Raspberry Pi का नया AI HAT, लोकल LLM के लिए अतिरिक्त 8GB RAM

 (jeffgeerling.com)
1 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2026-01-17 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • 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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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2026-01-17
Hacker News की राय

  • कुछ ही मिनटों के भीतर एक तरफ यह राय दिखी कि 8GB AI HAT RPi के लिए कमाल का है, और दूसरी तरफ यह भी कि मेरा M2 MAX 96GB MacBook भी LLM के लिए बेकार है
    फिर भी यह तसल्ली है कि बाद वाला एक शानदार लैपटॉप भी है

  • लगता है Raspberry ने पुराने Pi दौर वाला ‘जादू’ और उद्देश्यबोध खो दिया है
    शुरुआती दिनों में उसने एक नया बाज़ार बनाया था, लेकिन अब ऐसा लगता है कि वह पहले से भरे हुए क्षेत्र में उतर रहा है
    बेशक, टिके रहने के लिए विस्तार करना समझ में आता है, लेकिन ऐसा नहीं लगता कि वह पहले जैसा ‘Raspberry Pi moment’ फिर बना पा रहा है
    जैसे Frigate जैसी सॉल्यूशनों ने Coral TPU की बिक्री बढ़ाई थी, वैसे इस बार भी कुछ मांग हो सकती है, लेकिन अलग पहचान वाली value proposition कमज़ोर लगती है

    • पहले RPi बेजोड़ था, लेकिन अब used laptops या ESP32 जैसे विकल्प कहीं ज़्यादा प्रभावी हैं
      अब लगता है कि RPi का लक्ष्य commercial market है, क्योंकि वह industrial embedded boards से सस्ता पड़ता है
      ऐसा महसूस होता है कि अब उपभोक्ताओं से ज़्यादा कंपनियां इसके मुख्य ग्राहक हैं
    • फिर भी RPi की ताकत अब भी उसका मजबूत software ecosystem और openness है
      दूसरे SBCs का software quality बहुत खराब हुआ करता था, और Raspbian के साथ उसका मेल ही असली innovation था
    • दूसरे ARM डिवाइसों में ऐसे products लगभग नहीं हैं जिन्हें consumer या small business लगातार खरीद सकें और जिनकी कीमत वाजिब हो
      RPi अब भी इस niche को भरता है
    • सच तो यह है कि RPi ने अपने products को उसी दिशा में विकसित किया है जिस तरह लोग उन्हें पहले से इस्तेमाल कर रहे थे
      Pico छोटे कामों के लिए है, नया Pi बड़े कामों के लिए, और पुराने Pi व Zero अब भी बिक रहे हैं
      AI से जुड़े products भी इसी क्रम का विस्तार हैं, और Pi5 पर AI करने वालों के लिए यह स्वाभाविक विस्तार है
    • पुराने Pi अब भी सस्ते हैं और अच्छी तरह काम करते हैं
      Pi का मूल सार GPIO + general-purpose computing है, और now AI भी उसका हिस्सा बन गया है
      local AI से अब हैरान कर देने वाली मात्रा में काम किए जा सकते हैं, और drone·robot autonomous navigation जैसे नए उपयोग संभव हो गए हैं

  • असल में यह इतना बड़ा मामला नहीं है
    Pi पर 8GB RAM के साथ AI चलाना कुछ हद तक निराशाजनक है

  • ब्रिटेन में मैंने Hailo HAT को कभी LLM के लिए advertise होते नहीं देखा
    इसका इस्तेमाल ज़्यादातर real-time video object detection के लिए हुआ है, और मैं भी इसे घर और बगीचे में जानवरों या मेहमानों का पता लगाने के लिए आज़माना चाहूंगा
    हाल की Pimonori version में LLM और VLM support का ज़िक्र जरूर है, लेकिन वही ज़्यादा व्यावहारिक उपयोग लगता है

  • “8GB? क्या यह चींटियों के लिए LLM है?” जैसी मज़ाकिया टिप्पणी तक आई

    • सिर्फ CPU inference से भी Gemma 3 जैसे lightweight models काफ़ी ठीक चलते हैं
      भारी कामों के लिए उपयुक्त नहीं हैं, लेकिन साधारण text generation के लिए काफी हैं
    • असल में GPT-4 स्तर की उम्मीद करने के बजाय इसे Pi पर क्या संभव है, उसका demo समझना ज़्यादा सही है
      यह ultra-small specialized LLMs के लिए एक experimental setup है
      लेकिन दिक्कत यह है कि ऊंची कीमत के मुकाबले vision processing में सुधार कम है, और software support भी कमजोर है

  • कुछ साल पहले तक ऐसे product को बस ML accelerator कहा जाता
    लेकिन आजकल इसे ‘AI’ नाम देने से लोगों की अपेक्षाएं बदल जाती हैं, इसलिए राय बंटी हुई दिखती है

  • समझ नहीं आता कि छोटे LLM embedding या training के अलावा कितने काम के हैं
    training के लिए इससे बेहतर hardware कम दाम में मिल सकता है, और embedding के लिए यह बस धीमा और महंगा है

    • फिर भी natural language based smart home interface जैसे खास उद्देश्यों के लिए fine-tune किया जाए तो यह उपयोगी हो सकता है
      छोटे models भी specialized data पर fine-tuning के बाद कहीं बड़े general-purpose models के करीब प्रदर्शन दे सकते हैं

  • दिलचस्प idea है, लेकिन इस उपयोग के लिए Jetson Orin Nano बेहतर विकल्प है
    हालांकि shared RAM होने की वजह से OS overhead में लगभग 1GB चला जाता है, यह इसकी कमी है

  • “यह LLM चला सकता है” का मतलब यह नहीं कि “इस पर LLM चलाना समझदारी है”
    यह एक ऐसा उदाहरण है जो दिखाता है कि spec numbers और real experience पूरी तरह अलग चीजें हैं

  • edge computing के नज़रिए से देखें तो यह कोशिश RPi ecosystem के लिए एक अहम छलांग है
    अगर low-power inference accelerator built-in हो, तो cloud के बिना local AI लागू किया जा सकता है
    यह अभी शुरुआती चरण में है, लेकिन असली edge workloads के लिए दिशा सही है

    • जानना दिलचस्प होगा कि इसके लिए कौन से specific use cases सोचे गए हैं