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reComputer AI R2000 系列快速入门

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reComputer AI R2000 系列是一款基于 Raspberry Pi 5 的强大边缘 AI 计算机。配备四核 Arm Cortex-A76 处理器、8GB RAM、M.2 SSD 支持，以及提供高达 26 TOPS 的 Hailo-8 AI 加速模块，实现实时、低延迟和高效的 AI 推理。它是广泛 AI 应用的完美选择，包括 AI 驱动的视频分析、机器视觉和智能边缘计算。

特性​

  • 强大的散热能力：紧凑的设计和优化的热架构使其非常适合在资源受限的环境中部署，提供卓越的散热性能。

  • 强大的性能：由 Raspberry Pi 5 提供支持，配备四核 Cortex-A76 CPU 和高达 8GB 的 RAM。

  • 26 TOPS（每秒万亿次操作）：由 Hailo AI 加速器提供支持，集成计算能力高达 26 TOPS。 丰富的接口：2 个 HDMI 4Kp60、1 个以太网端口、2 个 USB 3.0、2 个 USB 2.0。

  • 无线连接：双频 Wi-Fi 和 Bluetooth 5.0/BLE。 灵活的存储选项：PCIe2.0 双 M.2 插槽支持 AI 加速器和 SSD 存储。

规格​

**参数****描述**
**硬件规格**
**CPU**Raspberry Pi 5，2.4GHz 四核 64 位 Arm Cortex-A76
**GPU**Raspberry Pi 5，VideoCore VII
**AI 处理器**Hailo-8 M.2 加速模块，26 TOPS
**RAM**8GB SDRAM
**操作系统**Raspberry Pi OS，Ubuntu
**系统规格**
**电源**通过 USB-C 提供 5V/5A DC 电源，支持电源传输
**视频解码器**4Kp60 HEVC 解码器
**Wi-Fi**双频 802.11ac Wi-Fi®
**蓝牙**Bluetooth 5.0/ BLE
**电源按钮**包含开/关按钮
**接口**
**存储**1 个 microSD 卡插槽，支持高速 SDR104 模式
**M.2 插槽**2 个 M.2 插槽，支持 M.2 NVMe SSD/Hailo M.2 加速模块
**USB 端口**2 × USB 3.0 端口
2 × USB 2.0 端口
**以太网**1 × 10/100/1000 Mbps
**摄像头/显示**2 × 4 通道 MIPI 摄像头/显示收发器
**显示输出**2 × micro HDMI 端口（4Kp60）
**环境条件**
**防护等级**IP40
**工作温度**0-45°C
**其他**
**保修**1 年
**产品生命周期**至少到 2036 年 1 月
**认证**CE, FCC, Telec, RoHS, REACH

Hailo 介绍​

硬件介绍​

Hailo 提供尖端的 AI 处理器，专门为边缘设备上的高性能深度学习应用量身定制。该公司的解决方案专注于推动边缘设备上的生成式 AI 的新时代，同时支持感知和视频增强功能，这些都由先进的 AI 加速器和视觉处理器提供支持。而搭载 Hailo-8 NPU 加速器的 reComputer_R2000 提供 26 TOPS 的 AI 性能，能够使用 YOLOv8s 实现超过 200 FPS 的性能。

软件介绍​

Hailo AI 软件套件提供强大的工具，用于在硬件加速器上高效运行 AI 模型。它旨在与现有的深度学习框架无缝集成，为开发者提供流畅的工作流程。该过程包括在模型构建环境中从 ONNX 文件生成 HEF（Hailo 可执行二进制文件）。生成后，HEF 文件会被传输到推理机器（运行时环境），并通过 HailoRT API 执行推理。提供的脚本可以在模型构建环境中将 ONNX 文件转换为 HEF 文件。

注意： 如果您想了解更多关于使用 Hailo NPU 的示例，请点击此 链接。

硬件概览​

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刷写操作系统​

您需要一张 SD 卡和一个读卡器。将 SD 卡插入读卡器，然后将读卡器的 USB 接口插入主机的 USB 端口。

对于 Windows 主机电脑​

  • 步骤 1. 从 这里 下载 Raspberry Pi Imager 软件

  • 步骤 2. 打开 Raspberry Pi Imager 软件

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  • 步骤 3. 按键盘上的 CTRL + SHIFT + X 打开 高级选项 窗口

