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Raspberry Pi® AI HAT+ 2 Raspberry Pi® Erweiterungs-Platine

EAN:
Hst.-Teile-Nr.:
Bestell-Nr.:
Raspberry Pi® AI HAT+ 2 Raspberry Pi® Erweiterungs-Platine-0
Raspberry Pi® AI HAT+ 2 Raspberry Pi® Erweiterungs-Platine-0
M12-Steckerverbindungskabel, schwarz mit grünen Steckern, 90-Grad-Winkelanschluss für industrielle Verwendung, typischerweise für Stromversorgung oder Datenübertragung.
Eine Nahaufnahme eines Raspberry Pi AI Hat-Moduls mit einer grünen Leiterplatte mit schwarzen Chips mit der Bezeichnung "HAILO" und "AI HAT 2".
Ein kompakter Computer-Setup mit einer weißen Tastatur und einem Bildschirm, auf dem ein Code-Editor und ein Bild angezeigt werden. Eine kleine Pflanze sitzt auf der linken Seite.
Ein elektrischer Stecker mit schwarzem und grünem Stecker, der mehrere Stifte aufweist und für sichere Verbindungen in elektronischen Geräten konzipiert ist.
1/5
Raspberry Pi®
Datenblatt (PDF)
Sofort-Lieferung Mi., 21. Okt.

216 Stück

Anzahl
Gesamt (CHF 213.95 / Stück)
CHF 213.95
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  • Beschreibung
  • Lieferumfang
  • Wird oft zusammen gekauft
  • Zubehör

Highlights & Details

Raspberry Pi® AI HAT+ 2

  • Hailo-10H KI-Beschleuniger mit einer Inferenzleistung von 40 TOPS (INT4).
  • Leistung für Computer-Vision-Modelle vergleichbar mit dem Raspberry Pi AI HAT+ (26 TOPS)
  • Führt generative KI-Modelle effizient mit 8 GB Onboard-RAM aus.
  • Vollständig in den Kamera-Software-Stack des Raspberry Pi integriert.
  • Entspricht der Raspberry Pi HAT+ Spezifikation

Technische Daten

Produkt-Art

Raspberry Pi® Erweiterungs-Platine

Geeignet für

Raspberry Pi® 5 B

Länge

56.5 mm

Breite

65 mm

Dokumente & Downloads

Datenblatt

Datenblatt 3591110 Raspberry Pi® AI HAT+ 2 Raspberry Pi® Erweiterungs-Platine

Bedienungs- und Sicherheitshinweise

Bedienungs- und Sicherheitshinweise 3591110 Raspberry Pi® AI HAT+ 2 Raspberry Pi® Erweiterungs-Platine

Beschreibung

Entfesseln Sie generative KI auf Ihrem Raspberry Pi 5
Mit dem neuen neuronalen Netzwerkbeschleuniger Hailo-10H bietet der Raspberry Pi AI HAT+ 2 eine Inferenzleistung von 40 TOPS (INT4) und sorgt so dafür, dass generative KI-Workloads reibungslos auf dem Raspberry Pi 5 laufen. Da alle KI-Verarbeitungsprozesse lokal und ohne Netzwerkverbindung ausgeführt werden, arbeitet der AI HAT+ 2 zuverlässig und mit geringer Latenz und gewährleistet so die Privatsphäre, Sicherheit und Kosteneffizienz des cloudfreien KI-Computings, das wir mit dem ursprünglichen AI HAT+ eingeführt haben.

Im Gegensatz zu seinem Vorgänger verfügt der AI HAT+ 2 über 8 GB dedizierten On-Board-RAM, wodurch der Beschleuniger viel größere Modelle als bisher effizient verarbeiten kann. Zusammen mit einer aktualisierten Hardware-Architektur ermöglicht dies dem Hailo-10H-Chip die Beschleunigung großer Sprachmodelle (LLMs), Bild-Sprach-Modelle (VLMs) und anderer generativer KI-Anwendungen.

