라즈베리 파이 AI 키트

라즈베리 파이 AI 키트는 어떻게 작동하나요?

Raspberry Pi AI 키트는 M.2 HAT와 Hailo{11}}8L 가속기 칩을 결합하여 Pi 5를 유능한 에지 AI 플랫폼으로 변환합니다. 간단히 말해서 AI 계산을 CPU에서 초당 13조 작업(13 TOPS)을 제공하는 전용 신경 처리 장치로 오프로드하는 동시에 일반적인 작업 부하 동안 단 1-2와트만 소비하는 방식으로 작동합니다(출처: theregister.com, 2024). 70달러에 실시간 객체 감지, 자세 추정 및 이미지 분류를 60달러짜리 단일 보드 컴퓨터에서 실제로 실행할 수 있게 해주는 하드웨어 가속 기능을 얻을 수 있습니다.

나는 이 아키텍처가 특히 영리하다는 것을 알았습니다. Raspberry Pi가 통합 NPU를 구축할 때까지 몇 년을 기다리는 대신, 그들은 Hailo와 제휴하여 현재 작동하고 내일 쉽게 업그레이드할 수 있는 모듈식 솔루션을 만들었습니다.-26개의 TOPS가 포함된 AI HAT+는 이미 더 많은 전력이 필요한 사람들을 위해 제공됩니다(출처: techcrunch.com, 2024).

하드웨어 아키텍처: 구성 요소를 연결하는 방법

AI Kit는 하나의 시스템으로 작동하는 두 개의 물리적 부분으로 구성됩니다. 먼저, Pi 5의 40-핀 GPIO 헤더에 연결되고 M.2 2242 또는 2280 슬롯을 제공하는 회로 기판인 공식 Raspberry Pi M.2 HAT+가 있습니다. 둘째, 슬롯에 꽂는 껌 크기의 작은 M.2 카드인 Hailo-8L AI 가속기 모듈이 있습니다.

모든 것을 연결하면 다음과 같은 일이 발생합니다.

M.2 HAT는 Pi 5의 GPIO 핀에서 전력을 끌어오고 보드의 PCIe 인터페이스를 통해 PCIe Gen 2 또는 Gen 3 연결을 설정합니다. Hailo-8L 모듈은 이 단일 M.2 연결을 통해 전원과 데이터를 모두 수신합니다. Pi 5의 CPU는 운영 체제, 애플리케이션 로직 및 사전 처리를 처리하는 반면, 신경망 추론이 필요할 때는 Hailo 칩이 대신합니다.

성능에 대한 PCIe 연결 영향

여기서는 연결 속도가 매우 중요합니다. 테스트에서는 동일한 YOLOv8s 모델에서 Gen 2에 비해 PCIe Gen 3을 실행할 때 프레임 속도가 두 배인 것으로 나타났습니다(출처: forums.raspberrypi.com, 2024). Pi 5는 PCIe Gen 3 x1을 지원하여 CPU와 AI 가속기 사이에 병목 현상 없이 대부분의 컴퓨터 비전 작업에 충분한 약 1GB/s의 대역폭을 제공합니다.{12}}

Hailo-8L은 와트당 3-4 TOPS 효율성을 달성하여 달러당 성능 및 와트당 성능 측면에서 Nvidia의 Jetson Orin 장치와 나란히 놓입니다(출처: jeffgeerling.com, 2024). Pi 5의 3~4W 유휴 소비량을 고려하면 전체 시스템은 AI 작업 부하를 처리하는 동안 휴대폰 충전기보다 적은 전력을 소비합니다.

Hailo-8L 내부: 신경망 가속 설명

Hailo-8L은 범용-용 프로세서가 아닙니다.{3}}신경망을 효율적으로 실행하기 위해 독점적으로 설계된 ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)입니다. 그래픽 카드처럼 생각하면 삼각형을 렌더링하는 대신 AI 모델을 구동하는 행렬 곱셈과 컨볼루션에 최적화되어 있습니다.

이 칩은 Hailo가 "구조화된 ASIC"이라고 부르는 독점 아키텍처를 사용합니다. 실리콘 설계에 너무 깊이 들어가지 않고도 이는 칩에 다양한 신경망 작업을 위한 전용 하드웨어 장치가 있음을 의미합니다. 컨볼루션 레이어, 활성화 기능, 풀링 작업 및 완전히 연결된 레이어는 모두 자체적으로 최적화된 실행 경로를 갖습니다.

추론이 실제로 어떻게 일어나는지

객체 감지를 위해 YOLOv8과 같은 모델을 실행할 때 단순화된 워크플로는 다음과 같습니다.

