AI HAT vs AI HAT+: Który moduł wybrać do projektu AI?

Wybór odpowiedniego sprzętu może zadecydować o powodzeniu całego przedsięwzięcia opartego na sztucznej inteligencji. Dla społeczności Raspberry Pi kluczową decyzją jest selekcja modułu rozszerzającego (HAT), który doda moc obliczeniową niezbędną do uruchomienia zaawansowanych modeli AI. Dwa flagowe rozwiązania w tej kategorii – AI HAT 1 oraz AI HAT+ 2 – oferują różne filozofie działania. Jeden jest wyspecjalizowanym narzędziem, drugi – platformą uniwersalną. Zrozumienie ich mocnych stron i ograniczeń jest kluczowe, aby dopasować technologię do realnych potrzeb projektu, czy to będzie inteligentny monitoring, robot, czy asystent głosowy działający w trybie offline.

AI HAT 1: Moc obliczeniowa skoncentrowana na obrazie

Pierwszy z modułów, AI HAT 1, został zaprojektowany z myślą o jednym, konkretnym zadaniu: przetwarzaniu wizji komputerowej z maksymalną wydajnością. Jego sercem jest układ Hailo-8, dostępny w dwóch wariantach różniących się mocą. To rozwiązanie dla tych, którzy priorytetowo traktują analizę obrazu w czasie rzeczywistym.

Wydajność w zadaniach wizyjnych

Podstawowy wariant oferuje moc 13 TOPS (operacji trylionów na sekundę), co przekłada się na płynność około 20-25 klatek na sekundę przy wykorzystaniu średnich modeli detekcji obiektów YOLO. Dla lżejszych architektur wynik ten może sięgać nawet 80 FPS. Wersja premium, o mocy 26 TOPS, podwaja te możliwości, osiągając 50 FPS dla średnich modeli i imponujące 200 klatek na sekundę dla uproszczonych. To parametry, które umożliwiają budowę systemów analizy wideo bez opóźnień.

Kluczowe zalety: efektywność i specjalizacja

Ogromną siłą AI HAT 1 jest jego energooszczędność. Pobór mocy na poziomie zaledwie 2,5 wata czyni go idealnym kandydatem do projektów zasilanych bateryjnie lub wymagających długiej, nieprzerwanej pracy. Moduł ten sprawdzi się doskonale w aplikacjach takich jak systemy monitoringu z detekcją osób, automatyka przemysłowa do kontroli jakości na linii produkcyjnej czy aplikacje do analizy ruchu i estymacji pozy ciała. Jego architektura jest zoptymalizowana pod kątem sieci neuronowych konwolucyjnych (CNN), co w praktyce oznacza, że wykonuje swoją wąsko określoną pracę wyjątkowo dobrze i oszczędnie.

AI HAT+ 2: Uniwersalna platforma dla zaawansowanej AI

Drugie rozwiązanie, AI HAT+ 2, reprezentuje bardziej kompleksowe podejście. Wyposażony w układ Hailo-10H i, co kluczowe, aż 8 GB własnej pamięci RAM, został stworzony do obsługi różnorodnych obciążeń, wykraczających poza czystą analizę obrazu. To moduł dla pionierów, którzy chcą eksperymentować z integracją różnych modalności AI na pojedynczym urządzeniu brzegowym (edge AI).

Wszechstronność i możliwości multimodalne

Moc obliczeniowa tego modułu wynosi 40 TOPS dla zadań ogólnych i 20 TOPS dla operacji konwolucyjnych. W benchmarkach wizyjnych osiąga około 45 FPS dla średnich modeli YOLO, czyli nieco mniej niż topowy wariant AI HAT 1. Prawdziwa wartość AI HAT+ 2 leży jednak gdzie indziej. Dzięki dużej, dedykowanej pamięci RAM może hostować i przetwarzać duże, lekkie modele językowe (LLM) oraz modele łączące wizję z językiem (VLM). Otwiera to drzwi do zupełnie nowych zastosowań, gdzie Raspberry Pi może nie tylko widzieć, ale także rozumieć kontekst i generować odpowiedzi tekstowe.

Przykłady zastosowań

Dzięki swojej uniwersalności, AI HAT+ 2 jest naturalnym wyborem dla zaawansowanych projektów robotycznych, gdzie robot musi jednocześnie nawigować (wizja) i reagować na komendy głosowe (NLP). Sprawdzi się także w inteligentnych asystentach domowych analizujących otoczenie i prowadzących dialog, czy w systemach analizy dokumentów łączących OCR z interpretacją treści. Jego pobór mocy, wynoszący około 3 watów, nadal pozostaje bardzo konkurencyjny, biorąc pod uwagę zakres oferowanych funkcji.

Porównanie i praktyczne wskazówki wyboru

Bezpośrednie zestawienie obu modułów ujawnia wyraźny podział ról. AI HAT 1 to strzelec wyborowy – niedrogi, niezwykle wydajny w swojej dziedzinie i niezwykle oszczędny. AI HAT+ 2 to szwajcarski scyzoryk – bardziej kosztowny, nieco wolniejszy w czystych zadaniach wizyjnych, ale oferujący bezprecedensową wszechstronność dzięki pamięci RAM i wsparciu dla złożonych modeli.

Kryteria decyzyjne dla Twojego projektu

Aby podjąć świadomą decyzję, zadaj sobie kilka kluczowych pytań dotyczących projektu:

Podstawowa wizja komputerowa z ograniczonym budżetem: Wybierz wariant 13 TOPS AI HAT 1. Zapewni wystarczającą moc do detekcji obiektów czy prostego trackingu.
Wymagania wysokiej płynności w aplikacjach wizyjnych: Wersja 26 TOPS AI HAT 1 będzie najlepsza. Jej wydajność w FPS jest nie do pobicia przez AI HAT+ 2 w tej kategorii zadań.
Projekty łączące wizję, język lub wymagające zaawansowanych modeli AI: Tutaj jedynym słusznym wyborem jest AI HAT+ 2. Jego pamięć RAM i architektura są niezbędne do uruchomienia LLM lub VLM.

Świadomość ograniczeń i wyzwań

Należy pamiętać, że oba moduły, choć potężne, działają w środowisku brzegowym. Wydajność AI HAT+ 2 w zadaniach językowych nie będzie równa możliwościom chmurowych serwerów z największymi modelami. Ponadto, przygotowanie i optymalizacja modeli pod te specyficzne akceleratory wymaga pewnej wiedzy technicznej z zakresu konwersji i kompresji sieci neuronowych. Ewolucja oprogramowania i sterowników może w przyszłości poprawiać wydajność, ale na projekty z natychmiastowym terminem wdrożenia trzeba patrzeć przez pryzmat aktualnie dostępnych narzędzi.

Oba moduły AI HAT znacząco poszerzają horyzonty możliwości Raspberry Pi, przekształcając popularny mikrokontroler w platformę dla sztucznej inteligencji działającej lokalnie. Wybór między AI HAT 1 a AI HAT+ 2 sprowadza się do fundamentalnego dylematu: specjalizacja versus uniwersalność. Dla projektów skupionych wyłącznie na szybkiej i efektywnej analizie strumienia wizyjnego, pierwszy z nich pozostaje bezkonkurencyjny. Dla tych, którzy widzą przyszłość w integracji różnych form inteligencji maszynowej w jednym, autonomicznym urządzeniu, droga wiedzie przez AI HAT+ 2. Niezależnie od wyboru, otrzymujemy potężne narzędzie, które przybliża zaawansowane aplikacje AI do świata fizycznego, działając niezależnie od chmury i zachowując prywatność danych.