Bei bildbasierten Modellen – wie der Yolo-basierten Objekterkennung, Posenschätzung und Szenensegmentierung – entspricht die Computer-Vision-Leistung des AI HAT+ 2 dank des integrierten RAM weitgehend der seines 26-TOPS-Vorgängers. Er profitiert außerdem von der gleichen engen Integration mit unserem Kamera-Software-Stack (libcamera, rpicam-apps und Picamera2) wie der ursprüngliche AI HAT+. Für Benutzer, die bereits mit der AI HAT+-Software arbeiten, ist der Übergang zum AI HAT+ 2 weitgehend nahtlos und transparent.

Ein HAT, der Ihre Sprache spricht
Ausgestattet mit dem Hailo-10H KI-Beschleuniger und 8 GB Onboard-RAM bringt der Raspberry Pi AI HAT+ 2 generative KI-Fähigkeiten auf den Raspberry Pi 5.

Off-Board-Aufgaben mit On-Board-RAM
Mit 8 GB dediziertem Onboard-RAM ist der AI HAT+ 2 ideal für die lokale und sichere Ausführung großer Sprachmodelle (LLMs) und Bild-Sprach-Modelle (VLMs), sodass der Host-Raspberry Pi 5 für andere Aufgaben frei bleibt und Ihre KI-Modelle reibungslos laufen.

Ein Modell für Datenschutz und Sicherheit
Durch die Bereitstellung zuverlässiger KI-Verarbeitung mit geringer Latenz am Netzwerkrand und ohne Netzwerkverbindung vereinfacht der AI HAT+ 2 die Datensicherheit, minimiert den Infrastrukturaufwand und reduziert die Kosten für Cloud-APIs.

Lieferumfang

  • AI HAT+ 2
  • Kühlkörper
  • 16-mm-Stiftleiste
  • Abstandshalter
  • Montageschrauben

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Mit dem neuen neuronalen Netzwerkbeschleuniger Hailo-10H bietet der Raspberry Pi AI HAT+ 2 eine Inferenzleistung von 40 TOPS (INT4) und sorgt so dafür, dass generative KI-Workloads reibungslos auf dem Raspberry Pi 5 laufen. Da alle KI-Verarbeitungsprozesse lokal und ohne Netzwerkverbindung ausgeführt werden, arbeitet der AI HAT+ 2 zuverlässig und mit geringer Latenz und gewährleistet so die Privatsphäre, Sicherheit und Kosteneffizienz des cloudfreien KI-Computings, das wir mit dem ursprünglichen AI HAT+ eingeführt haben.

Im Gegensatz zu seinem Vorgänger verfügt der AI HAT+ 2 über 8 GB dedizierten On-Board-RAM, wodurch der Beschleuniger viel größere Modelle als bisher effizient verarbeiten kann. Zusammen mit einer aktualisierten Hardware-Architektur ermöglicht dies dem Hailo-10H-Chip die Beschleunigung großer Sprachmodelle (LLMs), Bild-Sprach-Modelle (VLMs) und anderer generativer KI-Anwendungen.

Bei bildbasierten Modellen – wie der Yolo-basierten Objekterkennung, Posenschätzung und Szenensegmentierung – entspricht die Computer-Vision-Leistung des AI HAT+ 2 dank des integrierten RAM weitgehend der seines 26-TOPS-Vorgängers. Er profitiert außerdem von der gleichen engen Integration mit unserem Kamera-Software-Stack (libcamera, rpicam-apps und Picamera2) wie der ursprüngliche AI HAT+. Für Benutzer, die bereits mit der AI HAT+-Software arbeiten, ist der Übergang zum AI HAT+ 2 weitgehend nahtlos und transparent.

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Mit 8 GB dediziertem Onboard-RAM ist der AI HAT+ 2 ideal für die lokale und sichere Ausführung großer Sprachmodelle (LLMs) und Bild-Sprach-Modelle (VLMs), sodass der Host-Raspberry Pi 5 für andere Aufgaben frei bleibt und Ihre KI-Modelle reibungslos laufen.

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Durch die Bereitstellung zuverlässiger KI-Verarbeitung mit geringer Latenz am Netzwerkrand und ohne Netzwerkverbindung vereinfacht der AI HAT+ 2 die Datensicherheit, minimiert den Infrastrukturaufwand und reduziert die Kosten für Cloud-APIs.

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