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Raspberry Pi 컴퓨터와 AI에 관심이 있다면 이미 2024년에 출시된 AI HAT+를 사용하고 있을 가능성이 높습니다. 이는 AI 워크로드를 Pi 5로 오프로드하는 측면에서 획기적인 변화였습니다. 이는 타사 클라우드 기반 AI 서비스를 사용할 필요 없이 엣지 AI 워크로드를 처리할 수 있는 저비용의 데이터 비공개 방식이라는 아이디어입니다.
글쎄, 오늘 AI HAT+ 2의 출시로 보드가 크게 업그레이드되는 것을 볼 수 있습니다.
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AI HAT+는 Hailo-8L AI 가속기 칩으로 구동되는 표준 13 TOPS(초당 테라 연산) 버전과 Hailo-8 AI 가속기로 구동되는 26 TOPS 버전의 두 가지 버전으로 제공됩니다. 새로운 AI HAT+ 2는 8GB 온보드 RAM으로 백업되는 Hailo-10H 칩을 사용하여 이 성능을 40 TOPS로 향상시킵니다.
이러한 성능 향상을 통해 AI HAT+ 2는 Raspberry Pi 5 보드와 별도로 LLM(대형 언어 모델), VLM(비전 언어 모델) 및 기타 생성 AI 워크로드를 로컬로 처리할 수 있습니다. 또한 Hailo-8 기반 AI HAT+와 거의 동일한 26TOPS 성능으로 객체 인식, 자세 추정 등 비전 기반 AI 워크로드를 처리할 수 있습니다.
Raspberry Pi AI HAT+ 2는 8GB의 온보드 RAM과 함께 제공되며 AI 워크로드를 로컬에서 실행합니다.
이미 AI HAT+를 중심으로 프로젝트를 구축했으며 AI HAT+ 2가 제공하는 성능 향상을 활용하려는 사람들은 두려워하지 않아도 됩니다. Raspberry Pi의 수석 수석 엔지니어인 Naush Patuck에 따르면 "AI HAT+ 2로의 전환은 대부분 원활하고 투명합니다."
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그리고 이 모든 AI 기능을 활용하는 방법에 대한 영감이나 정보가 필요한 사람들을 위해 Hailo의 GitHub 저장소에는 생성 AI를 시작하는 데 필요한 모든 것이 있습니다. 또한 Llama3.2, DeepSeek-R1-Distill 및 Qwen2를 포함하여 출시 시 설치할 수 있는 다양한 LLM이 있으며 출시 후에도 더 많은 LLM을 사용할 수 있습니다.
이 보드는 모든 Raspberry Pi 5 보드(1GB~16GB)와 작동하고 온보드 PCI Express 인터페이스를 통해 연결하며 Raspberry Pi의 카메라 소프트웨어 스택과 직접 통합되므로 추가 구성의 번거로움이 없습니다.
또한: 이 Raspberry Pi 대안을 통해 AirTag와 같은 추적기를 만들 수 있습니다. 프로세스는 다음과 같습니다.
AI HAT+ 2 보드는 옵션 방열판과 함께 배송되지만 이전 AI HAT+의 경험을 바탕으로 특히 까다로운 작업을 실행하거나 벤치마킹을 수행하는 경우 프로세서가 과부하 상태에서 상당히 뜨거워질 수 있으므로 이 방열판을 장착하는 것이 좋습니다.
이 보드는 130달러에 즉시 구입할 수 있지만, 이 글을 쓰는 시점에는 ZDNET에서 재고만 찾았습니다. PiShop (이 매장은 완제품도 판매합니다. AI HAT+ 2 스타터 키트).