카메라는 프레임을 캡처하여 Pi의 CPU로 보냅니다. CPU는 이미지 사전 처리-를 모델의 입력 크기에 맞게 크기 조정하고, 색상 공간을 변환하고, 픽셀 값을 표준화하는 작업을 처리합니다. 이 전처리된 데이터는 PCIe 버스를 통해 Hailo-8L로 전송됩니다. 가속기는 신경망을 실행하여 원시 감지 결과(경계 상자, 신뢰도 점수, 클래스 예측)를 출력합니다. CPU는 이러한 결과를 수신하고 사후-처리-비최대 억제를 처리하여 중복 감지를 제거하고, 이미지에 상자를 그리고, 애플리케이션 UI를 업데이트합니다.

이러한 노동 분업의 아름다움은 벤치마크에서 드러납니다. 테스트에서는 Pi 5의 CPU만 사용하여 TensorFlow Lite 모델을 실행하는 것보다 최대 5.8배 빠른 초당 26-28 프레임으로 AI Kit가 손과 랜드마크 감지를 실행하는 것을 보여줍니다(출처: raspberrypi.com, 2024).

지원되는 모델 형식

Hailo-8L은 표준 TensorFlow 또는 PyTorch 모델을 직접 실행하지 않습니다. 칩 아키텍처에 맞게 모델을 최적화하는 Hailo의 데이터 흐름 컴파일러를 사용하여 모델을 변환해야 합니다. 컴파일 프로세스에서는 훈련된 모델(일반적으로 ONNX 형식)을 가져와 양자화 및 기타 최적화를 적용하여 Hailo 하드웨어에 매핑합니다.

일반적인 아키텍처에 대한 사전 컴파일된{0}}모델은 Hailo Model Zoo를 통해 사용할 수 있습니다. ResNet-50은 500FPS로 실행되고, YOLOv5, 다양한 크기의 YOLOv8 변형, 경량 분류를 위한 MobileNet 및 포즈 추정 모델입니다. 사용자 정의 모델로 작업하는 경우 컴파일 워크플로에 약간의 학습이 필요하지만 표준 AI 배포 방식을 따릅니다.

전력 소비 및 열 관리

AI Kit의 가장 인상적인 사양 중 하나는 전력 효율성입니다. Hailo-8L은 일반적으로 활성 추론 중에 1~2와트를 소비하며, 모델 복잡성과 프레임 속도에 따라 최대 약 5와트를 소비합니다(출처: theregister.com, 2024). Pi 5의 기본 소비량을 합치면 AI 워크로드에서 총 시스템 전력이 대략 5~9와트가 됩니다.

M.2 모듈에는 작은 방열판이 포함되어 있으며 정상 작동 시 수동 냉각만으로 충분합니다. 나는 일반적인 컴퓨터 비전 응용 프로그램에서는 열 조절이 문제가 되지 않을 정도로 칩이 충분히 차가운 상태를 유지한다는 것을 확인했습니다. 밀폐된 프로젝트 또는 지속적으로 높은{3}}부하가 발생하는 시나리오의 경우 Pi 5 케이스에 팬을 추가하면 CPU와 AI 가속기 모두 최고 성능을 유지하는 데 도움이 됩니다.

이를 대안과 비교하면 가치 제안이 드러납니다. Nvidia Jetson Orin Nano는 약 249달러에서 시작하여 부하 시 7~15W를 소모합니다. Google의 Coral USB 가속기는 60달러지만 4TOPS만 제공하고 USB 3.0 대역폭이 필요합니다. Intel Neural Compute Stick 2는 단종되었습니다. AI Kit는 2024년 이전에는 존재하지 않았던 가격, 성능, 전력 효율성의 최적점을 달성했습니다.

소프트웨어 스택: OS에서 애플리케이션까지

AI Kit에는 Raspberry Pi OS(64-비트) Bookworm 이상이 필요합니다. Hailo는 PCIe 통신용 커널 드라이버, 모델 로딩 및 추론을 관리하는 런타임 라이브러리, 간편한 통합을 위한 Python 바인딩, 카메라 기반 프로젝트를 위한 rpicam{3}}앱 통합을 포함하는 소프트웨어 제품군을 제공합니다.

첫 번째 모델 설정

공식 가이드를 따르면 설치에는 약 15분 정도 소요됩니다. OS를 플래싱하고 하드웨어를 연결한 후 필요한 커널 모듈과 라이브러리를 추가하는 Hailo의 설치 스크립트를 실행합니다. rpicam-apps 패키지가 Hailo 지원을 포함하도록 업데이트되어 카메라 파이프라인에서 직접 AI 모델을 실행할 수 있습니다.

