Revolution på skrivbordet: Raspberry Pi lanserar AI HAT+ 2 med 8GB dedikerat minne
Drömmen om att köra avancerad generativ AI lokalt på en enkortsdator har precis blivit verklighet. Raspberry Pi har officiellt avtäckt AI HAT+ 2 – en expansionsmodul som inte bara höjer ribban för beräkningskraft, utan även introducerar dedikerat minne som är helt dolt för huvudprocessorn. För 130 dollar förvandlas din Raspberry Pi 5 till ett kraftpaket för framtidens AI-modeller.
Det handlar inte längre bara om enkla automatiseringsuppgifter. Med AI HAT+ 2 flyttar Raspberry Pi fokus från molnbaserade lösningar till en privat, säker och blixtsnabb lokal miljö. Genom att eliminera behovet av molnet garanteras både datasekretess och minimal latens, vilket öppnar dörrar för allt från avancerad textöversättning till komplex bildanalys direkt på kanten (edge computing).
Arkitekturen bakom kraften
Hjärtat i den nya expansionen är Hailo-10H, en accelerator för neurala nätverk som levererar imponerande 40 TOPS (biljoner operationer per sekund) vid INT4-precision. Men den mest banbrytande nyheten rör minneshanteringen. Till skillnad från tidigare modeller, som förlitade sig på värddatorns systemminne, är AI HAT+ 2 utrustad med eget dedikerat RAM.
Hela 8GB LPDDR4/LPDDR4X-minne sitter direkt på kortet. Detta minne är “osynligt” för Raspberry Pi 5-processorn och kan uteslutande användas av Hailo-koprocessorn. Denna arkitektoniska finess är nyckeln till att kortet kan hantera stora språkmodeller (LLMs) och visionsspråkmodeller (VLMs) med upp till 1,5 miljarder parametrar.
Kapacitet och stödda modeller
Vad innebär 40 TOPS och 8GB dedikerat minne i praktiken? Det innebär att din Raspberry Pi nu kan konversera, koda och analysera bilder med några av världens mest sofistikerade öppna AI-modeller.
| Kategori | Exempel på modeller | Kapacitet / Användning |
|---|---|---|
| Språkmodeller (LLM) | Llama 3.2 (1B), DeepSeek-R1-Distill (1.5B) | Textgenerering och analys |
| Översättning | Qwen-serien (t.ex. Qwen2) | Text-till-text översättning |
| Datorseende | YOLO-baserade modeller | Objektsigenkänning, pose-estimering |
| Bildsegmentering | Scensegmentering | Identifiering av miljöer och objekt |
För datorseende (computer vision) levererar AI HAT+ 2 en prestanda som är likvärdig med sin föregångare på 26 TOPS, vilket säkerställer att existerande arbetsflöden för objektigenkänning förblir snabba och effektiva.
Enkel integration och låg energiprofil
Trots den kraftfulla prestandan är AI HAT+ 2 en förvånansvärt energisnål komponent. Den typiska strömförbrukningen ligger på endast 2,5W, med ett absolut tak på 3W. Detta kan jämföras med de 10W som en Raspberry Pi 5 drar vid drift.
Installationen sker sömlöst via en standard PCI Express FFC (Flexible Flat Cable) och ansluts till 40-pin GPIO-headern på Raspberry Pi 5. Mjukvarustödet är omfattande och inkluderar integration med Raspberry Pis kamerastackar såsom libcamera, rpicam-apps och Picamera2. För den som vill finjustera sina modeller finns stöd för Low-Rank Adaptation (LoRA) via Hailo Dataflow Compiler.
Vad får du i paketet?
När du investerar i AI HAT+ 2 får du en komplett lösning redo för montering. Raspberry Pi har inte sparat på detaljerna för att säkerställa stabil drift under belastning.
Detta ingår vid köp:
- AI HAT+ 2 expansionskort
- Kylfläns (heatsink) med push-pin-fästen
- Förlängd GPIO-header
- Monteringspelare och skruvar
- Instruktionskort för installation av kylfläns
Framtidsutsikter
Även om 8GB-versionen för 130 dollar är den modell som leder lanseringen, har Raspberry Pi antytt att fler varianter är på väg. För användare med mindre resurskrävande behov planeras framtida lanseringar av modeller med 4GB och 2GB minne.
Med AI HAT+ 2 har Raspberry Pi tagit ett gigantiskt kliv från att vara en hobbyplattform till att bli en seriös utmanare inom lokal AI-utveckling. Det är en hårdvara som inte bara lovar kraft, utan också den integritet och kontroll som dagens tech-entusiaster kräver.