树莓派最近出了个新东西，叫AI HAT+ 2扩展板。这是他们第一次专门给树莓派5做这种板子，就是为了跑那种能“生成”东西的AI，比如写文章、画画之类的。这个板子比之前的老款好很多，它有个很厉害的芯片，能让整个系统跑得更快，能做的事情也更多。不只是看图识物那种简单的活儿，它还能干更复杂的事。
AI HAT+ 2 的架构与核心性能
我说实话，这个AI HAT+ 2板子，它的大小是全尺寸HAT+。这意味着什么？就是它能完美装在你的树莓派5上，就像原装的一样。它上面有个叫Hailo-10H的AI芯片。
这个芯片有多强呢？它每秒能算40万亿次（这是8位整数的算法）。听起来很专业对吧？简单说，就是它比以前的板子快很多。以前的AI HAT+，最快也就每秒26万亿次。现在直接翻了快一倍。
所以，如果你想让树莓派跑那种复杂的AI模型，比如现在流行的Transformer模型或者扩散模型，这个板子就非常适合。这些模型需要不停地算，数据量也大，以前的树莓派就吃不消。但是有了这个板子，它就能跑得动了。
而且，这个Hailo-10H芯片是直接通过树莓派5的一个接口（PCIe x1）连上去的。这很重要。你想想，USB接口就像一条窄路，数据过去会堵车。但是PCIe接口就像一条高速公路，数据跑得飞快。这样，树莓派的内存和AI芯片之间，数据交换就很快，延迟也低。
还有，板子上自带了电源管理模块。它能保证AI芯片在全力工作的时候，也能稳定供电。你不用担心树莓派的电不够用。
再说说内存。这个AI HAT+ 2板子，自己带了8GB的专用内存。这么大的内存，就能让它处理更大的AI模型了。以前那种小内存，很多大模型根本装不下。现在有了8GB，Hailo官方说，它能跑那种有60亿个参数的大语言模型（LLM），还有能看图理解的视觉语言模型（VLM）。
什么叫“60亿参数”？你就把AI模型想象成一个非常非常复杂的公式，参数就是公式里的各种数字。数字越多，公式就越复杂，模型就越“聪明”，但同时，它也需要更多的内存和算力。有了8GB内存，就能让这些“聪明”的模型在树莓派上动起来。
这个板子也很好装。它跟树莓派的标准外壳、散热片都能配上，板子自己也送了一个散热片。如果你想让它长时间、高强度地工作，官方建议你再加个风扇，这样它就不会“热晕头”了。
软件方面也不用担心。它能直接用树莓派的官方系统Raspberry Pi OS。而且，Hailo公司也提供了一套完整的软件工具，帮你把AI模型“翻译”成芯片能懂的语言，然后让它跑起来。这就像给你配好了翻译官和司机，你只要把模型交给它就行。
为生成式AI 打造的边缘加速方案
现在说的生成式AI，和我们以前用的那种AI不太一样。传统的AI，比如你拍张照片，它告诉你这是猫是狗，这是识别。生成式AI呢，是能自己创造一些东西。比如你给它几个词，它就能帮你写一首诗；你给它几张图，它能帮你生成一张新的图。
这些生成式AI模型，它们结构很复杂。里面有很多重复的计算，数据量也特别大。而且，它不是算一次就完事儿，它会反复地算一个东西，直到满意为止。所以，它对内存和数据处理的速度要求特别高。
你想想，如果用树莓派的普通CPU去跑这些复杂的生成式AI模型，那它会很慢，还会很费电。就像你用一把普通的小刀去砍大树，不是不行，但是会累死人，效率也低。
所以，我们需要这种专门的AI芯片。它就像一把专门的链锯，就是为了砍大树设计的。这种芯片，它里面有很多小的计算单元，能同时处理很多数据，特别适合算那些8位整数之类的“小数”。这样，它就能又快又省电地完成任务。
而且，这个芯片它离内存很近，数据不用跑很远的路就能到。这就减少了等待时间，让计算效率更高。
但是，想在树莓派上用这些生成式AI模型，还有个小问题。这些模型需要先“翻译”和“压缩”一下，让它们能在这个AI芯片上跑。这个过程叫量化和编译。翻译的时候，还得保证翻译出来的模型效果不能差太多。这需要好的翻译工具。比如，你想让一个外国朋友看懂你的文章，你得找个好翻译，不能把意思搞错了。现在生成式AI技术发展很快，所以，翻译工具也要跟着快点更新才行。
举个例子。比如你有一个AI模型，它能在电脑上帮你写一段话。这个模型可能很大，有很多参数。你想让它在你的树莓派上也能工作。
- 先准备模型：你得拿到那个能写字的AI模型。
