A IA (Inteligência Artificial) está em toda parte hoje em dia e até o humilde Raspberry Pi 5 (e gerações anteriores) não está imune à IA. O TPU (Tensor Processing Unit) do Google Coral já existe há algum tempo, mas agora há um Raspberry Pi AI Kit de $70, que usa um processador adicional para trazer mais poder de processamento de IA para o computador de placa única favorito de todos.
Baseado no acelerador de IA NPU (Neural Processing Unit) Hailo-8L de nível de entrada e no Raspberry Pi M.2 HAT+, este kit fornece todo o hardware que um Raspberry Pi 5 precisaria para aumentar suas capacidades de IA.
Recebemos uma unidade antecipada, na qual esta revisão é baseada. Mas antes de começarmos, vamos fazer uma ressalva. No momento da escrita, o software estava atrás do hardware bastante excelente e, embora tenhamos conseguido rodar as demos de pré-visualização, não conseguimos escrever nenhum código próprio. Isso significa que revisitaremos este kit assim que o software estiver pronto, o que pode significar revisar a pontuação.
Com isso em mente, vamos começar os testes!
Especificações do Raspberry Pi AI Kit
Instalação e Configuração
Usar a placa Raspberry Pi M.2 HAT+ é uma jogada inteligente. Ela já existe e tem a conexão e largura de banda para a placa Hailo-8L. Isso também significa que vem com espaçadores de plástico e uma passagem GPIO, que foram um ponto de contenção para nós em nossa revisão anterior. A instalação do Hailo-8L é tão fácil quanto instalar um SSD M.2 NVMe, mas isso apresenta um problema. A menos que você tenha uma placa com conectores M.2 duplos, você só pode rodar a IA ou um SSD NVMe. Não ambos. Não tema, testaremos uma placa M.2 dupla mais tarde, e spoilers, funciona se você se esforçar!
(Image credit: Tom’s Hardware)
Nosso kit de revisão veio com a unidade, Raspberry Pi Camera Module 3 e um cartão micro SD que tinha a versão mais recente do Raspberry Pi OS gravada nele. Também continha um diretório de modelos e aplicações baseadas no conjunto de aplicações rpicam. Para aqueles que não sabem, o conjunto rpicam substituiu os comandos de terminal raspicam e raspitill que são usados para interagir com a câmera.
Nossa suposição é que uma atualização do Raspberry Pi OS habilitará esses recursos. No momento da escrita, não há meios baseados no PiCamera v2 para usar o Hailo-8L e confirmamos isso com o Raspberry Pi. Passamos a maior parte de dois dias trabalhando em virtualenvs Python para descobrir um meio de fazer isso, mas infelizmente não conseguimos.
Poderíamos rodar os modelos sem o cartão Hailo-8L? Perguntamos ao CEO do Raspberry Pi, Eben Upton, e ele confirmou que “atualmente não há como rodar esses modelos sem a placa.” Upton revelou que “o suporte integrado para rodar modelos TensorFlow não acelerados como um pós-processo está no roadmap do rpicam”, então no futuro deveríamos ser capazes de rodar nossos próprios modelos.
Usando o Raspberry Pi AI Kit
