paket raspberry pi ai

Bagaimana cara kerja kit raspberry pi ai

Raspberry Pi AI Kit mengubah Pi 5 Anda menjadi platform AI edge yang mumpuni dengan menggabungkan M.2 HAT dengan chip akselerator Hailo-8L. Sederhananya, ia bekerja dengan memindahkan komputasi AI dari CPU ke unit pemrosesan saraf khusus yang menghasilkan 13 triliun operasi per detik (13 TOPS) dan hanya menggunakan 1-2 watt selama beban kerja biasa (Sumber: Theregister.com, 2024). Dengan $70, Anda mendapatkan akselerasi perangkat keras yang membuat deteksi objek, estimasi pose, dan klasifikasi gambar secara real-time benar-benar dapat dilakukan pada komputer papan tunggal seharga $60.

Menurut saya arsitektur ini sangat pintar. Daripada menunggu bertahun-tahun hingga Raspberry Pi membangun NPU terintegrasi, mereka bermitra dengan Hailo untuk menciptakan solusi modular yang berfungsi saat ini dan dapat ditingkatkan dengan mudah besok-AI HAT+ dengan 26 TOPS sudah tersedia bagi mereka yang membutuhkan lebih banyak daya (Sumber: techcrunch.com, 2024).

Arsitektur Perangkat Keras: Bagaimana Komponen Terhubung

AI Kit terdiri dari dua bagian fisik yang berfungsi sebagai satu sistem. Pertama, Anda memiliki Raspberry Pi M.2 HAT+ resmi, yang merupakan papan sirkuit yang terpasang ke header GPIO 40-pin Pi 5 dan menyediakan slot M.2 2242 atau 2280. Kedua, ada modul akselerator AI Hailo-8L—kartu M.2 kecil seukuran permen karet yang dicolokkan ke slot tersebut.

Inilah yang terjadi ketika Anda menghubungkan semuanya:

M.2 HAT mengambil daya dari pin GPIO Pi 5 dan membuat koneksi PCIe Gen 2 atau Gen 3 melalui antarmuka PCIe board. Modul Hailo-8L menerima daya dan data melalui koneksi M.2 tunggal ini. CPU Pi 5 Anda menangani sistem operasi, logika aplikasi, dan pra-pemrosesan, sementara chip Hailo mengambil alih saat inferensi jaringan saraf perlu dilakukan.

Dampak Koneksi PCIe terhadap Kinerja

Kecepatan koneksi sangat penting di sini. Pengujian menunjukkan frame rate dua kali lipat saat menjalankan PCIe Gen 3 dibandingkan Gen 2 pada model YOLOv8s yang sama (Sumber: forums.raspberrypi.com, 2024). Pi 5 mendukung PCIe Gen 3 x1, memberi Anda sekitar 1 GB/s bandwidth antara CPU dan akselerator AI-cukup untuk sebagian besar tugas computer vision tanpa hambatan.

Hailo-8L mencapai efisiensi 3-4 TOPS per watt, menempatkannya setara dengan perangkat Jetson Orin milik Nvidia dalam hal kinerja per dolar dan kinerja per watt (Sumber: jeffgeerling.com, 2024). Jika Anda memperhitungkan konsumsi idle 3-4W pada Pi 5, seluruh sistem menggunakan lebih sedikit daya dibandingkan pengisi daya ponsel saat memproses beban kerja AI.

Di dalam Hailo-8L: Penjelasan Akselerasi Jaringan Neural

Hailo-8L bukanlah-prosesor tujuan umum-melainkan ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) yang dirancang khusus untuk menjalankan jaringan neural secara efisien. Anggap saja seperti kartu grafis, tetapi alih-alih merender segitiga, kartu ini dioptimalkan untuk perkalian matriks dan konvolusi yang mendukung model AI.

Chip ini menggunakan arsitektur eksklusif yang disebut Hailo "ASIC Terstruktur". Tanpa terlalu mendalami desain silikon, ini berarti chip tersebut telah mendedikasikan unit perangkat keras untuk berbagai operasi jaringan saraf: lapisan konvolusional, fungsi aktivasi, operasi penggabungan, dan lapisan yang terhubung sepenuhnya, semuanya mendapatkan jalur eksekusi yang dioptimalkan.

