Bagaimana cara kerja kit raspberry pi ai?
Raspberry Pi AI Kit bekerja dengan menghubungkan unit pemrosesan saraf khusus melalui adaptor M.2 HAT+ ke antarmuka PCIe Raspberry Pi 5 Anda. Kit ini memberikan kekuatan pemrosesan AI 13 tera-per detik hanya dengan $70, memungkinkan-deteksi objek secara real-time, estimasi pose, dan segmentasi gambar tanpa membebani CPU utama. Modul akselerasi mandiri ini menangani inferensi AI secara lokal, menjadikan Pi 5 Anda mampu menjalankan model visi komputer canggih yang sebelumnya memerlukan komputasi awan atau perangkat keras mahal.
Waktu pasar sangatlah penting. Raspberry Pi melaporkan pendapatan $259,5 juta pada tahun fiskal 2024 dengan 22 peluncuran produk yang berfokus pada perangkat keras AI dan IoT, yang menandakan pertaruhan strategis mereka pada komputasi edge. Saat bisnis mengalihkan beban kerja AI dari cloud ke perangkat edge, memahami cara kerja perangkat yang terjangkau ini menjadi sangat penting bagi pengembang yang mengerjakan proyek kamera pintar, robotika, dan otomasi industri.
Di dalam Perangkat Keras: Arsitektur Fisik
AI Kit terdiri dari tiga komponen terintegrasi yang bekerja sama. Prosesor saraf Hailo-8L berada pada intinya-di sinilah komputasi AI sebenarnya terjadi. Modul ini menggunakan faktor bentuk M.2 2242 dan terhubung melalui konektor tepi kunci M, mengikuti konvensi komponen PC standar.
M.2 HAT+ berfungsi sebagai jembatan antara chip Hailo dan antarmuka PCIe Gen 3 Raspberry Pi Anda. Anggap saja sebagai penerjemah yang mengubah sinyal antara dua bahasa perangkat keras yang berbeda. Bantalan termal sudah-dipasang di antara modul dan HAT+ untuk mencegah panas berlebih selama operasi AI intensif-detail ini penting karena pemrosesan saraf menghasilkan panas yang signifikan.
Urutan koneksi mengalir seperti ini: Raspberry Pi 5 → kabel PCIe FPC → M.2 HAT+ → chip Hailo-8L. Berbeda dengan AI HAT+ terbaru yang mengintegrasikan semuanya ke dalam satu board, AI Kit menggunakan pendekatan M.2 modular, memberi Anda fleksibilitas untuk menukar penyimpanan NVMe jika diperlukan.
Metrik Kinerja yang Sebenarnya Penting
Angka TOPS mentah tidak menceritakan keseluruhan cerita. Hailo-8L mencapai efisiensi 3-4 TOPS per watt, yang menjelaskan mengapa kinerjanya sebanding dengan sistem yang berbiaya 5x lebih mahal. Pengujian di dunia nyata mengungkapkan wawasan yang lebih praktis.
Menjalankan deteksi objek YOLOv8 pada umpan video 640x640 piksel, Pi 5 dengan Hailo-8L mencapai 80 FPS dengan mengaktifkan PCIe Gen 3-menggandakan kinerja mode Gen 2. Konsumsi daya tetap sangat rendah. Seluruh sistem Pi 5 8GB dengan akselerasi Hailo menggunakan sekitar 10W selama inferensi AI aktif, sebanding dengan pengisi daya ponsel pada umumnya.
Manajemen suhu terbukti efektif dalam praktiknya. Pengujian benchmark Seeed Studio menunjukkan kinerja yang stabil di seluruh sesi yang diperpanjang tanpa pembatasan, berkat-solusi termal yang telah diinstal sebelumnya. Hal ini berbeda dengan inferensi berbasis GPU-di mana keterbatasan termal sering kali menjadi hambatan.
Aliran Data: Dari Kamera ke Hasil Inferensi
Inilah yang sebenarnya terjadi saat Pi 5 Anda memproses video langsung melalui AI Kit. Modul kamera menangkap bingkai dan mengirimkan data gambar mentah ke CPU Raspberry Pi melalui antarmuka CSI. CPU melakukan prapemrosesan minimal-biasanya hanya konversi format dan penyesuaian resolusi-sebelum menyerahkan data ke akselerator Hailo.
