Lancement du Sixfab AI HAT+ pour Raspberry Pi 5 : Accélérateur DX-M1 pour l’IA

Selon cnx-software, Sixfab a récemment introduit l’AI HAT+ pour le Raspberry Pi 5, un module PCIe HAT+ équipé de l’accélérateur DEEPX DX-M1 AI. Ce système se retrouve également dans d’autres produits tels que le DEEPX DX-AIPlayer, le Mini DX-M1 SoM et l’ALPON X5. Contrairement à l’approche du module M.2 proposé par l’ALPON X5, l’AI HAT+ intègre l’accélérateur directement soudé sur la carte.

25 TOPS de puissance avec le DEEPX DX-M1 : domination dans l’IA

L’AI HAT+ se connecte au Raspberry Pi 5 par le biais d’un câble PCIe FFC, avec une alimentation fournie via l’en-tête à 40 broches. Cette carte est proposée en deux variantes de puissance : 13 TOPS et 25 TOPS, spécialement conçues pour gérer des tâches d’IA de vision, telles que la détection et la segmentation d’objets, localement sur le Pi 5.

Consommation optimisée : 2,5 W à pleine charge

Le composant prend en charge le Raspberry Pi 5 en combinant plusieurs spécifications clés. Pour le modèle offrant jusqu’à 25 TOPS (INT8), l’accélérateur DEEPX DX-M1M est associé à 1 Go de mémoire NPU LPDDR4X, tandis que le DX-M1ML propose 13 TOPS avec 512 Mo de mémoire. L’interface hôte utilise le PCIe Gen 3 x1 via un câble FFC de 16 broches, garantissant une connexion rapide et efficace.

La carte est refroidie passivement par défaut et inclut un connecteur de ventilateur JST à 2 broches. En termes d’alimentation, elle requiert une entrée de 5 V/3 A connectée au GPIO de 40 broches du Pi 5. Il est à noter qu’un bloc d’alimentation de 27 W est nécessaire, car le modèle de 15 W ne suffira pas pour fonctionner correctement. La consommation, lors d’une pleine charge d’inférence, atteint un pic de 2,5 à 3 W, tandis que le mode inactif se stabilise autour de 0,5 à 1 W. Combiné avec le Pi 5, le HAT+ consomme entre 13 et 15 W, d’où l’importance d’une alimentation adéquate.

Minimales en taille, les dimensions du HAT+ sont de 65 x 56,5 mm et une hauteur de 6,56 mm, conformes aux normes Raspberry Pi HAT+. Ce dispositif fonctionne dans une plage de température de 0 à 70 °C et possède plusieurs certifications, dont CE, FCC, UKCA, RoHS et REACH, actuellement en cours.

Compatible avec le Raspberry Pi OS (Trixie), cette carte utilise l’EEPROM HAT+ pour une configuration automatique simple, nécessitant uniquement l’installation du package dxrt-runtime à partir du dépôt APT de Sixfab. Ce package fournit à la fois le pilote et le runtime, facilitant l’emploi de modèles IA préexistant tels que YOLOv8, MobileNet et ResNet, tout en permettant l’exécution de modèles personnalisés.

Les utilisateurs peuvent exporter leurs modèles vers le format ONNX et les convertir en DXNN grâce à l’outil DX-COM. Ce runtime est compatible avec Python et C++, offrant ainsi une flexibilité d’utilisation pour le développement.

En comparaison avec le HAT AI de Raspberry Pi, qui utilise le Hailo-8, le Sixfab AI HAT+ se concentre principalement sur la détection d’objets et le traitement d’images. Cependant, il ne prend pas en charge l’IA générative ni les modèles LLM (Modèles de Langage de Grande Taille), car sa mémoire intégrée reste limitée. Les différences majeures résident dans leur architecture, leur pile logicielle ainsi que leur tarification. En regardant vers l’avenir, le nouveau AI HAT+ 2 (Hailo-10H) propose une architecture capable de traiter aussi bien des applications d’IA générative que de vision par ordinateur, atteignant jusqu’à 40 TOPS avec 8 Go de mémoire.

Le Sixfab AI HAT+ pour Raspberry Pi 5 est désormais disponible sur la boutique de Sixfab. La variante offrant jusqu’à 13 TOPS (DX-M1ML) se vend à 63 $, tandis que celle atteignant 25 TOPS (DX-M1M) est proposée à 90 $. Dans le même temps, la société prépare une carte d’extension Edge AI pour le Raspberry Pi 5, qui intégrera l’accélération IA avec du stockage SSD NVMe et des options de connectivité cellulaire LTE/5G, bien que peu de détails soient disponibles à ce stade.