерфейсу PCIe, сумісний зі стандартом Raspberry Pi 5 PCIe Gen3
• Підтримувані фреймворки: TensorFlow, TensorFlow Lite, ONNX, Keras, PyTorch
• Підтримка Raspberry Pi OS
• Низьке споживання енергії (типове споживання енергії: 2.5W)
• Однокристальне рішення; внутрішня DRAM, зовнішня підключена DRAM не потрібна
• Масштабованість: підтримує багатопотокову передачу даних, багатошарову нейронну мережу та багатокристальне складання
• Надані температурні характеристики: робоча температура від 0°C до 50°C; також вказано розширений температурний діапазон від -40°C до 85°C; промисловий від -40°C до 85°C; автомобільний від -40°C до 105°C

Для питань перед продажем, перевірки сумісності або підтримки після продажу, звертайтеся https://rcdrone.top/ або надішліть електронний лист [email protected].

Технічні характеристики

Що входить до комплекту

• Hailo-8L AI HAT+ (Raspberry Pi 5 AI HAT+ 13 TOPS плата розширення) або Hailo-8 AI HAT+ (Raspberry Pi 5 AI HAT+ 26 TOPS плата розширення) (залежно від варіанту)
• Штирьовий роз'єм
• Кабель PCIe
• Гвинт з мідною колонкою

Застосування

• Обробка візуальних зображень: виявлення об'єктів, пост-обробка зображень з камер, робототехніка, помірні нейронні навантаження
• Демонстровані приклади: виявлення об'єктів, сегментація зображень, оцінка пози, сегментовані застосування, монокулярна глибина
• Перелічені приклади секторів: контроль процесів, безпека, домашня автоматизація, робототехніка; ITS/периметровий захист/контроль доступу; ADAS/автономне водіння/моніторинг в салоні; AMR/AGV, AOI, управління будівлями, робототехніка, машинобудування; точка продажу, управління ланцюгом постачання

Результати тестування продуктивності (як зазначено)

• YOLOv5 тест кейсу: Raspberry Pi 5 = FPS 8; Raspberry Pi 5 + Hailo-8/Hailo-8L = FPS 30
• Тест скелету людини: Raspberry Pi 5 = FPS 1; Raspberry Pi 5 + Hailo-8L = FPS 29.88; Raspberry Pi 5 + Hailo-8 = FPS 30.63
• Тест сегментації фону: Raspberry Pi 5 = FPS 0 (Не може виконати); Raspberry Pi 5 + Hailo-8L = FPS 19.9; Raspberry Pi 5 + Hailo-8 = FPS 27.60
• Тест виявлення зображень: Raspberry Pi 5 = FPS 1; Raspberry Pi 5 + Hailo-8L = FPS 50.6; Raspberry Pi 5 + Hailo-8 = FPS 60.22

Примітка щодо охолодження

Для покращення вентиляції при високих навантаженнях обчислень використовуйте з активним радіатором/активним охолоджувачем, щоб уникнути перегріву та підтримувати повну продуктивність чіпа. У комплект поставки не входять Raspberry Pi 5 та активний радіатор/активний охолоджувач.

Деталі

Додайте до 13 TOPS (Hailo-8L) або 26 TOPS (Hailo-8) для AI інференсу на краю до Raspberry Pi 5 у форм-факторі HAT+.

Виберіть між варіантами 13 TOPS та 26 TOPS; кожен комплект включає HAT+, піновий роз'єм, кабель PCIe та монтажне обладнання.

Розроблено для реального часу, низької затримки AI висновків зі стандартним модулем M.2 через Raspberry Pi 5 PCIe Gen3.

Швидка порівняльна таблиця допомагає підтвердити, який варіант AI HAT+ відповідає вашим вимогам до продуктивності та програмного забезпечення.

Приклади продуктивності ілюструють вищий FPS для загальних завдань зору, таких як виявлення та оцінка пози, при використанні прискорювача Hailo.

Для тривалих навантажень рекомендується поєднувати налаштування з офіційним активним охолоджувачем Raspberry Pi 5 для покращення повітряного потоку.

Hailo NPU забезпечує ефективний висновок на краю з типовою потужністю близько 2.5 Вт і без необхідності зовнішньої DRAM.

Механічні розміри надані для допомоги у плануванні встановлення в корпусах та складених конструкціях Raspberry Pi.