AI HAT 2 vs AI HAT 1
3-Second Blueprint (English)
- Adding 8 GB of on-board RAM alongside the Hailo-10H chip stores model weights on the HAT, bypassing the PCIe bandwidth bottleneck.
- On-board memory lets a Raspberry Pi run local LLMs like Qwen, Llama, and DeepSeek plus vision-language models while freeing the CPU.
- Computer vision workloads like YOLO object detection and pose estimation still reach hundreds of FPS, or 24 FPS on large models.
Hailo-10H AI AcceleratorDedicated On-Board RAM (8 GB)PCIe Bottleneck MitigationLocal LLMs & VLMsCPU Inference OffloadingYOLO Object Detection
3-Sekunden-Fazit (Deutsch)
- 8 GB eigener On-Board-RAM neben dem Hailo-10H-Chip speichern Modelle direkt auf dem HAT und umgehen den PCIe-Engpass.
- Dadurch führt der Raspberry Pi lokale LLMs wie Qwen, Llama und DeepSeek sowie VLMs aus und entlastet die Haupt-CPU.
- Klassische Vision-Aufgaben wie YOLO-Objekterkennung und Posenschätzung erreichen weiter hunderte FPS bzw. 24 FPS bei großen Modellen.
Hailo-10H-KI-Beschleuniger8 GB dedizierter On-Board-RAMPCIe-Engpass-VermeidungLokale LLMs & VLMsCPU-Inferenz-AuslagerungYOLO-Objekterkennung
Note / Hinweis: Blueprints are AI-generated educational summaries (0% Politics · 0% Religion · 0% Brainrot) and do not constitute medical, legal, or financial advice. / KI-generierte Zusammenfassung zu Bildungszwecken – ersetzt keine medizinische, rechtliche oder finanzielle Fachberatung.