Raspberry Pi AI HAT+ 2: ejecuta modelos LLM y VLM de forma local

Raspberry Pi ha lanzado la segunda versión de su placa de expansión de IA con unidad de procesamiento neuronal (NPU), la Raspberry Pi AI HAT+ 2. Basada en el acelerador Hailo-10H, esta placa complementaria aporta capacidades de procesamiento de IA generativa a la Raspberry Pi 5, lo que la convierte en una opción ideal para aplicaciones como el control de procesos sin conexión a internet, el análisis seguro de datos, la gestión de instalaciones y robótica. El costo de la Raspberry Pi AI HAT+ 2 es de $130 dólares (para estados unidos).

Un rendimiento de 40 TOPS (tera operaciones por segundo), junto con 8 GB de memoria RAM dedicada integrada, permite al AI HAT+ 2 acelerar modelos de lenguaje grande (LLM) y modelos de lenguaje visual (VLM) de forma local y sin conexión a internet, eliminando la necesidad de enviar datos a servidores remotos en la nube para su procesamiento y manteniendo la privacidad, la seguridad y la rentabilidad de la computación de IA.

Características generales

  • Acelerador de IA Hailo-10H que ofrece un rendimiento de inferencia de 40 TOPS (INT4).
  • Rendimiento en modelos de visión por computadora comparable al del Raspberry Pi AI HAT+ (26 TOPS).
  • Ejecuta modelos de IA generativa de forma eficiente gracias a sus 8 GB de memoria RAM integrada.
  • Totalmente integrado en la pila de software de cámara de Raspberry Pi.
  • Cumple con la especificación Raspberry Pi HAT+.
  • Se suministra con un disipador térmico opcional*, así como con un conector de apilamiento de 16 mm, separadores y tornillos, lo que permite su instalación en una Raspberry Pi 5 con el Raspberry Pi Active Cooler instalado.
  • Documentación.

Aplicaciones de LLM disponibles

  • DeepSeek-R1-Distill: 1.5 billones de parámetros
  • Llama 3.2: 1 billón de parámetros
  • Qwen 2.5-Coder: 1.5 billones de parámetros
  • Qwen 2.5-Instruct: 1.5 billones de parámetros
  • Qwen 2: 1.5 billones de parámetros

Ejemplo con modelo Qwen2 para responder preguntas simples:

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