Hailo-10H AI HAT+2 官方套件適用於 Raspberry Pi 5，40 TOPS (INT4) NPU，8GB 記憶體，PCIe Gen3
Hailo-10H AI HAT+2 官方套件適用於 Raspberry Pi 5，40 TOPS (INT4) NPU，8GB 記憶體，PCIe Gen3
Yahboom
無法載入取貨服務供應情況
概述
Hailo-10H AI HAT+2 官方套件適用於 Raspberry Pi 5，是一款專用的 AI 加速器板，專為邊緣生成 AI 和計算機視覺工作負載設計。它集成了一個內建的 Hailo-10H NPU，評級為 40 TOPS (INT4)，並包含 8GB 的專用板載記憶體，有助於在本地運行大型語言模型 (LLMs) 和視覺語言模型 (VLMs)，同時保留 Raspberry Pi 5 系統記憶體供其他任務使用。
主要特點
- 兼容 Raspberry Pi 5
- Hailo-10H AI 加速器提供 40 TOPS (INT4) 推理性能
- 板載 8GB 記憶體（專用）
- 符合 Raspberry Pi HAT+ 規範
- 通過 Raspberry Pi 5 PCI Express 介面連接（註明 PCIe Gen3）
- 與 Raspberry Pi 相機軟體堆疊高度兼容：libcamera、rpicam-apps、Picamera2
- 全面的軟體包/工具鏈支持（參考 Hailo 軟體組件：Hailo Model Zoo、Hailo Dataflow Compiler (SDK)、HailoRT、TAPPAS、Hailo Firmware）
- 操作溫度：0C~50C（環境）
- 包括散熱片；支持與主動冷卻器一起使用以改善通風（不包括主動冷卻器）
規格
| 主機 | Raspberry Pi 5 |
| 加速器芯片 (Hailo NPU) | Hailo-10H |
| AI 性能 | 40 TOPS (INT4) |
| 板載記憶體 | 8GB |
| PCIe 介面 | Raspberry Pi 5 PCIe Gen3 (標準兼容) |
| HAT 介面 | 符合 Raspberry Pi HAT+ 規範 |
| 支援的作業系統 | Raspberry Pi OS |
| 支援的框架 (列出) | TensorFlow, TensorFlow Lite, ONNX, Keras, Pytorch |
| 相機軟體堆疊支援 | libcamera, rpicam-apps, Picamera2 |
| 操作溫度 | 0C~50C (環境) |
| 尺寸 | 65 x 56.5 x 14 mm (with heatsink) |
性能參考（來自提供的測試數據）
- 本地 VLM (Qwen2-VL-2B) 響應時間 (Raspberry Pi 5 4GB/8GB)： 無加速器：> 6 分鐘 (Pi 5-4GB)，>3 分鐘 (Pi 5-8GB)；使用 AI HAT+2：3~30 秒
- YOLOv5 目標檢測： Raspberry Pi 5 測試 FPS：8；Raspberry Pi 5 + AI HAT+2 測試 FPS：30.01
- 姿勢估計： Raspberry Pi 5 測試 FPS：1；Raspberry Pi 5 + AI HAT+2 測試 FPS：30.64
- 背景分割： Raspberry Pi 5 測試：無法運行 (FPS：0)；Raspberry Pi 5 + AI HAT+2 測試 FPS：29.63
- 圖像檢測： Raspberry Pi 5 測試 FPS：1；Raspberry Pi 5 + AI HAT+2 測試 FPS：60。22
包含內容
- AI HAT+2 板 (Hailo-10H)
- 散熱片
- 16mm 疊加接頭
- 支撐柱
- 螺絲
不包含 Raspberry Pi 5 和主動冷卻器。如有整合或相容性問題，請聯繫 [email protected] or 造訪 https://rcdrone.top/ .
應用
- 在 Raspberry Pi 5 上部署離線 LLM 和 VLM
- 實時計算機視覺和圖像處理加速
- 機器人技術
- 離線過程控制和安全數據分析
- 設施管理
教程
- Hailo10
- 顯示的教程主題：產品介紹；LLM 和 VLM 的本地部署教程；AI 視覺模型加速教程；Raspberry Pi 5 AI HAT+2 測試圖像
- 顯示的本地部署主題：環境安裝；基於文本的交互式 LLM；視覺和文本交互 VLM
- 顯示的 AI 視覺加速主題：環境設置；rpicam-apps；測試案例；實例分割；姿態估計；分段應用；單目深度
- 用戶指南（列出）
詳情
配備專用的 Hailo-10H NPU 和內建 8GB 記憶體，此套件可在 Raspberry Pi 5 上運行本地 LLM/VLM 和視覺工作負載。
快速比較 AI HAT+ 系列產品，可以輕鬆選擇基礎型號和高性能的 AI HAT+2。
當工作負載轉移到 AI 加速器時，本地視覺語言模型的響應時間可以從幾分鐘縮短到幾秒鐘。
像物體檢測和姿勢估計這樣的計算機視覺管道在使用 AI HAT+2 運行時，FPS 有顯著提升。
提供逐步教程材料，用於設置本地 LLM/VLM 部署和運行示例項目。
正確安裝散熱片有助於在持續的 AI 推理工作負載期間保持穩定性能。
為了在持續負載下改善散熱，該板支持與主動冷卻器配對（不包括 Raspberry Pi 5 和冷卻器）。
軟體堆疊包括用於模型轉換、部署和在 Hailo 加速器上運行時執行的開發工具。
示例演示包括設備上的文本生成和視覺語言工作流程，用於離線邊緣 AI 原型設計。
典型的視覺任務，如檢測、分割和姿態估計，可以在 Raspberry Pi 5 上加速以實現實時性能。
AI HAT+2 板和散熱器的尺寸（以毫米為單位）有助於確認在您的 Raspberry Pi 5 設置中的間隙和安裝適合度。
Raspberry Pi 5 AI HAT+2 套件包括 AI HAT+2 板、官方散熱片、16mm 疊加接頭和安裝用的螺絲包。
Hailo AI HAT+2 套件適用於 Raspberry Pi 5，包括附加板、散熱片、排線和安裝硬件，以實現整潔的安裝。