Bagaimana Inferensi Sebenarnya Terjadi

Saat Anda menjalankan model seperti YOLOv8 untuk deteksi objek, berikut alur kerja yang disederhanakan:

Kamera Anda menangkap bingkai dan mengirimkannya ke CPU Pi. CPU menangani prapemrosesan gambar-mengubah ukuran dimensi masukan model, mengonversi ruang warna, dan menormalkan nilai piksel. Data yang telah diproses sebelumnya ini dikirim melalui bus PCIe ke Hailo-8L. Akselerator menjalankan jaringan saraf, mengeluarkan hasil deteksi mentah (kotak pembatas, skor keyakinan, prediksi kelas). CPU menerima hasil ini dan menangani penekanan non-maksimum pasca-pemrosesan-untuk menghapus deteksi duplikat, menggambar kotak pada gambar, memperbarui UI aplikasi Anda.

Keindahan pembagian kerja ini terlihat dalam tolok ukurnya. Pengujian menunjukkan AI Kit menjalankan deteksi tangan dan landmark pada 26-28 frame per detik hingga 5,8 kali lebih cepat dibandingkan menjalankan model TensorFlow Lite hanya pada CPU Pi 5 (Sumber: raspberrypi.com, 2024).

Format Model yang Didukung

Hailo-8L tidak menjalankan model TensorFlow atau PyTorch standar secara langsung. Anda perlu mengonversi model Anda menggunakan Dataflow Compiler Hailo, yang mengoptimalkannya untuk arsitektur chip. Proses kompilasi mengambil model terlatih Anda (biasanya format ONNX) dan memetakannya ke perangkat keras Hailo, menerapkan kuantisasi dan pengoptimalan lainnya.

Model pra-kompilasi untuk arsitektur umum tersedia melalui Hailo Model Zoo: ResNet-50 berjalan pada 500 FPS, varian YOLOv5, YOLOv8 dalam berbagai ukuran, MobileNet untuk klasifikasi ringan, dan model estimasi Pose. Jika Anda bekerja dengan model kustom, alur kerja kompilasi memerlukan beberapa pembelajaran tetapi mengikuti praktik penerapan AI standar.

Konsumsi Daya dan Manajemen Termal

Salah satu spesifikasi AI Kit yang paling mengesankan adalah efisiensi daya. Hailo-8L biasanya menggunakan 1-2 watt selama inferensi aktif, dengan puncak sekitar 5 watt bergantung pada kompleksitas model dan kecepatan bingkai (Sumber: Theregister.com, 2024). Dikombinasikan dengan konsumsi dasar Pi 5, Anda menghasilkan sekitar 5-9 watt total daya sistem di bawah beban kerja AI.

Modul M.2 dilengkapi heatsink kecil, dan dalam pengoperasian normal, pendinginan pasif terbukti cukup. Saya perhatikan chipnya tetap cukup dingin sehingga pelambatan termal tidak menjadi masalah untuk aplikasi visi komputer pada umumnya. Untuk proyek tertutup atau skenario beban tinggi yang berkelanjutan, menambahkan kipas ke casing Pi 5 membantu CPU dan akselerator AI mempertahankan performa puncak.

Membandingkan ini dengan alternatif mengungkapkan proposisi nilai: Nvidia Jetson Orin Nano mulai dari $249 dan menggunakan 7-15W saat beban. Akselerator Coral USB Google berharga $60 tetapi hanya memberikan 4 TOPS dan memerlukan bandwidth USB 3.0. Intel Neural Compute Stick 2 dihentikan. AI Kit mencapai titik terbaik dalam hal harga, kinerja, dan efisiensi daya yang belum pernah ada sebelum tahun 2024.

Tumpukan Perangkat Lunak: Dari OS hingga Aplikasi

AI Kit memerlukan Bookworm Raspberry Pi OS (64-bit) atau lebih baru. Hailo menyediakan rangkaian perangkat lunak yang mencakup driver kernel untuk komunikasi PCIe, pustaka runtime yang mengelola pemuatan dan inferensi model, pengikatan Python untuk integrasi yang mudah, dan integrasi aplikasi rpicam untuk proyek berbasis kamera.

Menyiapkan Model Pertama Anda

Instalasi memakan waktu sekitar 15 menit jika Anda mengikuti panduan resmi. Setelah mem-flash OS dan menghubungkan perangkat keras, Anda menjalankan skrip instalasi Hailo, yang menambahkan modul dan pustaka kernel yang diperlukan. Paket aplikasi rpicam-diperbarui untuk menyertakan dukungan Hailo, memungkinkan Anda menjalankan model AI langsung dari pipeline kamera.

