AI HAT ใหม่ของ Raspberry Pi เพิ่ม RAM 8GB สำหรับรัน LLM แบบโลคัล

 (jeffgeerling.com)
1 คะแนน โดย GN⁺ 2026-01-17 | 1 ความคิดเห็น | แชร์ทาง WhatsApp
  • Raspberry Pi AI HAT+ 2 มาพร้อม Hailo 10H NPU และ RAM LPDDR4X 8GB ทำให้สามารถทำ การอนุมาน LLM แบบโลคัล ได้อย่างอิสระ
  • ให้ประสิทธิภาพ 40 TOPS(INT8) โดยใช้พลังงานสูงสุด 3W แต่ในการทดสอบจริงกลับพบว่า ช้ากว่า CPU ของ Pi 5
  • ข้อจำกัดด้านพลังงาน (3W) และ ความจุ RAM (8GB) กลายเป็นคอขวด ทำให้สำหรับการรันโมเดลขนาดกลาง Pi 5 รุ่น 16GB มีประสิทธิภาพมากกว่า
  • ในงาน ประมวลผลภาพ (Computer Vision) ทำความเร็วได้ เร็วกว่า AI HAT รุ่นเดิม 10 เท่า แต่มี ปัญหาความเข้ากันได้ของซอฟต์แวร์ และ ข้อผิดพลาดเมื่อรันหลายโมเดลพร้อมกัน
  • หากไม่ใช่กรณีที่ต้องการ ทำงานวิชัน + การอนุมานพร้อมกัน ในสภาพแวดล้อมพลังงานต่ำ คุณค่าของมันจะเด่นกว่าในฐานะ บอร์ดสำหรับพัฒนาและแพลตฟอร์มทดลอง

สเปกและจุดเด่นหลักของ AI HAT+ 2

  • รุ่นใหม่นี้มี ราคา 130 ดอลลาร์ และมาพร้อม Hailo 10H NPU กับ RAM LPDDR4X 8GB
    • Hailo 10H ให้ ประสิทธิภาพการอนุมาน INT8 ที่ 40 TOPS และ ประสิทธิภาพด้านวิชันแบบ INT4 ที่ 26 TOPS
    • สามารถ รัน LLM ได้อย่างอิสระ โดยไม่กิน CPU หรือหน่วยความจำระบบของ Pi
  • ปัญหา ไม่สามารถอัปเกรด RAM ได้ ยังคงมีอยู่ แต่เมื่อนำไปใช้เป็น AI coprocessor ก็ช่วยลดภาระด้านหน่วยความจำได้
  • ถูกมองว่า ถูกกว่าและกะทัดรัดกว่าการต่อ eGPU และใช้งานได้จริงกว่า NPU ที่ฝังมาใน ‘AI PC’ ของ Microsoft

การประเมินประสิทธิภาพจริง

  • การทดสอบเปรียบเทียบรันโมเดลเดียวกันบน Raspberry Pi 5 รุ่น RAM 8GB โดยใช้ CPU และ NPU แยกกัน
    • ในโมเดลส่วนใหญ่ CPU ของ Pi 5 ทำงานได้เร็วกว่า Hailo 10H
    • มีเพียงโมเดล Qwen2.5 Coder 1.5B เท่านั้นที่ให้ผลใกล้เคียงกัน
  • แม้ Hailo 10H จะมี ประสิทธิภาพต่อพลังงาน สูง แต่ก็ถูกจำกัดด้วย เพดานพลังงาน 3W
    • ขณะที่ SoC ของ Pi 5 ใช้พลังงานได้สูงสุด 10W

