Коли і чому вам може знадобитися Raspberry Pi AI HAT+ 2?

• 25 лютого 2026 
• Науш Патук

Наші друзі з Hailo написали цю статтю про те, як максимально ефективно використовувати Raspberry Pi AI HAT+ 2, вказавши деякі з їхніх улюблених випадків використання генеративного штучного інтелекту.

Raspberry Pi AI HAT+ 2 — це офіційний генеративний AI PCIe-додаток для Raspberry Pi 5, випущений 15 січня 2026 року. Він поєднує в собі прискорювач Hailo-10H AI, здатний до 40 TOPS продуктивності виведення (INT4), з 8 ГБ вбудованої пам'яті LPDDR4X, що дозволяє виконувати локальні завдання з обробки зображень і невеликі генеративні AI-завдання на одному з найпопулярніших одноплатних комп'ютерів, які коли-небудь випускалися.

Ця комбінація апаратного забезпечення призначена для забезпечення ефективного генеративного штучного інтелекту на пристрої, дозволяючи AI HAT+ 2 працювати відповідно до вимог периферійних пристроїв. До них відносяться низьке енергоспоживання, відсутність підключення до хмари, низька затримка і максимальна конфіденційність даних. Однак, як і у випадку з будь-яким вбудованим апаратним забезпеченням, важливе значення мають компроміси в продуктивності: периферійні пристрої мають обмежену пам'ять, обчислювальні ресурси і енергоспоживання (зазвичай однозначні Вт).

З цієї причини генеративні програми штучного інтелекту, які вимагають загального усвідомлення світу навкруги, безперервного навчання або розмов на основі широкого контексту та міркування, що базуються на великих обсягах знань, краще підходять для роботи в хмарі. Для програм, чутливих до затримок, критичних до конфіденційності та обмежених знаннями, ідеально підходить новий AI HAT+ 2.

Давайте розберемося, коли і де AI HAT+ 2 є найпотужнішим, і чому це не просто черговий нішевий гаджет.

У чому AI HAT+ 2 дійсно виділяється

AI HAT+ 2 найпотужніший при виконанні робочих завдань, які вимагають великих обчислювальних потужностей на початку, а не при виконанні завдань, в яких переважає генерація токенів (TBT). На практиці це означає, що він показує найкращі результати, коли вам потрібно, щоб процесор Raspberry Pi був доступним і швидко реагував під час виконання генеративних програм штучного інтелекту з такими профілями:

1. Швидке виконання кодерів — при перетворенні візуального, аудіо- або текстового вхідних даних у вбудовування підказки.
2. Короткий час до першого токена (TTFT)* — коли інтерактивність та користувацький досвід мають вирішальне значення.
3. Велике попереднє заповнення — коли контекст введення більший за вихідну відповідь.
4. Багатоступеневі конвеєри — коли потрібна послідовна обробка, в якій вихідні дані однієї моделі стають вхідними даними наступної.

*Приклад еталонних показників для 96 попередньо заповнених токенів, виміряних на процесорі за допомогою llama.cpp:

Ідеальні випадки використання

Моделі зорового мовлення (VLMs)

VLMs природно відповідають сильним сторонам AI HAT+ 2, оскільки кодер зображень є високообчислювальною стадією, яка генерує компактні вбудовування токенів як вихідні дані. Прискорювач Hailo-10H дозволяє запускати події, вести журнал, індексувати, додавати підписи та здійснювати розумний пошук за допомогою вільного тексту, використовуючи модель з 2 мільярдами параметрів, яка була б надто повільною для виконання лише на процесорі Raspberry Pi.

Ми можемо придумати безліч застосувань у сфері домашньої безпеки та спостереження, наприклад, вимкнення сигналізації під час доставки посилки та повідомлення про завершення доставки або надсилання щоденного звіту про важливі події, пов'язані з моніторингом домашніх тварин. AI HAT+ 2 також ідеально підходить для застосувань у сфері безпеки та моніторингу в таких галузях, як забезпечення якості, охорона здоров'я та промислова автоматизація.