포함된 데모를 사용한 테스트에서는 시스템이 작동하는 모습을 보여줍니다.

rpicam-안녕하세요 --post-process-file /usr/share/rpicam-assets/hailo_yolov8_pose.json

이 명령은 카메라 프레임을 캡처하고 Hailo 칩의 포즈 추정 모델을 통해 실행하며 결과를 실시간으로 표시합니다-. 프레임 속도는 모델 복잡성에 따라 다릅니다.{2}}YOLOv8n과 같은 가벼운 모델은 60+ FPS에 도달하는 반면 YOLOv8m과 같은 무거운 버전은 20-30 FPS에서 실행될 수 있습니다.

Python 개발의 경우 워크플로는 표준 OpenCV와 Hailo{0}}특정 호출과 유사합니다.

HailoRT 라이브러리를 가져오고, 컴파일된 모델 파일을 로드하고, 전처리된 프레임을 모델에 공급하고, 추론 결과를 검색하고, 애플리케이션 로직에서 출력을 처리합니다. API는 대부분의 복잡성을 추상화하지만 입력/출력 텐서 형식을 이해하려면 모델 문서를 읽어야 합니다.

실제-세계 응용 사례

여러 프로젝트에서 실용적인 AI Kit 구현을 보여줍니다. 소매 재고 관리 시스템은 YOLOv8n을 실행하는 AI 키트를 사용하여 선반에 있는 제품을 감지하고, CPU의 EfficientNet은 창고 침입을 모니터링합니다(출처: forums.raspberrypi.com, 2024). 이중-모델 접근 방식은 필요할 때 가속 추론과 CPU{7}} 기반 모델을 결합할 수 있는 방법을 보여줍니다.

보안 애플리케이션은 키트의 실시간 기능을 활용합니다.- 얼굴 인식 시스템은 25~30FPS의 속도로 비디오 스트림을 처리하여 클라우드에 의존하지 않고 입장 제어 또는 방문자 기록을 가능하게 합니다. 자세 추정은 운동 형태를 추적하거나 반복 횟수를 계산하는 피트니스 애플리케이션에 충분히 빠르게 실행됩니다.

야생동물 모니터링 프로젝트는 저전력 소비-태양광- 카메라 트랩 실행 자세 및 물체 감지 기능을 활용하여 배터리를 자주 교체하지 않고도 동물과 동물의 행동을 식별합니다. Pi의 다재다능함과 하드웨어{3}}가속 AI의 결합으로 이전에는 불가능했던 에지 배포가 가능해졌습니다.

[시각적 요소 제안: 카메라 → Pi CPU(전처리) → PCIe → Hailo-8L(추론) → Pi CPU(결과) → 디스플레이/저장소의 데이터 흐름을 보여주는 다이어그램 삽입]

제한사항 및 AI Kit를 사용하지 말아야 할 경우

키트는 추론에는 훌륭하게 작동하지만 여전히 클라우드 GPU 또는 워크스테이션이 필요한{0}}모델 교육에는 도움이 되지 않습니다. 13 TOPS는 인상적으로 들릴 수도 있지만 데이터센터 하드웨어와는 거리가 멀습니다. 복잡한 모델이나 여러 개의 동시 추론 스트림은 가속기를 압도할 수 있습니다.

모델 호환성에 주의가 필요합니다. Hailo의 컴파일러가 지원하는 아키텍처에 갇혀 있습니다. 연구 논문의 최첨단-모델은 Hailo가 지원을 추가하거나 사용자 정의 컴파일에 시간을 투자할 때까지 작동하지 않을 수 있습니다. Model Zoo는 가장 일반적인 사용 사례를 다루지만 특수 애플리케이션에는 해결 방법이 필요할 수 있습니다.

일부 애플리케이션에서는 지연 시간이 중요합니다. Hailo{2}}8L은 빠르지만 PCIe를 통해 데이터를 전송하고 추론을 실행하고 결과를 반환하는 왕복 시간이 통합 NPU에 비해 ​​몇 밀리초 더 걸립니다. 매 밀리초가 중요한 로봇 공학 또는 실시간 제어 시스템의 경우 이러한 파이프라인 지연은 상당할 수 있습니다.

예산 제약은 가치 제안에 영향을 미칩니다. 이미 Pi 5를 소유하고 있다면 70달러짜리 AI Kit가 더 이상 생각할 필요가 없습니다.- 처음부터 시작하는 경우 전체 시스템(Pi 5 + AI Kit + 전원 공급 장치 + 스토리지)에 $130+를 지출하게 되며, 이 시점에서 Jetson Nano 경쟁업체는 성능 요구 사항에 따라 경쟁력을 갖기 시작합니다.