ข้อจำกัดในการรัน LLM และกรณีของ Qwen 30B

  • RAM 8GB เป็นข้อจำกัดใหญ่ที่สุดสำหรับการรัน LLM
    • โมเดลขนาดกลางต้องการ RAM 10~12GB และเหมาะกับ Pi 5 รุ่น 16GB มากกว่า
  • ByteShape สามารถบีบอัดโมเดล Qwen3 30B A3B Instruct ให้เหลือ 10GB เพื่อรันบน Pi 5 รุ่น 16GB ได้สำเร็จ
    • แม้คุณภาพจะลดลง แต่ยัง ทำงานพื้นฐานอย่างการสร้างแอปง่าย ๆ ได้
  • เมื่อใช้ llama.cpp รันโมเดลบน Pi 5 พบว่าแม้จะช้า แต่ก็ยัง ใช้งานทำงานจริงบางอย่างได้ด้วยโมเดลโลคัล

ประสิทธิภาพงานวิชันและปัญหาซอฟต์แวร์

  • ในงาน Computer Vision ทำความเร็วได้ เร็วกว่าการใช้ CPU ของ Pi 10 เท่า
    • จากการทดสอบด้วย Camera Module 3 สามารถตรวจจับคีย์บอร์ด มอนิเตอร์ โทรศัพท์มือถือ เมาส์ และวัตถุอื่น ๆ ได้อย่างแม่นยำ
  • อย่างไรก็ตาม โค้ดตัวอย่างของ Hailo (hailo-rpi5-examples) ยัง รองรับ AI HAT+ 2 ได้ไม่สมบูรณ์
    • เมื่อตั้งค่าด้วยตนเองอาจเกิด การโหลดโมเดลล้มเหลว หรือ ข้อผิดพลาดอื่น ๆ
  • เมื่อ รันหลายโมเดลพร้อมกัน (วิชัน + LLM) พบ segmentation fault และปัญหา ‘device not ready’
    • เนื่องจาก ไม่มีตัวอย่างการทำงานจาก Hailo จึงไม่สามารถทดสอบได้ครบถ้วน

บทสรุปและความเป็นไปได้ในการใช้งาน

  • แม้ RAM 8GB จะมีประโยชน์ แต่ Pi 5 รุ่น 16GB ยังเป็นตัวเลือกที่เร็วและยืดหยุ่นกว่า
  • ใช้งานได้จริงเฉพาะในกรณีที่ ต้องทำประมวลผลภาพและการอนุมานพร้อมกันในสภาพแวดล้อมพลังงานต่ำ
  • ชุดอย่าง AI Camera (70 ดอลลาร์) หรือการจับคู่กับ AI HAT+ รุ่นเดิม (110 ดอลลาร์) อาจคุ้มค่ากว่า
  • มีโอกาสนำไปใช้เป็นชุดพัฒนาสำหรับ รัน LLM ขนาดเล็ก (ต่ำกว่า 10W) หรือ อุปกรณ์ที่ใช้ Hailo 10H
  • โดยรวมถูกมองว่า ฮาร์ดแวร์ล้ำหน้า แต่ซอฟต์แวร์ยังไม่สมบูรณ์ และเป็น ผลิตภัณฑ์ที่เหมาะกับงานเฉพาะทาง

บทความที่เกี่ยวข้อง

1 ความคิดเห็น

 
GN⁺ 2026-01-17
ความคิดเห็นจาก Hacker News

  • ภายในเวลาไม่กี่นาที ก็ได้เห็นทั้งความเห็นว่า 8GB AI HAT สำหรับ RPi นั้นยอดเยี่ยมมาก และความเห็นที่ว่า M2 MAX 96GB MacBook ของฉันแทบไม่มีประโยชน์สำหรับ LLM
    อย่างน้อยก็ยังปลอบใจได้ว่ากรณีหลังก็ยังเป็นโน้ตบุ๊กที่ยอดเยี่ยมอยู่ดี