Bus PCIe Gen 3 mentransfer data yang telah diproses sebelumnya ke Hailo-8L dengan kecepatan hingga 8 GT/s. Prosesor saraf kemudian menjalankan inferensi sebenarnya menggunakan arsitektur khusus. Arsitektur Hailo-8 mencakup RAM mandiri tanpa memerlukan DRAM eksternal, yang secara signifikan mengurangi latensi dibandingkan dengan akselerator AI tradisional yang terus-menerus mengambil data dari memori sistem.
Hasil mengalir kembali melalui koneksi PCIe yang sama. CPU menerima data terstruktur-koordinat objek, skor keyakinan klasifikasi, pose yang terdeteksi-bukan piksel mentah. Skrip Python Anda kemudian menafsirkan hasil ini untuk memicu tindakan: mengirim peringatan, merekam rekaman, mengaktifkan motor, atau memperbarui database.
Tumpukan perangkat lunak-aplikasi rpicam menyediakan lapisan integrasi. Saat ini, aplikasi rpicam-adalah perangkat lunak utama dengan integrasi Hailo yang mendalam, meskipun dukungan Picamera2 telah ditambahkan. Ini berarti Anda dapat menulis skrip yang menyalurkan input kamera dengan lancar melalui jaringan saraf hanya dengan beberapa baris kode.
Implementasi-Dunia Nyata: Casing Kamera Keamanan Cerdas
Izinkan saya menjelaskan contoh nyata yang menunjukkan kemampuan kit ini. Proyek VEEB membangun "Peeper Pam", sebuah-sistem deteksi bertenaga AI yang memperingatkan pengguna ketika seseorang mendekat dari belakang selama panggilan video, menggunakan deteksi objek untuk mengidentifikasi manusia sambil mengabaikan furnitur dan tanaman.
Implementasinya memerlukan komponen dasar: Raspberry Pi 5 dengan AI Kit, Modul Kamera 3, Raspberry Pi Pico W, dan voltmeter analog. Pengembangan sistem ini hanya membutuhkan waktu tiga hari, dengan tantangan teknis terbesar adalah penerapan soket web untuk komunikasi yang efisien antara Pi 5 dan Pico W.
Arsitekturnya mendemonstrasikan komputasi edge yang cerdas. Pi 5 menangani semua pemrosesan AI secara lokal-menganalisis setiap frame untuk mengetahui keberadaan manusia, menghitung skor keyakinan, dan memicu peringatan. Pico W yang ringan hanya mendengarkan sinyal daripada terus-menerus melakukan polling, menghemat daya dan mengurangi overhead jaringan. Pengukur analog memberikan umpan balik visual instan, bergerak dari 0 (tidak ada orang yang terdeteksi) ke 1 (deteksi tertentu) dengan gradasi ketidakpastian.
Proyek ini menggunakan total daya sekitar 12-15W termasuk kamera, jauh lebih sedikit dibandingkan solusi berbasis cloud serupa yang memerlukan streaming video secara konstan. Pemrosesan lokal juga menghilangkan masalah privasi karena tidak ada rekaman yang keluar dari perangkat.
Proses-demi-Langkah Penyiapan
Mengoperasikan AI Kit melibatkan lima fase berbeda. Setiap fase memiliki persyaratan khusus dan kendala umum yang harus dihindari.
Fase 1: Perakitan Perangkat Keras
Mulailah dengan Raspberry Pi 5 yang menjalankan OS Raspberry Pi 64-bit terbaru. Pasang M.2 HAT+ ke header GPIO, pastikan kesejajaran yang tepat. Hubungkan kabel PCIe FPC ke Pi dan HAT+-kabel memiliki orientasi tertentu, dan jika dipaksakan secara tidak benar akan merusak konektor. Kencangkan modul Hailo-8L ke dalam slot M.2 dengan penyangga yang disertakan.
Fase 2: Aktifkan PCIe Gen 3
Pi 5 defaultnya adalah PCIe Gen 2 untuk stabilitas. Edit /boot/firmware/config.txt dan tambahkan dtparam=pciex1_gen=3. Perubahan tunggal ini menggandakan kinerja inferensi Anda. Nyalakan ulang dan verifikasi dengan lspci -vv|grep "LnkSta:" untuk mengonfirmasi Gen 3 aktif.
