Neues PCI-Express-Modul AI HAT+ 2 für Raspberry Pi 5 mit leistungsstarkem KI-Chip vorgestellt

Neuer KI-Beschleuniger für Raspberry Pi 5: Das AI HAT+ 2 bringt leistungsstarke Edge-KI

Die Raspberry Pi Foundation hat mit der Einführung des AI HAT+ 2 Moduls einen signifikanten Schritt in der Welt der Edge-Künstlichen Intelligenz (KI) vollzogen. Dieses neue PCI-Express-Modul, speziell für den Raspberry Pi 5 entwickelt, integriert den leistungsstarken KI-Chip Hailo-10H und adressiert damit die wachsende Nachfrage nach lokalen KI-Anwendungen mit hoher Rechenleistung.

Technische Spezifikationen und Leistungsfähigkeit

Das Herzstück des AI HAT+ 2 ist der Hailo-10H KI-Koprozessor, der in der Lage ist, Int8-Datenwerte mit 20 TOPS zu verarbeiten und bei Verwendung von Int4-Präzision sogar bis zu 40 TOPS zu erreichen. Diese Leistung ist vergleichbar mit den Anforderungen, die Microsoft für "Copilot+"-zertifizierte Windows 11 Notebook-Prozessoren stellt. Zum Vergleich: Die NPU im Apple M4 erreicht 38 Int8 TOPS. Der Hailo-10H ist zusätzlich mit 8 Gigabyte LPDDR4X-RAM ausgestattet, der direkt auf dem Modul verbaut ist. Dieser dedizierte Arbeitsspeicher ist ein entscheidender Faktor, da er Engpässe überwindet, die bisher die Ausführung komplexer KI-Modelle auf kompakter Hardware erschwerten.

Die Leistungsaufnahme des Hailo-10H wird, ähnlich wie beim Vorgänger Hailo-8, mit 2,5 Watt angegeben. Die Raspberry Pi Plc. weist jedoch darauf hin, dass eine angemessene Kühlung für den Betrieb des AI HAT+ 2 wichtig ist.

Evolution vom Vorgängermodell

Das AI HAT+ 2 ist der Nachfolger des im Juni 2024 vorgestellten AI HAT+. Das Vorgängermodell war in zwei Versionen erhältlich: mit einem Hailo-8-Chip für 26 TOPS oder einem Hailo-8L für 13 TOPS. Der entscheidende Fortschritt des AI HAT+ 2 liegt in der höheren Rechenleistung und insbesondere im dedizierten Arbeitsspeicher. Diese Architektur ermöglicht es, größere und komplexere KI-Modelle, einschließlich generativer Sprachmodelle (LLMs), direkt auf dem Raspberry Pi 5 auszuführen.

Anwendungsbereiche und Edge-KI

Obwohl ein Raspberry Pi 5 mit AI HAT+ 2 prinzipiell in der Lage sein sollte, bestimmte KI-Sprachmodelle lokal auszuführen, wird das System voraussichtlich primär für typische Edge-KI-Anwendungen eingesetzt. Dazu gehören beispielsweise die Analyse von Videobildern, wie etwa die Posenschätzung, und Objekterkennung. Die Treiber für das AI HAT+ 2 sind in das Raspberry Pi OS integriert, was die Entwicklung und Implementierung vereinfacht. Eine über MIPI CSI angeschlossene Raspberry Pi Kamera kann ebenfalls nahtlos integriert werden. Zusätzlich werden Beispiele von KI-Modellen für die Hailo-Chips sowie Vorlagen für eigene Entwicklungen zur Verfügung gestellt.

Ein wesentlicher Vorteil von Edge-KI-Lösungen liegt im Datenschutz und der Offline-Funktionalität. Die lokale Verarbeitung von Daten am "Edge" bedeutet, dass sensible Informationen nicht an externe Cloud-Server übertragen werden müssen. Dies ist besonders relevant für Bereiche wie Smart Home, Sicherheitstechnik und industrielle Überwachung, wo Sprachbefehle oder Überwachungsaufnahmen ohne Internetverbindung analysiert werden können. Dies eliminiert nicht nur Cloud-Abonnementgebühren, sondern reduziert auch die Latenz erheblich.

Marktpositionierung und Ausblick

Mit einem Listenpreis von voraussichtlich 130 US-Dollar positioniert sich das AI HAT+ 2 als Premium-Zubehör im Raspberry Pi-Ökosystem. Es bietet eine kostengünstigere Alternative zu industriellen Edge-KI-Lösungen und adressiert den Trend der "AI-PCs", indem es ähnliche Fähigkeiten für die Maker- und Embedded-Community bereitstellt. Die Veröffentlichung unterstreicht die wachsende Partnerschaft zwischen Raspberry Pi und dem KI-Chip-Spezialisten Hailo.

Die Einführung des AI HAT+ 2 signalisiert einen breiteren Wandel in der eingebetteten Datenverarbeitung. Die Grenzen zwischen Cloud- und Edge-Fähigkeiten verschwimmen, während generative KI-Modelle zunehmend kleiner und effizienter werden. Es wird erwartet, dass die Entwickler-Community die Hailo "Model Zoo" mit optimierten Versionen populärer Open-Source-Modelle erweitern wird. Die Verfügbarkeit von 8 GB dediziertem RAM auf einem Add-on-Board könnte neue Anwendungskategorien wie Echtzeit-Übersetzungsgeräte, Hilfsmittel für Sehbehinderte oder autonome Robotersysteme mit komplexen Denkfähigkeiten inspirieren. Der Fokus wird sich nun auf die Software-Optimierung verlagern, wobei Raspberry Pi und Hailo weitere Unterstützung für Frameworks angekündigt haben, die die Kompilierung und Bereitstellung eigener Modelle vereinfachen sollen.

Bibliography

- heise online: "NPU für den Raspberry Pi 5: Edge-KI-Beschleuniger leistet bis zu 40 Tops". Veröffentlicht am 15. Januar 2026. - ad-hoc-news.de: "Raspberry Pi AI HAT+ 2 bringt generative KI auf den Einplatinencomputer". Veröffentlicht am 15. Januar 2026. - AIFactum: "Raspberry Pi NPU als AI HAT+". Veröffentlicht am 29. Oktober 2024. - Raspberry Pi Foundation: "Introducing the Raspberry Pi AI HAT+ 2: Generative AI on Raspberry Pi 5". Veröffentlicht am 15. Januar 2026. - Cytron.io: "Raspberry Pi AI Kit - 13 TOPS AI Power for Raspberry Pi 5". Veröffentlicht am 05. Mai 2025. - Jeff Geerling: "55 TOPS Raspberry Pi AI PC - 4 TPUs, 2 NPUs". Veröffentlicht am 05. Juni 2024.