树莓派AI扩展板HAT+ 2登场：40 TOPS推理算力，板载8GB内存

IT之家 1 月 16 日消息，树莓派（Raspberry Pi Ltd.）昨日（1 月 15 日）发布 Raspberry Pi AI HAT+ 2，这是一款专为树莓派 5 设计的生成式 AI 扩展板，售价 130 美元（IT之家注：现汇率约合 908.1 元人民币），填补其硬件生态在生成式 AI（GenAI）领域的空白。

树莓派曾在 1 年前发布初代 AI HAT+，但受限于硬件架构，无法运行日益普及的生成式模型。此次推出的二代产品专为树莓派 5 打造，核心目标是解锁本地大语言模型（LLM）与视觉语言模型（VLM）的运行能力，让用户无需依赖昂贵的云端服务，即可在边缘端体验高效、私密的 AI 计算。

硬件规格方面，AI HAT+ 2 搭载了全新的 Hailo-10H 神经网络加速器，提供最高 40 TOPS（INT4）的推理性能。与前代产品最大的不同在于，新品配备了 8GB 板载专用内存。

这一关键升级让加速器能够高效处理远超以往的大型模型。得益于此，该扩展板不仅能流畅运行 LLM，在处理 Yolo 等传统视觉任务时，其性能也与前代 26-TOPS 版本相当，且能无缝兼容现有的 libcamera 等摄像头软件栈。

在软件适配方面，AI HAT+ 2 首发即支持安装多款热门开源模型，包括 DeepSeek-R1-Distill (1.5B)、Llama 3.2 (1B) 以及 Qwen2.5 系列（Coder / Instruct）。

通过 Hailo-ollama 后端与 Open WebUI 前端配合，用户可以在浏览器中获得类似 ChatGPT 的聊天交互体验。官方演示展示了该设备在完全断网环境下，流畅执行代码编写、法英翻译以及实时描述摄像头画面（VLM）等任务的能力。

IT之家援引博文介绍，附上相关例子演示视频如下：

第一个例子使用 Qwen2 模型来回答几个简单的问题：

下一个示例使用 Qwen2.5-Coder 模型执行编码任务：

本示例使用 Qwen2 进行简单的法英翻译：

最后一个例子展示了一个描述来自摄像机画面的场景的 VLM：