Fase 3: Instalasi Perangkat Lunak
Instal tumpukan perangkat lunak Hailo: sudo apt update dan sudo apt install hailo-all. Paket ini mencakup runtime HailoRT, aplikasi rpicam-dengan dukungan Hailo, dan contoh model jaringan saraf. Instalasi memerlukan sekitar 2GB ruang disk dan 10-15 menit pada koneksi broadband biasa.
Tahap 4: Pengujian Verifikasi
Jalankan demo deteksi objek yang disertakan: rpicam-hello -t 0 --posting-proses-file /usr/share/rpi-camera-assets/hailo_yolov6_inference.json. Anda akan melihat deteksi objek secara real-time dengan kotak pembatas di sekitar item yang terdeteksi. Kecepatan bingkai di atas 60 FPS menunjukkan pengoperasian Gen 3 yang benar.
Fase 5: Penerapan Model Kustom
Untuk model terlatih Anda, gunakan Hailo Dataflow Compiler untuk mengonversi model TensorFlow atau PyTorch ke format HEF Hailo. Kompiler menangani kuantisasi dan pengoptimalan secara otomatis, meskipun Anda memerlukan sampel kumpulan data yang representatif untuk kalibrasi. Terapkan file .hef yang dihasilkan dan integrasikan dengan pipeline aplikasi rpicam Anda.
Konteks Pasar: Mengapa Akselerasi Edge AI Penting Saat Ini
Pasar chip AI edge sedang mengalami pertumbuhan eksplosif. Pasar chip AI global mencapai $123,16 miliar pada tahun 2024 dan diproyeksikan mencapai $311,58 miliar pada tahun 2029, tumbuh pada CAGR 24,4%. Ini bukan hanya tentang angka yang lebih besar-ini mewakili perubahan mendasar dalam proses AI yang terjadi.
Hailo, perusahaan di balik chip akselerasi, mendapatkan validasi yang signifikan. Startup ini mengumpulkan $120 juta pada bulan April 2024 dan sekarang melayani lebih dari 300 pelanggan di sektor otomotif, keamanan, ritel, dan otomasi industri. Kelangsungan hidup mereka di pasar di mana banyak startup chip AI mengalami kegagalan menunjukkan kelangsungan solusi yang berfokus pada edge.
Lanskap persaingan menyoroti trade-off yang menarik. Hailo-10H menghadirkan kinerja INT4 40 TOPS, setara dengan 20 TOPS INT8, dibandingkan dengan NPU Intel Core Ultra Meteor Lake pada 11 TOPS dan AMD Ryzen 8040 pada 16 TOPS. Namun, perusahaan-perusahaan chip AS hanya mengumpulkan $881 juta dari Januari hingga September 2023, turun dari $1,79 miliar pada tahun 2022. Hal ini menunjukkan lingkungan pendanaan yang menantang yang menjadikan kesuksesan Hailo menonjol.
Khusus untuk ekosistem Raspberry Pi, fokus AI dan IoT diproyeksikan akan mendorong pertumbuhan penjualan aksesori sebesar 15-20% tahun-dari tahun ke tahun hingga tahun 2026. AI Kit mewakili masuknya Raspberry Pi ke pasar tempat mereka dapat memanfaatkan basis pengguna dan jaringan distribusi mereka yang sangat besar untuk melawan pesaing khusus.
Kesalahpahaman Umum Tentang AI Kit
Kesalahpahaman: "13 TOPS berarti menjalankan model AI apa pun"
Kenyataannya melibatkan nuansa yang signifikan. Hailo-8L unggul dalam jaringan saraf konvolusional untuk deteksi objek visi komputer, segmentasi, estimasi pose. Ia kesulitan dengan model bahasa besar karena chip tersebut tidak memiliki VRAM yang cukup untuk inferensi LLM. Angka 13 TOPS berlaku untuk pengoperasian INT8, sementara banyak model transformator mengharapkan presisi FP16 atau FP32.
Kesalahpahaman: "Ini hanya GPU yang lebih cepat"
Akselerator saraf menggunakan arsitektur yang berbeda secara mendasar. GPU mengikuti desain pemrosesan paralel-untuk tujuan umum, sehingga membuatnya fleksibel namun kurang efisien. Arsitektur aliran data Hailo-8 mengeksploitasi properti jaringan saraf secara khusus, menghilangkan ketergantungan DRAM eksternal. Spesialisasi ini memungkinkan efisiensi daya 20x lebih baik dibandingkan solusi GPU untuk tugas tertentu, namun juga berarti lebih sedikit fleksibilitas untuk beban kerja non-AI.
