- Raspberry Pi AI HAT+ 2 में Hailo 10H NPU और 8GB LPDDR4X RAM है, जिससे यह लोकल LLM inference को स्वतंत्र रूप से चला सकता है
- यह अधिकतम 3W power consumption और 40 TOPS(INT8) परफॉर्मेंस देता है, लेकिन वास्तविक टेस्ट में Pi 5 CPU से धीमे नतीजे दिखे
- Power limit (3W) और RAM capacity (8GB) bottleneck की तरह काम करते हैं, इसलिए मिड-साइज़ मॉडल चलाने के लिए 16GB Pi 5 अधिक प्रभावी है
- Vision processing (Computer Vision) में इसने मौजूदा AI HAT की तुलना में 10 गुना तेज़ गति दिखाई, लेकिन software compatibility issues और simultaneous model execution errors सामने आए
- लो-पावर वातावरण में vision + inference साथ-साथ चलाने की ज़रूरत को छोड़ दें, तो इसकी वैल्यू development board या experimental platform के रूप में अधिक है
AI HAT+ 2 की मुख्य स्पेसिफिकेशन और विशेषताएँ
- नए मॉडल की कीमत 130 डॉलर है और इसमें Hailo 10H NPU तथा 8GB LPDDR4X RAM शामिल हैं
- Hailo 10H, 40 TOPS INT8 inference performance और 26 TOPS INT4 vision performance देता है
- यह Pi के CPU और system memory का उपयोग किए बिना स्वतंत्र रूप से LLM चला सकता है
- RAM upgrade न कर पाने की समस्या अब भी है, लेकिन AI सहायक प्रोसेसर के रूप में उपयोग करने पर memory load कम किया जा सकता है
- eGPU कनेक्शन की तुलना में सस्ता और कॉम्पैक्ट, और Microsoft के ‘AI PC’ में मौजूद built-in NPU से अधिक व्यावहारिक माना गया
वास्तविक परफॉर्मेंस मूल्यांकन
- टेस्ट में 8GB RAM कॉन्फ़िगरेशन वाले Raspberry Pi 5 पर एक ही मॉडल को CPU और NPU पर अलग-अलग चलाकर तुलना की गई
- ज़्यादातर मॉडलों में Pi 5 CPU ने Hailo 10H से बेहतर परफॉर्मेंस दिखाई
- केवल Qwen2.5 Coder 1.5B मॉडल में ही नतीजे क़रीबी रहे
- Hailo 10H की power efficiency ऊँची है, लेकिन 3W power limit की वजह से परफॉर्मेंस सीमित हो जाती है
- Pi 5 SoC अधिकतम 10W power इस्तेमाल कर सकता है
LLM चलाने की सीमाएँ और Qwen 30B का मामला
- 8GB RAM LLM चलाने में सबसे बड़ा सीमित करने वाला कारक है
- मिड-साइज़ मॉडल को 10~12GB RAM चाहिए होती है, इसलिए वे 16GB Pi 5 पर अधिक उपयुक्त हैं
- ByteShape ने Qwen3 30B A3B Instruct मॉडल को 16GB Pi 5 के लिए 10GB तक compress करके सफलतापूर्वक चलाया
- क्वालिटी में कमी है, लेकिन सरल app generation जैसे बुनियादी काम संभव हैं
- llama.cpp का उपयोग करके Pi 5 पर मॉडल चलाने के परिणाम में गति धीमी रही, लेकिन लोकल मॉडल से व्यावहारिक काम करना संभव था
Vision processing परफॉर्मेंस और software समस्याएँ
- Computer Vision कार्यों में यह Pi CPU की तुलना में 10 गुना तेज़ processing speed दिखाता है
- Camera Module 3 से किए गए टेस्ट में इसने keyboard, monitor, phone और mouse जैसी चीज़ों को सही पहचान लिया
- लेकिन Hailo example code (hailo-rpi5-examples) में अभी AI HAT+ 2 का पर्याप्त समर्थन नहीं है
- मैन्युअल सेटअप के दौरान model load failure या errors आए
- Simultaneous model execution (vision + LLM) के समय segmentation faults और ‘device not ready’ जैसी समस्याएँ आईं
- Hailo की working example की कमी के कारण टेस्ट पूरा नहीं हो सका
निष्कर्ष और उपयोग की संभावनाएँ
- 8GB RAM उपयोगी है, लेकिन 16GB Pi 5 ज़्यादा तेज़ और लचीला विकल्प है
- लो-पावर वातावरण में vision processing और inference साथ चलाने की ज़रूरत होने पर ही इसकी व्यावहारिक उपयोगिता है
- AI Camera (70 डॉलर) या मौजूदा AI HAT+ (110 डॉलर) का संयोजन अधिक प्रभावी हो सकता है
- छोटे LLM चलाने (10W से कम) या Hailo 10H आधारित डिवाइस development kit के रूप में इसके उपयोग की संभावना है
- कुल मिलाकर hardware आगे है, लेकिन software maturity कम है, इसलिए इसे niche use cases वाला उत्पाद माना गया है
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