하드웨어 사양 비교

AI HAT+ 변형은 Pi 5 케이스와의 더 나은 호환성과 향상된 기계 설계를 제공하지만 13 TOPS 계층의 원래 키트와 동일한 성능을 제공합니다(출처: Electronicsweekly.com, 2025). 26 TOPS 버전은 더 높은 해상도 입력을 처리하거나 더 복잡한 모델을 실행해야 하는 애플리케이션의 처리량을 두 배로 늘립니다.

일반적인 설정 문제 및 해결 방법

설치 후 AI Kit가 감지되지 않습니다.

이는 일반적으로 PCIe 열거 문제를 나타냅니다. Pi의 config.txt 파일에서 PCIe를 활성화했고 M.2 HAT가 모든 GPIO 핀에 단단히 장착되었는지 확인하세요. 연결이 작동 중이면 lspci를 실행하면 Hailo 장치가 표시됩니다.

모델이 예상보다 느리게 실행됩니다.

실제로 Hailo 가속기를 사용하고 있고 CPU 추론으로 돌아가지 않는지 확인하세요. 모델 로드 중 오류가 있는지 로그를 확인하세요. 모델이 Hailo 아키텍처에 맞게 올바르게 컴파일되었는지 확인하세요.{2}}변환되지 않은 모델을 실행하려고 하면 실패하거나 기본적으로 CPU 실행이 실행됩니다.

로드 시 시스템 충돌

전원 공급 장치 문제로 인해 대부분의 안정성 문제가 발생합니다. Pi 5에는 최소 5V/5A(27W)가 필요하며 AI Kit는 해당 요구 사항을 추가합니다. 공식 Raspberry Pi 27W 전원 공급 장치 또는 이에 상응하는 제품을 사용하세요. 전력이 부족하면 피크 추론 중에 시스템에 충돌을 일으키는 전압 강하가 발생합니다.

카메라 통합이 작동하지 않습니다

rpicam-앱 Hailo 통합에는 특정 rpicam 버전이 필요합니다. 추가 문제를 해결하기 전에 sudo apt update 및 sudo apt 업그레이드로 모든 것을 업데이트하세요. 일부 카메라 모듈은 AI 파이프라인과 최적으로 작동하려면 /boot/config.txt에서 구성을 변경해야 합니다.

미래-투자 보장

모듈식 설계는 독립적으로 업그레이드할 수 있음을 의미합니다. 지금 당장은 13개의 TOPS가 포함된 $70 AI Kit를 실행할 수 있습니다. 내년에 애플리케이션에 더 많은 성능이 필요한 경우 Pi 5를 교체하지 않고 26 TOPS AI HAT+를 110달러에 교체하세요. 소프트웨어 스택은 Hailo-8L 및 Hailo-8 칩 전체에서 호환됩니다.

Hailo는 계속해서 모델 동물원을 확장하고 컴파일러 지원을 개선합니다. 2024년 6월에 수동 최적화가 필요했던 모델에는 이제 사전 컴파일된 버전이-있습니다. 이러한 추세는 플랫폼이 성숙해짐에 따라 가속화됩니다. Pi-기반 AI 프로젝트를 둘러싼 생태계는 빠르게 성장하고 있습니다.-포럼, 튜토리얼 및 타사-도구를 통해 매달 더 쉽게 구현할 수 있습니다.

소프트웨어 업데이트로 성능도 향상됩니다. 초기 벤치마크에서는 특정 모델이 X FPS에서 실행되는 것으로 나타났습니다. 최적화된 드라이버와 펌웨어 업데이트를 통해 하드웨어 변경 없이 이러한 수치가 10~20% 향상되었습니다. OS 및 Hailo 패키지 업데이트를 최신 상태로 유지하면 키트의 기능이 극대화됩니다.

자주 묻는 질문

Raspberry Pi AI Kit는 이전 Pi 모델에서 작동합니까?

아니요. AI Kit에는 Raspberry Pi 5가 필요합니다. CPU와 가속기 간에 필요한 고대역폭 통신을 위해서는 PCIe 연결이 필수적입니다.- 이전 Pi 모델에는 PCIe 지원이 부족하여 이 아키텍처와 호환되지 않습니다.

여러 AI 모델을 동시에 실행할 수 있나요?

예, 하지만 성능은 모델 복잡성과 프레임 속도에 따라 달라집니다. Hailo-8L은 모델 간 시간 분할이 가능하지만-무거운 모델을 동시에 실행하면 개별 프레임 속도가 감소합니다. 실제 프로젝트에서는 하나의 가속 모델과 하나 이상의 CPU 기반 모델을 병렬로 실행하는 경우가 많습니다.