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  • 步骤 4. 点击 CHOOSE OS 并选择您偏好的操作系统

pir

注意： 您可以通过导航到 Other general purpose OS 选择其他操作系统，例如 64-bit Ubuntu

或者您可以使用以下链接下载镜像文件：

Ubuntu for raspberry-pi

  • 步骤 5. 点击 CHOOSE STORAGE

  • 步骤 6. 最后点击 WRITE

pir

请等待几分钟，直到刷写过程完成。

对于 MAC 主机电脑​

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您需要安装 homebrew 才能继续以下步骤。 请打开终端并输入 brew -V 检查是否正确设置了 homebrew 环境，您应该能看到已安装的 homebrew 环境版本。

  • 步骤 1. 通过访问 此链接 下载并安装 Raspberry Pi Imager 应用程序

  • 步骤 2. 打开 Raspberry Pi Imager 应用程序

pir

  • 步骤 3. 按键盘上的 CTRL + SHIFT + X 打开 高级选项 窗口

pir

在这里您可以 设置主机名、启用 SSH、设置密码、配置 WiFi、设置本地设置 等。

  • 步骤 4. 点击 CHOOSE OS 并选择您偏好的操作系统

pir

注意： 您可以通过导航到 Other general purpose OS 选择其他操作系统，例如 64-bit Ubuntu

或者您可以使用以下链接下载镜像文件：

Ubuntu for raspberry-pi

  • 步骤 5. 点击 CHOOSE STORAGE

  • 步骤 6. 最后点击 WRITE

pir

对于 Linux 主机电脑​

  • 步骤 1. 下载 snap
sudo apt install snap
  • 步骤 2. 下载 rpi-imager
snap install rpi-imager
  • 步骤 3. 打开 Raspberry Pi Imager 软件
rpi-imager

结果如下所示：

pir

  • 步骤 4. 按键盘上的 CTRL + SHIFT + X 打开 高级选项 窗口

pir

在这里您可以 设置主机名、启用 SSH、设置密码、配置 WiFi、设置本地设置 等。

  • 步骤 5. 点击 CHOOSE OS 并选择您偏好的操作系统

注意： 您可以通过进入 Other general purpose OS 选择其他操作系统，例如 64-bit Ubuntu

或者您可以使用以下链接下载镜像文件：

Ubuntun for raspberry-pi

  • 步骤 6. 点击 CHOOSE STORAGE 并选择已连接的 eMMC 驱动器

  • 步骤 7. 最后，点击 NEXT 和 YES

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请等待几分钟，直到刷写过程完成。结果如下图所示：

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从 NVME 启动​

更新 EEPROM​

此方法适用于您拥有 SD 卡并已成功启动设备的情况。请确保您的系统是最新的 Raspberry Pi 系统（Bookworm 或更高版本），并且您的 RPi 5 固件已更新至 2023-12-06（12 月 6 日）或更新版本，否则可能无法识别与 NVME 相关的配置。

步骤 1：确保您的 Raspberry Pi 系统是最新的（Bookworm 或更高版本），输入以下命令更新 RPi 5 固件：

  sudo apt update && sudo apt upgrade -y
  sudo rpi-eeprom-update  # 如果不是 2023 年 12 月之后的版本，请在终端中输入以下命令启动配置工具
  sudo raspi-config

向下滚动到 Advanced Options 并按 Enter：

pir

向下滚动到 Bootloader Version 并按 Enter：

pir

最后选择 Latest，并按 Enter：

pir

在这里选择 No - 您需要的是 latest 引导加载程序。

pir

通过选择 Finish 退出工具：

pir

如果被要求重启，请选择 Yes。

pir

步骤 2：点击主屏幕上的 Applications => Accessories => SD Card Copier，运行 SD Card Copier 程序，并将操作系统复制到 NVME SSD，如下图所示。

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设置 Raspberry Pi 从 NVMe SSD 启动​

