🛠 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

Objectifs

Déporter une inférence réseau de neurones sur un accélérateur NPU connecté au Raspberry Pi 5. Attention : le SoC BCM2712 ne contient pas de NPU embarqué ; l'accélération matérielle passe par un AI HAT+ (Hailo-8L 13 TOPS ou Hailo-8 26 TOPS) ou un AI HAT+ 2 (Hailo-10H, 40 TOPS + 8 GB de RAM dédiée), connectés en PCIe via le connecteur FPC/HAT+.

Matériel

Code complet

# 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

Vérification attendue

hailoall status renvoie driver et firmware OK, /dev/hailo0 existe. Le script de détection affiche des boîtes englobantes sur le flux caméra avec un débit FPS nettement supérieur à l'inférence CPU. La température reste sous 80 °C grâce au refroidissement.

Erreurs fréquentes

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