L'accélérateur IA dispose d'une puissance de traitement de 13 TOPS (13 tera-operations par seconde) pour l'inférence de son réseau neuronal. Grâce au canal de communication PCIe du Pi 5, l'accélérateur peut efficacement transférer des informations avec les coeurs du Raspberry-Pi. Cela permet aussi d'optimiser la transmission des données en provenance des modules caméra.

L'accélérateur IA est capable de produire des résultats à raison de 13 frames/seconde sans sollicité le SoC du Pi 5. Les 4 coeurs du Pi 5 encore disponibles pour vos propres applications.

A contrario, sans accélérateur AI, l'inférence d'un réseau neuronal serait prit en charge par les 4 coeurs du Pi 5. Il en résulterait que 2 à 3 frames/seconde avec tous les coeurs du SoC monopolisé par l'inférence. Il resterait bien peu/pas de ressources pour vos propres applications.

Il parait évident que la plupart des applications exploiterons le module IA avec le module caméra (ou deux caméras pour une vue stéréoscopique).

De nombreux modèles IA pré-entraînés sont disponibles, cela permet de profiter rapidement des possibilités du Kit. A noter que le module Hailo 8L ne dispose pas d'assez de puissance pour permettre la création et l'entraînement de vos propres modèles.

Une version de Raspberry-Pi OS pour Pi 5 détectera automatiquement le Hailo et ne NPU (Neuronal Processing Unit) sera disponible pour les traitements IA.

Les application rpicam-apps camera intégrées dans Raspberry Pi OS supporte le module IA (support natif), et utilisera automatiquement le NPU pour exécuter des tâches de post-traitement (tâche compatibles avec le NPU).

Le kit IA propose un ordonnanceur particulièrement efficace pour l'accélérateur matériel. Il permet de d'exécuter plusieurs réseaux neuronaux sur une seule caméra -OU- un/plusieurs réseau neuronal sur deux caméras (traitement concurrent) voir source.

Note: ce produit nécessite un Raspberry-Pi 5 et une caméra pour fonctionner.

Besoin d'utiliser les GPIO avec the AI Kit? Voyez notre GPIO Replicator qui peut être soudé sur le stacking header avant de placer le HAT du AI Kit.