Pengujian dengan demo yang disertakan menunjukkan sistem sedang beraksi:

rpicam-halo --postingan-file proses /usr/share/rpicam-assets/hailo_yolov8_pose.json

Perintah ini menangkap bingkai kamera, menjalankannya melalui model estimasi pose pada chip Hailo, dan menampilkan hasilnya secara{0}}waktu nyata. Kecepatan bingkai bergantung pada kompleksitas model-model yang lebih ringan seperti YOLOv8n mencapai 60+ FPS sedangkan versi yang lebih berat seperti YOLOv8m mungkin berjalan pada 20-30 FPS.

Untuk pengembangan Python, alur kerjanya terlihat seperti panggilan khusus OpenCV plus Hailo{0}}standar:

Anda mengimpor perpustakaan HailoRT, memuat file model yang dikompilasi, memasukkan frame yang telah diproses sebelumnya ke model, mengambil hasil inferensi, dan memproses output dalam logika aplikasi Anda. API mengabstraksi sebagian besar kompleksitas, meskipun memahami format tensor input/output memerlukan membaca dokumentasi model.

Contoh Penerapan-Dunia Nyata

Beberapa proyek menunjukkan penerapan AI Kit yang praktis. Sistem manajemen inventaris ritel menggunakan AI Kit yang menjalankan YOLOv8n untuk mendeteksi produk di rak, sementara EfficientNet pada CPU memantau intrusi gudang (Sumber: forums.raspberrypi.com, 2024). Pendekatan-model ganda menunjukkan bagaimana Anda dapat menggabungkan inferensi yang dipercepat dengan model berbasis-CPU bila diperlukan.

Aplikasi keamanan mendapat manfaat dari kemampuan{0}waktu nyata Kit. Sistem pengenalan wajah memproses streaming video pada 25-30 FPS, memungkinkan kontrol entri atau pencatatan pengunjung tanpa ketergantungan cloud. Estimasi pose berjalan cukup cepat untuk aplikasi kebugaran yang melacak bentuk latihan atau menghitung pengulangan.

Proyek pemantauan satwa liar memanfaatkan perangkap kamera bertenaga surya-yang berkonsumsi daya rendah dan deteksi objek untuk mengidentifikasi hewan dan perilakunya tanpa harus sering mengganti baterai. Kombinasi keserbagunaan Pi dan-AI yang dipercepat perangkat keras membuat penerapan edge yang sebelumnya tidak praktis dapat dilakukan.

[Saran elemen visual: Sisipkan diagram yang menunjukkan aliran data dari Kamera → Pi CPU (pemrosesan awal) → PCIe → Hailo-8L (inferensi) → Pi CPU (hasil) → Tampilan/Penyimpanan]

Batasan dan Kapan Tidak Menggunakan AI Kit

Kit ini berfungsi dengan baik untuk inferensi, namun tidak akan membantu pelatihan model-yang masih memerlukan GPU atau stasiun kerja cloud. 13 TOPS mungkin terdengar mengesankan, tapi itu jauh dari perangkat keras pusat data. Model yang kompleks atau beberapa aliran inferensi simultan dapat membebani akselerator.

Kompatibilitas model memerlukan perhatian. Anda terkunci pada arsitektur yang didukung kompiler Hailo. Model-tercanggih dari makalah penelitian mungkin tidak berfungsi sampai Hailo menambahkan dukungan atau Anda menginvestasikan waktu dalam kompilasi khusus. Model Zoo mencakup sebagian besar kasus penggunaan umum, namun aplikasi khusus mungkin memerlukan solusi.

Latensi penting untuk beberapa aplikasi. Meskipun Hailo-8L cepat, waktu-perjalanan pengiriman data melalui PCIe, menjalankan inferensi, dan mengembalikan hasil memerlukan waktu beberapa milidetik dibandingkan dengan NPU terintegrasi. Untuk robotika atau sistem kendali real-time yang setiap milidetiknya berarti, penundaan jalur pipa ini mungkin signifikan.

Keterbatasan anggaran mempengaruhi proposisi nilai. Jika Anda sudah memiliki Pi 5, AI Kit seharga $70 adalah pilihan yang tepat. Jika Anda memulai dari awal, Anda menghabiskan $130+ untuk sistem yang lengkap (Pi 5 + AI Kit + catu daya + penyimpanan), sehingga pesaing Jetson Nano mulai terlihat kompetitif bergantung pada kebutuhan kinerja Anda.