Kesalahpahaman: "Plug-dan-mainkan dengan kamera apa pun"
Meskipun kit ini mendukung banyak kamera, integrasi memerlukan dukungan perangkat lunak khusus. Awalnya, hanya aplikasi rpicam-yang menawarkan integrasi Hailo yang mendalam, meskipun dukungan Picamera2 hadir kemudian. Webcam USB berfungsi tetapi memerlukan jalur kode yang berbeda. Kamera MIPI CSI memberikan integrasi paling ketat tetapi Anda harus memverifikasi kompatibilitas dengan model kamera spesifik Anda.
Kesalahpahaman: "Lebih banyak ukuran batch selalu berarti kinerja yang lebih baik"
Pengujian mengungkapkan batasan yang menarik. Performa meningkat dari ukuran batch 2 (80 FPS) hingga ukuran batch 8 (120 FPS), namun turun menjadi 100 FPS pada ukuran batch 16 karena kendala bandwidth PCIe. Hal ini menunjukkan bahwa antarmuka PCIe Gen 3 x1 Pi 5 menjadi penghambat pada batch yang lebih besar, bukan prosesor saraf itu sendiri.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Bisakah AI Kit menjalankan ChatGPT atau LLM serupa?
Tidak efektif dalam bentuknya yang sekarang. Hailo-8L tidak memiliki kapasitas memori untuk model bahasa besar, yang biasanya memerlukan 4-16GB RAM khusus hanya untuk bobot model. Namun, model terkuantisasi yang lebih kecil dengan parameter 1B mungkin berjalan dengan keterbatasan performa yang signifikan. Proyek Llama yang didistribusikan mendemonstrasikan menjalankan LLaMA 3 8B di empat unit Pi 4 dengan kecepatan 1,6 token per detik, meskipun hal ini tidak memanfaatkan akselerasi AI Kit.
Apa perbedaan antara AI Kit dan AI HAT+?
AI Kit menggunakan modul M.2 yang dihubungkan ke papan adaptor M.2 HAT+. AI HAT+ mengintegrasikan chip Hailo langsung ke papan HAT lengkap dan hadir dalam varian 13 TOPS ($70) dan 26 TOPS ($110). Versi 26 TOPS menggunakan Hailo-8, bukan Hailo-8L. Keduanya menggunakan perangkat lunak dan perpustakaan yang identik, jadi pilihan di antara keduanya bergantung pada apakah Anda memerlukan slot M.2 untuk tujuan lain.
Bagaimana konsumsi daya dibandingkan dengan inferensi cloud?
Jauh lebih rendah. Sistem Pi 5 lengkap dengan inferensi AI aktif menggunakan sekitar 10W, kira-kira 240Wh per hari jika dijalankan terus menerus. Inferensi cloud memerlukan streaming video yang konstan (pengunggahan 2-4Mbps) ditambah panggilan API untuk pemrosesan, yang biasanya menghabiskan lebih banyak biaya bandwidth dan energi di pusat data. Untuk aplikasi kamera keamanan 24/7, pemrosesan lokal dapat menghemat $20-40 per bulan dalam bandwidth dan biaya API cloud.
Bisakah saya menggunakan beberapa AI Kit pada satu Raspberry Pi 5?
Tidak langsung pada satu Pi 5, yang hanya memiliki satu antarmuka PCIe. Namun, Jeff Geerling mendemonstrasikan menghubungkan beberapa akselerator menggunakan sakelar PCIe dan papan ekspansi, mencapai total 51 TOPS di berbagai chip Hailo dan Coral, meskipun konfigurasi ini tidak didukung secara resmi dan memerlukan pasokan daya eksternal.
Berapa kecepatan bingkai yang diharapkan untuk-aplikasi waktu nyata?
Itu tergantung pada kompleksitas model dan resolusi masukan Anda. YOLOv8 dengan resolusi 640x640 mencapai 80-120 FPS bergantung pada ukuran batch. Model yang lebih sederhana seperti MobileNet dapat mencapai 200+ FPS. Model yang lebih berat seperti YOLOv8x mungkin turun hingga 30-40 FPS. Sebagai perbandingan, penglihatan manusia menangkap gerakan dengan lancar pada 24-30 FPS, sehingga sebagian besar aplikasi real-time memiliki ruang kinerja yang nyaman.