  • ดูเหมือนว่า Raspberry จะสูญเสีย “ความมหัศจรรย์” และความมุ่งหมาย แบบในยุค Pi แรก ๆ ไปแล้ว
    ช่วงเริ่มต้นมันสร้างตลาดใหม่ขึ้นมาได้ แต่ตอนนี้ให้ความรู้สึกเหมือนกำลังกระโดดเข้าไปในพื้นที่ที่อิ่มตัวแล้ว
    แน่นอนว่าเข้าใจได้ว่าต้องขยายตัวเพื่อความอยู่รอด แต่ก็ดูเหมือนจะสร้าง “ช่วงเวลาแบบ Raspberry Pi” ขึ้นมาใหม่ไม่ได้อีกแล้ว
    แม้จะอาจมีความต้องการแบบเดียวกับที่โซลูชันอย่าง Frigate เคยช่วยดันยอดขาย Coral TPU แต่ครั้งนี้ก็ดูเหมือนจะขาด คุณค่าเฉพาะตัวที่ชัดเจน

    • เมื่อก่อน RPi นั้นโดดเด่นไม่มีใครเหมือน แต่ตอนนี้ทางเลือกอย่าง โน้ตบุ๊กมือสอง หรือ ESP32 มีประสิทธิภาพกว่ามาก
      ตอนนี้ RPi ดูเหมือนกำลังเล็ง ตลาดเชิงพาณิชย์ เพราะมีราคาถูกกว่าบอร์ดฝังตัวสำหรับอุตสาหกรรม
      ให้ความรู้สึกว่ากลุ่มเป้าหมายหลักกลายเป็นลูกค้าองค์กร มากกว่าผู้บริโภคทั่วไป
    • ถึงอย่างนั้น จุดแข็งของ RPi ก็ยังคงเป็น ecosystem ด้านซอฟต์แวร์ที่แข็งแกร่ง และความเปิดกว้าง
      SBC เจ้าอื่นมักมีคุณภาพซอฟต์แวร์ย่ำแย่ แต่การจับคู่กับ Raspbian นั้นเป็นนวัตกรรมที่แท้จริง
    • ในบรรดาอุปกรณ์ ARM อื่น ๆ แทบไม่มีผลิตภัณฑ์ที่ผู้บริโภคหรือธุรกิจขนาดเล็กจะ ซื้อได้อย่างต่อเนื่องในราคาที่สมเหตุสมผล
      RPi ยังคงเติมเต็มช่องว่างนี้อยู่
    • จริง ๆ แล้ว RPi ก็พัฒนาผลิตภัณฑ์ไปตามทิศทางที่ผู้คนใช้งานกันอยู่แล้ว
      Pico สำหรับงานขนาดเล็ก, Pi รุ่นใหม่สำหรับงานขนาดใหญ่กว่า, และ Pi รุ่นเก่ากับ Zero ก็ยังขายอยู่
      สินค้าที่เกี่ยวกับ AI ก็เป็นเพียงส่วนต่อเนื่องของแนวโน้มนี้ เป็นการขยายอย่างเป็นธรรมชาติสำหรับคนที่ทำ AI บน Pi5 อยู่แล้ว
    • Pi รุ่นเก่า ๆ ก็ยังราคาถูกและใช้งานได้ดี
      แก่นของ Pi คือ GPIO + การประมวลผลทั่วไป และตอนนี้ AI ก็กลายเป็นส่วนหนึ่งของสิ่งนั้นแล้ว
      สิ่งที่ทำได้ด้วย AI แบบรันในเครื่องเพิ่มขึ้นจนน่าทึ่ง และเปิดทางสู่การใช้งานใหม่ ๆ อย่าง การขับเคลื่อนอัตโนมัติของโดรนและหุ่นยนต์

  • ในความเป็นจริงมันไม่ได้ยิ่งใหญ่อะไรมาก
    การรัน AI ด้วย RAM 8GB บน Pi ค่อนข้างน่าผิดหวัง

  • ในสหราชอาณาจักร ไม่เคยเห็น Hailo HAT ถูกโฆษณาว่าใช้กับ LLM มาก่อน
    ส่วนใหญ่ถูกใช้สำหรับ การตรวจจับวัตถุในวิดีโอแบบเรียลไทม์ และฉันเองก็อยากลองใช้มันตรวจจับสัตว์หรือผู้มาเยือนในบ้านกับสวน
    แม้เวอร์ชันล่าสุดของ Pimonori จะพูดถึงการรองรับ LLM และ VLM แต่การใช้งานแนวนั้นก็ดูสมจริงกว่ามาก

  • ถึงขั้นมีมุกว่า “8GB? สำหรับ LLM ของมดหรือไง?”