如果您可以轻松访问 SD 卡插槽，可以关闭您的 Pi，取出 SD 卡，并且（如果一切正常）下次启动时它应该会自动从 NVMe 驱动器启动。如果您希望保留 SD 卡并仍然从 NVMe 启动，则需要更改启动顺序。

步骤 1：输入以下命令：

  sudo raspi-config

向下滚动到 Advanced Options 并按 Enter：

pir

步骤 2：向下滚动到 Boot Order 并按 Enter：

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步骤 3：选择 NVMe/USB Boot 并按 Enter：

pir

配置将被确认。按 Enter：

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步骤 4：通过选择 Back 或按 Esc 键返回到第一个屏幕。然后使用右方向键导航到 Finish。

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系统会询问您是否现在重启。点击 Yes：

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将 Ubuntu 刷写到 NVMe​

第一步：使用 SD 卡更新 EEPROM​

请参考此链接。

要将 NVMe 的启动顺序设置为最高优先级，请使用以下命令：

sudo rpi-eeprom-config --edit

然后将 rpi-eeprom-config 修改如下：

BOOT_UART=1
BOOT_ORDER=0xf461
NET_INSTALL_AT_POWER_ON=1
PCIE_PROBE=1

使用 Ctrl+X 并输入 y 保存结果。结果如下所示：

pir

第二步：将 Ubuntu 烧录到 NVMe​

打开 Raspberry Pi Imager：

pir

选择 Ubuntu 操作系统：

pir

最后，点击 Next 并等待烧录过程完成。

第三步：替换操作系统文件​

通过此链接安装 pcie-fix.dtbo。

将 pcie-fix.dtbo 复制到 /overlays 文件夹，如下所示：

pir

修改 config.txt 文件，在文件末尾添加 dtoverlay=pcie-fix，如下所示：

pir

然后使用 Ctrl+X 并输入 y 保存此文件。

功耗与温度​

⚠️ 注意： 待机状态测试条件如下：禁用图形界面、关闭蓝牙、禁用 Wi-Fi。命令如下所示：

sudo ifconfig wlan0 down
sudo systemctl stop bluetooth
sudo systemctl stop lightdm
**条件****功耗****温度**
**待机**5.9wcpu:46°C
**正常运行**6.3wcpu:53°C
**满载**16.2wcpu:75°C hailo8:81°C

应用​

Frigate​

Frigate 是一个开源的 NVR（网络视频录像机），专为使用 AI 进行实时目标检测而设计。它可以与现有摄像头集成，并使用诸如 TensorFlow 和 Coral 等机器学习模型对视频流进行目标检测。Frigate 针对低延迟和高性能视频处理进行了优化，提供了运动检测、实时视频流和自动警报等功能。

注意： 如果您想了解更多关于此项目的信息，请参考此链接。

YOLO​

YOLO（You Only Look Once）系列模型是一组为速度和准确性而设计的实时目标检测模型。与传统的目标检测方法需要分别执行区域提议和分类不同，YOLO 在神经网络的单次前向传递中同时完成这两项任务，从而大大提高了速度。YOLO 模型将图像划分为网格，并为每个网格单元预测边界框和类别概率。多年来，YOLO 通过多个版本不断演进，在准确性、速度以及检测小目标的能力方面都有所提升。YOLOv4、YOLOv5，以及最近的 YOLOv7 和 YOLOv8 模型广泛应用于监控、自动驾驶和机器人等领域。

注意： 如果您想了解更多关于此项目的信息，请参考此链接。

Clip​

CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）是由 OpenAI 开发的一种机器学习模型，能够同时理解图像和文本。它通过训练将图像与对应的文本描述关联起来，从而能够执行涉及这两种模态的任务。CLIP 支持零样本学习，这意味着它可以识别图像中的对象和概念，而无需专门针对这些类别进行训练。它在图像分类、目标检测，甚至生成图像的文本描述等多种任务中表现出色。

注意： 如果您想了解更多关于此项目的信息，请参考此链接。

技术支持与产品讨论​

感谢您选择我们的产品！我们致力于为您提供各种支持，以确保您使用我们的产品时能够获得尽可能顺畅的体验。我们提供多个沟通渠道，以满足不同的偏好和需求。

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