Seberapa sulitkah melatih model khusus?
Fase pelatihan terjadi di komputer desktop atau instance cloud Anda menggunakan alur kerja TensorFlow atau PyTorch standar-chip Hailo tidak berpartisipasi dalam pelatihan. Proses konversi memerlukan pembelajaran Hailo Dataflow Compiler, yang memiliki kurva pembelajaran tetapi mencakup dokumentasi yang komprehensif. Harapkan 2-3 hari untuk menjalankan model kustom pertama Anda jika Anda sudah terbiasa dengan pelatihan jaringan saraf. Kompiler menangani kuantisasi secara otomatis, meskipun Anda memerlukan kumpulan data kalibrasi yang representatif.
Apakah dapat digunakan dengan komputer-papan tunggal lainnya?
AI Kit secara khusus menargetkan antarmuka PCIe dan faktor bentuk Raspberry Pi 5. Namun, modul Hailo-8L M.2 yang mendasarinya adalah komponen standar. Perangkat seperti reComputer R1000 Seeed Studio dengan slot M.2 dapat mengakomodasi modul Hailo, meskipun Anda harus melakukan porting tumpukan perangkat lunak. SBC lain dengan slot M.2 (Rock 5B, Orange Pi 5) secara teori dapat berfungsi tetapi memerlukan upaya integrasi perangkat lunak yang signifikan.
Proyek apa yang sebenarnya sedang dibangun orang?
Komunitas telah menciptakan beragam aplikasi. Proyek-proyek tersebut mencakup dispenser pil pintar yang menggunakan pengenalan objek, kamera satwa liar dengan identifikasi spesies, dan peringatan meja berantakan yang menghitung objek. Estimasi pose memungkinkan aplikasi pelacakan kebugaran yang memantau bentuk latihan dan menghitung pengulangan. Pengguna industri menerapkan kit ini untuk pemeriksaan kontrol kualitas, menghitung produk pada ban berjalan, dan mendeteksi pelanggaran keselamatan dalam-umpan video waktu nyata.
Membuat Keputusan: Saat Perangkat AI Masuk Akal
Raspberry Pi AI Kit bersinar dalam skenario tertentu. Ini ideal bila Anda memerlukan visi komputer-waktu nyata dengan daya baterai atau di lingkungan tertanam yang konektivitas cloud tidak dapat diandalkan. Bel pintu pintar, kamera satwa liar, sistem inspeksi industri, dan aplikasi robotika mewakili tugas-tugas yang tepat-yang memerlukan pemrosesan AI berkelanjutan dengan persyaratan latensi dan anggaran daya yang ketat.
Pertimbangkan alternatif jika kebutuhan Anda berbeda. Jika minat utama Anda adalah pada LLM atau pemrosesan bahasa alami, Anda memerlukan perangkat keras yang berbeda-mungkin GPU desktop atau akses API cloud. Untuk tugas AI sesekali yang latensinya tidak penting, layanan cloud mungkin terbukti lebih-efektif biaya meskipun biaya per-inferensi lebih tinggi.
Titik harga $70 memposisikan kit ini sebagai platform eksperimen yang cukup terjangkau untuk pembelajaran namun cukup kuat untuk prototipe produksi. Dengan penekanan strategis Raspberry Pi pada kemampuan AI dan 22 peluncuran produk pada tahun 2024, ekosistem perangkat lunak akan terus berkembang, menjadikan investasi semakin bernilai seiring berjalannya waktu.
Anggaran tambahan $100-150 untuk komponen pendukung: power supply berkualitas, modul kamera, case dengan pendingin, dan kartu microSD dengan kelas kecepatan memadai. Total biaya sistem sebesar $200-250 masih lebih rendah dari sistem kamera AI komersial sebesar 50-70% sekaligus menawarkan kebebasan penyesuaian penuh.
Lintasan pasar AI yang canggih menunjukkan bahwa sekarang adalah waktu yang strategis untuk membangun keterampilan dengan alat-alat ini. Baik Anda seorang pelajar yang mengeksplorasi pilihan karier, pembuat prototipe produk, atau insinyur yang mengevaluasi teknologi untuk penerapan industri, memahami cara kerja Raspberry Pi AI Kit akan memberikan-pengalaman langsung dengan arsitektur komputasi yang akan mendukung perangkat pintar pada dekade berikutnya.