    • ต่อให้ใช้การอนุมานบน CPU อย่างเดียว โมเดลเบา ๆ อย่าง Gemma 3 ก็ยังรันได้ค่อนข้างดี
      มันไม่เหมาะกับงานหนัก แต่ถ้าเป็นแค่การสร้างข้อความง่าย ๆ ก็ยังพอทำได้
    • จริง ๆ แล้วนี่ใกล้เคียงกับการ สาธิตสิ่งที่ทำได้บน Pi มากกว่าจะเป็นการคาดหวังระดับ GPT-4
      เป็นของสำหรับทดลองกับ LLM ขนาดจิ๋วที่เฉพาะทางมาก
      แต่ปัญหาคือ เมื่อเทียบกับราคาที่แพงแล้ว การปรับปรุงด้านการประมวลผลภาพมีไม่มาก และการรองรับซอฟต์แวร์ก็ยังขาดอยู่

  • ถ้าเป็นเมื่อไม่กี่ปีก่อน ผลิตภัณฑ์แบบนี้คงถูกเรียกว่าแค่ ตัวเร่ง ML
    แต่ทุกวันนี้พอแปะชื่อว่า ‘AI’ ความคาดหวังก็เปลี่ยนไป ทำให้เสียงประเมินแตกออกเป็นหลายทาง

  • ไม่แน่ใจว่า LLM ขนาดเล็กมีประโยชน์ นอกเหนือจากงาน embedding หรือการฝึกสอน หรือไม่
    ถ้าจะใช้เพื่อการฝึก ก็มีฮาร์ดแวร์ที่ดีกว่าและถูกกว่า ส่วนถ้าใช้ทำ embedding มันก็ทั้งช้าและแพง

    • ถึงอย่างนั้น ถ้าปรับแต่งอย่างละเอียดให้ตรงวัตถุประสงค์เฉพาะ เช่น อินเทอร์เฟซสมาร์ตโฮมที่ใช้ภาษาธรรมชาติ มันก็ยังมีประโยชน์
      โมเดลเล็ก ๆ เองก็สามารถ fine-tune ด้วยข้อมูลเฉพาะทาง จนให้ประสิทธิภาพเข้าใกล้โมเดลทั่วไปขนาดใหญ่กว่ามากได้

  • เป็นไอเดียที่น่าสนใจ แต่ถ้าเพื่อการใช้งานแบบนี้ Jetson Orin Nano น่าจะเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า
    เพียงแต่มีข้อเสียตรงที่ RAM ถูกใช้ร่วมกัน ทำให้เสียไปประมาณ 1GB เป็น overhead ของระบบปฏิบัติการ

  • การบอกว่า “รัน LLM ได้” ไม่ได้แปลว่า “การรัน LLM นั้นสมเหตุสมผล”
    นี่เป็นตัวอย่างที่ชี้ให้เห็นว่า ตัวเลขสเปกกับประสบการณ์ใช้งานจริง นั้นคนละเรื่องกันโดยสิ้นเชิง

  • ถ้ามองจากมุม edge computing ความพยายามครั้งนี้ถือเป็นก้าวกระโดดที่มีความหมายของ ecosystem RPi
    เมื่อมีตัวเร่งการอนุมานแบบใช้พลังงานต่ำในตัว ก็สามารถทำ AI แบบรันในเครื่องโดยไม่พึ่งคลาวด์ ได้
    แม้จะยังอยู่ในระยะเริ่มต้น แต่ก็นับว่าเป็นทิศทางที่ถูกต้องสำหรับเวิร์กโหลด edge ของจริง

    • อยากรู้ว่ามีการใช้งานแบบไหนที่คิดไว้โดยเฉพาะบ้าง