Membandingkan Spesifikasi Perangkat Keras

Varian AI HAT+ menawarkan kompatibilitas yang lebih baik dengan casing Pi 5 dan desain mekanis yang ditingkatkan, namun memberikan performa yang identik dengan Kit asli pada tingkat 13 TOPS (Sumber: Electronicsweekly.com, 2025). Versi 26 TOPS menggandakan throughput untuk aplikasi yang perlu memproses input resolusi lebih tinggi atau menjalankan model yang lebih kompleks.

Masalah dan Solusi Pengaturan Umum

AI Kit tidak terdeteksi setelah instalasi

Ini biasanya menunjukkan masalah enumerasi PCIe. Periksa apakah Anda telah mengaktifkan PCIe di file config.txt Pi dan apakah M.2 HAT terpasang dengan kuat di semua pin GPIO. Menjalankan lspci akan menampilkan perangkat Hailo jika koneksi berfungsi.

Model berjalan lebih lambat dari yang diharapkan

Pastikan Anda benar-benar menggunakan akselerator Hailo dan tidak kembali ke inferensi CPU. Periksa log untuk menemukan kesalahan selama pemuatan model. Pastikan model Anda dikompilasi dengan benar untuk arsitektur Hailo-mencoba menjalankan model yang belum dikonversi akan gagal atau default ke eksekusi CPU.

Sistem mogok saat dimuat

Masalah pasokan listrik menyebabkan sebagian besar masalah stabilitas. Pi 5 membutuhkan minimum 5V/5A (27W), dan AI Kit menambah persyaratan tersebut. Gunakan catu daya resmi Raspberry Pi 27W atau setara. Daya yang tidak memadai menyebabkan penurunan tegangan yang merusak sistem selama inferensi puncak.

Integrasi kamera tidak berfungsi

Integrasi rpicam-aplikasi Hailo memerlukan versi rpicam tertentu. Perbarui semuanya dengan Sudo apt update dan Sudo apt upgrade sebelum memecahkan masalah lebih lanjut. Beberapa modul kamera memerlukan perubahan konfigurasi di /boot/config.txt agar dapat bekerja secara optimal dengan pipeline AI.

Masa Depan-Membuktikan Investasi Anda

Desain modular berarti Anda dapat melakukan upgrade secara mandiri. Saat ini, Anda mungkin menjalankan AI Kit seharga $70 dengan 13 TOPS. Tahun depan, jika aplikasi Anda memerlukan kinerja lebih, tukar 26 TOPS AI HAT+ dengan $110 tanpa mengganti Pi 5 Anda. Tumpukan perangkat lunak tetap kompatibel di seluruh chip Hailo-8L dan Hailo-8.

Hailo terus memperluas kebun modelnya dan meningkatkan dukungan kompiler. Model yang memerlukan pengoptimalan manual pada bulan Juni 2024 kini memiliki versi-yang telah dikompilasi sebelumnya. Tren ini semakin cepat seiring dengan semakin matangnya platform. Ekosistem di sekitar proyek AI berbasis Pi-berkembang pesat-forum, tutorial, dan-alat pihak ketiga membuat implementasi menjadi lebih mudah setiap bulannya.

Pembaruan perangkat lunak juga membawa peningkatan kinerja. Tolok ukur awal menunjukkan model tertentu berjalan pada X FPS; driver yang dioptimalkan dan pembaruan firmware telah meningkatkan angka tersebut sebesar 10-20% tanpa perubahan perangkat keras. Mengikuti pembaruan OS dan paket Hailo akan memaksimalkan kemampuan Kit Anda.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apakah Raspberry Pi AI Kit berfungsi dengan model Pi lama?

Tidak, AI Kit memerlukan Raspberry Pi 5. Koneksi PCIe sangat penting untuk komunikasi-bandwidth tinggi yang diperlukan antara CPU dan akselerator. Model Pi sebelumnya tidak memiliki dukungan PCIe, sehingga tidak kompatibel dengan arsitektur ini.

Bisakah saya menjalankan beberapa model AI secara bersamaan?

Ya, tetapi performa bergantung pada kompleksitas model dan kecepatan frame. Hailo-8L dapat membagi waktu-di antara model, meskipun menjalankan model berat secara bersamaan akan mengurangi kecepatan frame individual. Proyek praktis sering kali menjalankan satu model yang dipercepat dan satu atau lebih model berbasis CPU secara paralel.

Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk kompilasi model?

Model sederhana dikompilasi dalam 5-15 menit pada laptop yang layak. Model kompleks dengan banyak lapisan mungkin memerlukan waktu 30-60 menit. Anda hanya mengkompilasi satu kali per model, lalu menyebarkan file .hef yang telah dikompilasi ke Pi Anda. Model yang telah dikompilasi sebelumnya dari Model Zoo tidak memerlukan kompilasi sama sekali.

Apakah AI Kit berfungsi tanpa koneksi internet?

Sangat. Setelah Anda menginstal perangkat lunak dan mengkompilasi model Anda, semuanya berjalan secara lokal. Hal ini menjadikan Kit ini ideal untuk aplikasi yang sensitif-privasi, penerapan jarak jauh, atau di mana pun akses jaringan tidak dapat diandalkan atau tidak tersedia.

Bisakah saya melatih model langsung di AI Kit?

Tidak, Hailo-8L hanyalah perangkat keras inferensi. Pelatihan memerlukan pengoptimalan perangkat keras yang berbeda dan daya yang jauh lebih besar. Alur kerja umumnya melibatkan pelatihan tentang GPU cloud atau stasiun kerja dengan PyTorch/TensorFlow, mengonversi ke format ONNX, mengompilasi dengan alat Hailo, lalu menerapkan model yang dikompilasi ke Pi Anda.

Apa perbedaan antara AI Kit dan AI HAT+?

AI Kit asli menggabungkan M.2 HAT dengan modul Hailo-8L seharga $70. AI HAT+ adalah board yang telah direvisi dengan kompatibilitas case yang lebih baik, tersedia dengan 13 TOPS Hailo-8L ($70) atau 26 TOPS Hailo-8 ($110). Performanya identik pada tingkat 13 TOPS; pilih berdasarkan ketersediaan dan apakah Anda memerlukan desain fisik yang ditingkatkan.

Bagaimana AI Kit menangani resolusi gambar yang berbeda?

Akselerator memproses resolusi apa pun yang dilatih model Anda-biasanya 640x640 atau serupa untuk deteksi objek. CPU Anda menangani pengubahan ukuran input kamera agar sesuai dengan dimensi model yang diharapkan. Resolusi masukan yang lebih tinggi memerlukan waktu prapemrosesan yang lebih lama namun tidak secara langsung memengaruhi kecepatan inferensi Hailo karena ukuran masukan model tetap konstan.

Apakah Hailo-8L kompatibel dengan model TensorFlow Lite?

Tidak secara langsung. Anda perlu mengonversi model TensorFlow Lite ke format ONNX, lalu mengompilasinya dengan Dataflow Compiler Hailo. Banyak arsitektur umum TensorFlow Lite yang didukung, namun proses konversi mungkin memerlukan penyesuaian bergantung pada kompleksitas model dan operasi yang digunakan.

Mengambil Langkah Pertama Anda

Mulailah dengan-demo yang telah dikompilasi sebelumnya untuk memahami karakteristik kinerja sebelum mendalami model khusus. Sampel deteksi objek dan estimasi pose menunjukkan kemampuan Kit tanpa memerlukan pengetahuan kompilasi model. Setelah Anda merasa nyaman dengan perangkat kerasnya, bereksperimenlah dengan model yang berbeda dari Hailo Model Zoo untuk menemukan keseimbangan antara akurasi dan kecepatan untuk aplikasi Anda.

Raspberry Pi AI Kit mewakili perubahan signifikan dalam aksesibilitas edge AI. Untuk pertama kalinya, penghobi dan-pengembang skala kecil dapat menerapkan sistem visi komputer canggih dengan kinerja yang sebelumnya memerlukan perangkat keras mahal atau ketergantungan cloud. Kombinasi ekosistem Raspberry Pi dan akselerator efisien Hailo menciptakan kemungkinan yang tidak ada dalam kategori di bawah-$100 hingga tahun 2024.

Baik Anda membuat kamera keamanan cerdas, sistem inspeksi industri, atau bereksperimen dengan AI di edge, AI Kit memberikan kekuatan komputasi untuk membuat proyek tersebut dapat dilaksanakan. Arsitekturnya terbukti, perangkat lunaknya berkembang pesat, dan komunitas secara aktif membangun solusi yang dapat Anda pelajari dan adaptasi.