🛠 Accélérer l'inférence IA avec un HAT NPU (Hailo)

Raspberry Pi 5 (model-5) · avance · Schéma : IMG-model-5-avance-2-model5-a2-npu-ia-hat.svg — Raspberry Pi 5 surmonté d'un AI HAT+ (puce NPU Hailo) exécutant une détection d'objets sur flux caméra, jauge de TOPS à l'écran

Objetivos

Desplegar una inferencia de red neuronal en un acelerador NPU conectado a un Raspberry Pi 5. Atención: el SoC BCM2712 no contiene una NPU integrada; la aceleración por hardware se realiza mediante un AI HAT+ (Hailo-8L 13 TOPS o Hailo-8 26 TOPS) o un AI HAT+ 2 (Hailo-10H, 40 TOPS + 8 GB de RAM dedicada), conectados por PCIe a través del conector FPC/HAT+.

Material

Código completo

# 1) Installer la pile Hailo (dépôt officiel Raspberry Pi)
sudo apt update && sudo apt install -y hailo-all
sudo hailoall status          # vérifie driver + firmware
ls /dev/hailo0                # présent => NPU visible

# 2) Détecteur YOLO prêt à l'emploi fourni avec la pile
hailo_detection_yolov8.py --input camera --show-fps

# 3) Suivi thermique pendant la charge (bridage à 80-85 °C)
watch -n1 vcgencmd measure_temp
#!/usr/bin/env python3
# infer_hailo.py — inférence minimale via HailoRT (API Python)
import hailort

# Charger un réseau compilé .hef (obtenu avec TAPPAs/compile_hailo)
dev = hailort.Device.create_hailo
dev.load_hef("yolov8s.hef")
print("NPU détecté, réseau chargé :", dev.get_arch)
# ... puis création d'inférence, envoi des trames et lecture des sorties

Verificación esperada

hailoall status devuelve el estado del driver y del firmware como OK, y /dev/hailo0 existe. El script de detección muestra cuadros delimitadores sobre el flujo de la cámara con una tasa de FPS claramente superior a la de la inferencia en CPU. La temperatura permanece por debajo de 80 °C gracias al enfriamiento.

Errores frecuentes

Otros tutoriales para esta placa

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