- 然后是“翻译”和“压缩”：你需要用Hailo提供的工具，把这个大模型进行“量化”和“编译”。这个过程就是把模型里的数据从大块的、精细的数字，变成小块的、简单一些的数字（比如从32位浮点数变成8位整数）。就像你把一篇很长的文章，精简成一份摘要。同时，这个工具还会把模型调整成Hailo芯片能理解的格式。
- 最后运行：等你把模型“翻译”好了，就可以把它放到AI HAT+ 2扩展板上跑了。当你在树莓派上输入一段文字，让它继续写的时候，AI芯片就会快速计算，然后把写好的文字返回给你。
这个过程听起来有点复杂，但其实Hailo的软件就是来简化这些步骤的。它就像一个自动化的工厂，你把原材料（大模型）扔进去，它帮你处理好，然后输出产品（能在芯片上跑的小模型）。这样，你就能在树莓派上用上原本电脑才能跑的大模型了。
解锁树莓派全新应用场景
AI HAT+ 2出来后，树莓派就能做以前做不到的事情了。以前那些对算力要求高的任务，树莓派跑不动。现在，当大模型能在树莓派上很快地跑起来时，很多新玩法就来了。
比如，你可以在本地让树莓派帮你生成文本。想象一下：
- 写邮件草稿：你给树莓派几个关键词，它就能帮你写封邮件。你不用联网，就能完成。比如你对它说：“帮我写一封感谢信给王老师，感谢他上次的帮助。” 树莓派收到指令后，它会用板子里的AI芯片算一算，然后生成一封完整的感谢信，直接显示在你的屏幕上。
- 创作故事：你给树莓派一个开头，比如“一只猫在月光下散步”，它就能接着写出一段故事。这样你就能用树莓派当你的私人写作助手了。
- 总结会议纪要：你把会议录音转换成文字（下面会说到），然后让树莓派帮你把长长的会议记录总结成几个要点。这能省很多时间。
还有，它可以做语音转文字的预处理。比如你对着树莓派说话，它能把你的声音很快地变成文字。这有什么用呢？
- 本地语音助手：你可以在树莓派上打造一个完全属于你自己的语音助手。你说的话，它在本地处理，不会上传到网上。这就能保护你的隐私。
- 离线翻译：比如你收集了一些外语语音包，让树莓派把它们实时翻译成文字，即使没有网络也能工作。
- 会议录音整理：你开会的时候，用一个接在树莓派上的麦克风录音，然后让树莓派直接把录音转换成文字，形成会议记录。这样，你开完会就能马上拿到文字版的记录，不用再人工整理。
它还能生成图像描述。你给树莓派一张照片，它就能告诉你照片里有什么。
- 盲人助手：你可以用树莓派做一个设备，当盲人朋友拍照时，树莓派能“说”出照片里有什么，比如“照片里有一只金毛犬在草地上玩球”。这能帮助他们更好地“看”世界。
- 图片管理：你有很多照片，但没时间分类。把照片给树莓派，它能自动生成描述，然后你就能根据这些描述来搜索照片了。比如你想找所有“有海滩的照片”，它就能帮你找出来。
再比如，你可以做个多模态智能助手。什么叫多模态？就是它不光能听懂你的话，还能看懂你给的图片。
- 问答机器人：你给树莓派一张图片，然后问它：“这张图里穿红色衣服的人是谁？”它能看图，然后根据信息回答你。
- 智能家居中控：你把家里的摄像头连接到树莓派上。你对树莓派说：“看看厨房里有没有人？”树莓派会调出厨房的视频流，然后分析，如果它看到有人，它会告诉你：“厨房里有人在泡咖啡。”
这些应用，以前我们可能需要依赖云端的服务器才能实现。也就是你的数据需要上传到大公司的服务器，然后服务器处理完再发回给你。这样做，隐私是个问题，而且没有网络就不能用。
但是有了AI HAT+ 2，这些大模型就能在你的树莓派本地运行了。这意味着：
- 隐私更好：你的数据就在你的设备上处理，不会跑到网上。你对数据有完全的掌控权。
- 离线也能用：就算家里断网了，或者你带着树莓派去没有网络的地方，这些AI功能也能正常工作。这对于一些特殊的应用场景，比如野外作业、科研项目，就非常方便。
想象一下，你可以在自己的家里，用树莓派搭建一个完全私有的智能助理。它能听懂你说的话，也能看懂你拍的照片，而且所有的数据处理都在你的家里完成。你不用担心你的数据被别人拿走，也不用担心哪天网络不好就不能用了。这感觉，就像你拥有了一个属于自己的小脑袋，只听你的指挥。
现在，这个树莓派AI HAT+ 2已经开始卖了。如果你对这些新玩法感兴趣，我觉得它很值得一试。毕竟，能把以前那些只有大服务器才能做的事，搬到我们手掌大小的树莓派上，这本身就是一件很酷的事情。
