Raspberry Pi AI Kit 评测

Make 趣无尽 15cm2024-07-0975 次点击1 人感谢
人工智能(AI)已经成为当今科技领域的热门话题,并且其影响力正在不断扩大。尽管AI的定义可能因人而异,但它基本上涉及让机器能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。在《HackSpace》杂志的最新一期中,Ben Everard对新的树莓派AI套件进行了全面评测,这无疑为那些对AI技术感兴趣或希望将AI应用于实际项目的读者提供了宝贵的见解。
![19c090f0c4a6370d87ac5a1cbac1e304.jpg](https://ppmm.org/images/2024/07/09/19c090f0c4a6370d87ac5a1cbac1e304.jpg)

树莓派AI套件是一个集成了多种硬件和软件资源的工具包,旨在帮助用户更容易地入门AI项目。它可能包含了树莓派计算板、摄像头模块、传感器以及其他必要的配件,还可能预装了用于机器学习和深度学习的框架和库,如TensorFlow、PyTorch等。这样的套件不仅降低了AI项目的入门门槛,还使得开发者能够更快速地实现自己的想法。

![30bb0e63f9efa60826e4e55e5395cb77.jpg](https://ppmm.org/images/2024/07/09/30bb0e63f9efa60826e4e55e5395cb77.jpg)

Hailo-8L加速器每秒能执行13万亿次操作(即13 TOPS,这里的T代表Tera)。这无疑是一个庞大的数字,但为了更直观地理解其性能,我们可以将其与市场上的其他高端处理器进行对比。例如,Apple的M3处理器的神经引擎能够达到18 TOPS,而其A15 SoC(来自iPhone 13系列)则能达到15.8 TOPS。更进一步,NVIDIA的A100 GPU更是惊人,能够执行高达1248 TOPS的操作。

随着技术的不断进步,AI模型不仅在速度上日益提升,其准确性也在稳步增强。因此,要准确评估Hailo-8L当前的具体能力实属不易,因为一年之后,它很可能能够运行比现在更先进的模型。不过,为了提供一个大致的概念,我们可以参考YOLO模型。YOLO模型能够实时且快速地识别大约80种不同类型的物体(如人、车、自行车等),并且已经能够在Raspberry Pi AI Kit上顺畅运行。

这一事实表明,尽管Hailo-8L在TOPS数值上并未达到某些高端智能手机处理器或专业GPU的水平,但它依然具有强大的实时处理能力,能够满足众多AI应用的需求。对于创造者、爱好者以及专业人士而言,这意味着他们可以在不依赖强大服务器或云服务的情况下,轻松地将AI技术集成到自己的项目中,进一步推动AI技术的普及和应用。

https://www.raspberrypi.com/news/raspberry-pi-ai-kit-review-hackspace-80/
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