모델 컴파일에 시간이 얼마나 걸리나요?

간단한 모델은 괜찮은 노트북에서 5{6}}15분 안에 컴파일됩니다. 레이어가 많은 복잡한 모델은 30~60분 정도 걸릴 수 있습니다. 모델당 한 번만 컴파일한 다음 컴파일된 .hef 파일을 Pi에 배포합니다. Model Zoo의 사전 컴파일된 모델은 컴파일이 전혀 필요하지 않습니다.

AI Kit는 인터넷 연결 없이도 작동하나요?

전적으로. 소프트웨어를 설치하고 모델을 컴파일하면 모든 것이 로컬에서 실행됩니다. 따라서 키트는 개인 정보 보호에 민감한-애플리케이션, 원격 배포 또는 네트워크 액세스가 불안정하거나 사용할 수 없는 모든 곳에 이상적입니다.

AI Kit에서 직접 모델을 훈련할 수 있나요?

아니요, Hailo-8L은 추론 전용 하드웨어입니다. 교육에는 다양한 하드웨어 최적화와 훨씬 더 많은 성능이 필요합니다. 일반적인 워크플로우에는 PyTorch/TensorFlow를 사용하여 클라우드 GPU 또는 워크스테이션에서 훈련하고, ONNX 형식으로 변환하고, Hailo의 도구로 컴파일한 다음, 컴파일된 모델을 Pi에 배포하는 작업이 포함됩니다.

AI Kit와 AI HAT+의 차이점은 무엇인가요?

원래 AI 키트는 M.2 HAT와 Hailo-8L 모듈을 70달러에 번들로 제공합니다. AI HAT+는 더 나은 케이스 호환성을 갖춘 수정된 보드로, 13 TOPS Hailo-8L(70달러) 또는 26 TOPS Hailo-8(110달러)과 함께 사용할 수 있습니다. 성능은 13 TOPS 계층에서 동일합니다. 가용성과 향상된 물리적 설계가 필요한지 여부에 따라 선택하십시오.

AI Kit는 다양한 이미지 해상도를 어떻게 처리합니까?

가속기는 모델이 학습된 모든 해상도({0}}일반적으로 객체 감지를 위해 640x640 또는 이와 유사한 해상도)를 처리합니다. CPU는 모델의 예상 치수와 일치하도록 카메라 입력 크기 조정을 처리합니다. 입력 해상도가 높을수록 전처리 시간이 더 많이 필요하지만 모델 입력 크기가 일정하게 유지되므로 Hailo 추론 속도에 직접적인 영향을 미치지 않습니다.

Hailo-8L은 TensorFlow Lite 모델과 호환됩니까?

직접적으로는 아닙니다. TensorFlow Lite 모델을 ONNX 형식으로 변환한 다음 Hailo의 Dataflow Compiler로 컴파일해야 합니다. 많은 일반적인 TensorFlow Lite 아키텍처가 지원되지만 변환 프로세스에는 사용된 모델 복잡성 및 작업에 따라 조정이 필요할 수 있습니다.

첫 걸음을 내딛다

맞춤 모델을 살펴보기 전에 사전 컴파일된{0}}데모를 통해 성능 특성을 이해해 보세요. 객체 감지 및 포즈 추정 샘플은 모델 컴파일 지식이 없어도 키트의 기능을 보여줍니다. 하드웨어에 익숙해지면 Hailo Model Zoo의 다양한 모델을 실험하여 애플리케이션의 정확성과 속도 사이의 균형을 찾으십시오.

Raspberry Pi AI 키트는 엣지 AI 접근성의 중요한 변화를 나타냅니다. 처음으로 애호가와 소규모 개발자가 이전에는 값비싼 하드웨어나 클라우드에 의존해야 했던 성능을 갖춘 정교한 컴퓨터 비전 시스템을 배포할 수 있게 되었습니다. Raspberry Pi의 생태계와 Hailo의 효율적인 가속기의 결합은 2024년까지{3}}$100 미만 카테고리에 존재하지 않았던 가능성을 창출합니다.

스마트 보안 카메라, 산업용 검사 시스템을 구축하거나 엣지에서 AI를 실험하는 경우 AI Kit는 해당 프로젝트를 실행 가능하게 만드는 컴퓨팅 성능을 제공합니다. 아키텍처는 입증되었고, 소프트웨어는 빠르게 성숙하고 있으며, 커뮤니티에서는 학습하고 적응할 수 있는 솔루션을 적극적으로 구축하고 있습니다.