Від голосу до дії

Ще одним потужним застосуванням AI HAT+ 2 є локальний агент «голос-дія», що поєднує високообчислювальне інференційне моделювання з взаємодією з відносно низькою пропускною здатністю. Ці робочі процеси часто базуються на великому етапі попереднього заповнення, тобто обробці великого, мінливого контексту вхідних даних перед генерацією короткої відповіді, що може бути набагато повільнішим на одному лише процесорі Raspberry Pi. Це особливо корисно для агентів, які постійно отримують нові дані (включаючи показання датчиків, стан пристроїв, журнали, розклади та останні події), а потім відповідають локально короткою командою або дією.

Повна послідовна конвеєрна система спочатку перетворює вільну мову в текст за допомогою моделі класу Whisper, після чого невелика LLM обробляє розуміння намірів, прийняття рішень і природну взаємодію з вільним текстом, запускаючи реальні дії локально і надійно. Ця архітектура забезпечує роботу агентного та фізичного штучного інтелекту на периферії, підтримуючи більші моделі Whisper для підвищення точності, забезпечуючи недороге, чутливе, конфіденційне управління голосом у реальному часі для безперебійної роботи користувача.

Тут також існує безліч застосувань. Наприклад, локальна функція «голос в дію» дозволяє природно та без дотиків керувати пристроями, усуваючи необхідність переходити між складними меню та підменю або гортати нудні посібники. Іншим прикладом застосування є інтуїтивне орієнтування та навігація в громадських місцях, таких як торгові центри, аеропорти та університетські містечка, де користувачі можуть вказати, що вони хочуть зробити, а не точне місце, яке їм потрібно знайти (наприклад, «Де я можу купити сонцезахисні окуляри?», «Де я можу пообідати?» або «Як мені дістатися до виходу?»). У робототехніці та промислових системах голосове управління може сприяти більш оперативній взаємодії між людиною і машиною та більш злагодженій співпраці.

Розширені програми для видимості та бачення  

AI HAT+ 2 забезпечує значне підвищення продуктивності при виконанні складних завдань, пов'язаних із обробкою зображень. Висока обчислювальна потужність і ефективне виконання на пристрої безпосередньо перетворюються на значне підвищення продуктивності — на 100% швидше, ніж у попередній моделі Raspberry Pi AI HAT+.

Чіп Hailo-10H прискорює роботу великих конволюційних нейронних мереж (CNN) і моделей зору на основі трансформаторів, включаючи CLIP, виявлення zero-shot і детектори об'єктів великої ємності, забезпечуючи більш багате сприйняття без збільшення пропускної здатності або потужності. Це дозволяє створювати фізичні системи штучного інтелекту, що поєднують кілька етапів бачення — виявлення, вбудовування, семантичне зіставлення та міркування — повністю на периферії, відкриваючи можливості для більш потужних і чутливих додатків у сферах домашньої автоматизації, безпеки, робототехніки, роздрібної торгівлі, промислової автоматизації тощо. Без підключення до хмари дані не залишають пристрій, а також у мережі відсутні затримки та різноманітні додаткові витрати.

Використовуйте ваші сильні сторони

Raspberry Pi AI HAT+ 2 демонструє максимальну потужність, коли певні переваги використовуються для відповідних застосувань. Ось декілька прикладів:

Отже, висновок: не просіть у тостера провести вам урок історії...

Raspberry Pi AI HAT+ 2 не призначений для конкуренції з хмарним інференсом; великі LLM завжди будуть працювати краще там, де обчислювальні потужності та пам'ять фактично не обмежені. Однак для периферійних сценаріїв, де важливі конфіденційність, автономна робота, низька затримка та низьке енергоспоживання, він відкриває реальні можливості, які раніше були недоступні на платформі Raspberry Pi, з оригінальним AI HAT+ або без нього.

Ви зможете максимально ефективно використовувати його, коли вам потрібно виконувати обмежені за обсягом генеративні завдання на пристрої разом із даними з камер або датчиків реального світу, особливо якщо альтернативою є залежність від хмарних технологій або набагато більший і дорожчий апаратний комплекс.

Міцна спільнота Hailo налічує тисячі активних розробників. Нещодавні інтеграції з Frigate та Home Assistant роблять AI HAT+ 2 найпривабливішим варіантом для всіх, хто хоче зробити перші кроки у фізичній штучній інтелігенції та домашній автоматизації.