reComputer AI R2000 系列快速上手

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reComputer AI R2000 系列是一款基于 Raspberry Pi 5 的高性能边缘 AI 计算机。其搭载四核 Arm Cortex-A76 处理器、8GB 内存，支持 M.2 SSD，并配备可提供高达 26 TOPS 算力的 Hailo-8 AI 加速模块，可实现实时、低延迟且高效的 AI 推理，是广泛 AI 应用（包括 AI 视频分析、机器视觉和智能边缘计算）的理想选择。

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，并提供出色的散热性能。

• 强劲性能：由 Raspberry Pi 5 提供算力，搭载四核 Cortex-A76 CPU，最高 8GB 内存。

• 26 万亿次运算每秒：由 Hailo AI 加速器提供支持，集成算力高达 26 TOPS。 丰富的接口：2 路 HDMI 4Kp60、1 个以太网口、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 插槽同时支持 AI 加速器和 SSD 存储。

规格参数

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 万亿次运算每秒
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 直流电源，支持 Power Delivery
视频解码器	4Kp60 HEVC 解码器
Wi-Fi	双频 802.11ac Wi-Fi®
Bluetooth	Bluetooth 5.0/ BLE
电源按钮	包含开/关功能
接口
存储	1 个 microSD 卡槽，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 接口	2 × USB 3.0 接口
	2 × USB 2.0 接口
以太网	1 x 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 x micro HDMI 接口（4Kp60）
环境条件
防护等级	IP40
工作温度	0-45°C
其他
质保	1 年
产品生命周期	至少持续到 2036 年 1 月
认证	CE、FCC、Telec、RoHS、REACH

Hailo 介绍

硬件介绍

Hailo 提供前沿的 AI 处理器，专为边缘设备上的高性能深度学习应用量身打造。该公司的解决方案专注于在边缘侧实现新一代生成式 AI，同时支持感知与视频增强，这些都由先进的 AI 加速器和视觉处理器驱动。而搭载 Hailo-8 NPU 加速器、提供 26 TOPS AI 性能的 reComputer_R2000，使用 YOLOv8s 时可实现超过 200 FPS 的推理速度。

软件介绍

Hailo AI 软件套件提供了强大的工具，可在硬件加速器上高效运行 AI 模型。它被设计为可与现有深度学习框架无缝集成，为开发者提供顺畅的工作流。流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，将 HEF 文件传输到推理机器（运行环境），并通过 HailoRT API 执行推理。提供的脚本可在模型构建环境中将 ONNX 文件转换为 HEF 文件。

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

硬件总览

烧录操作系统

你需要一张 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。

适用于 Windows 主机电脑

• 步骤 1. 点击 这里 直接下载 Windows 版本的 Raspberry Pi Imager 2.0.7（在以下步骤中使用），或者访问 官方网站 选择适合你系统的版本。

• 步骤 2. 打开 Raspberry Pi Imager 软件

• 步骤 3. 点击 CHOOSE OS 并选择你偏好的操作系统

注意 1： 我们目前建议烧录 (64-bit Raspberry Pi OS Debian 12 Bookworm)[https://downloads.raspberrypi.com/raspios_oldstable_full_arm64/images/raspios_oldstable_full_arm64-2025-10-02/2025-10-01-raspios-bookworm-arm64-full.img.xz] 镜像。最新发布的基于 Debian 13 “Trixie” 的 Raspberry Pi OS 还没有更新 hailo-all 软件包，因此使用 Bookworm 可以开箱即用地获得完整的 Hailo 支持。 下载链接。

然后在 imager 中使用 Use custom 选项将其写入你的 SD 卡。

如果你仍然想尝试最新的镜像，你需要手动安装 Hailo 软件，而不是使用一键 hailo-all 方式； 请参考此链接。

注意 2： 你也可以通过进入 Other general purpose OS 选择其他操作系统，例如 64-bit Ubuntu

或者你可以使用此链接下载镜像文件：

Ubuntun for raspberry-pi

• 步骤 5. 点击 STORAGE 并选择为烧录操作系统准备好的目标存储设备。

• 步骤 6. 最后点击 WRITE

请等待几分钟，直到烧录过程完成。

适用于 MAC 主机电脑

caution

在进行以下步骤之前，你需要先安装 homebrew。 请打开终端并输入 brew -V 来检查是否已正确配置 homebrew 环境，你应该能看到已安装的 homebrew 环境版本信息。

• 步骤 1. 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

• 步骤 3. 在键盘上按下 CTRL + SHIFT + X 打开 Advanced options 窗口

在这里你可以设置主机名、启用 SSH、设置密码、配置 WiFi、设置本地设置等

• 步骤 4. 点击 CHOOSE OS 并选择你偏好的 OS

注意： 你可以通过进入 Other general purpose OS 来选择其他 OS，例如 64-bit Ubuntu

或者你可以使用此链接下载镜像文件：

Ubuntun for raspberry-pi

• 步骤 5. 点击 CHOOSE STORAGE

• 步骤 6. 最后，点击 WRITE

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：

• 步骤 4. 在键盘上按下 CTRL + SHIFT + X 打开 Advanced options 窗口

在这里你可以设置主机名、启用 SSH、设置密码、配置 WiFi、设置本地设置等

• 步骤 5. 点击 CHOOSE OS 并选择你偏好的 OS

注意： 你可以通过进入 Other general purpose OS 来选择其他 OS，例如 64-bit Ubuntu

或者你可以使用此链接下载镜像文件：

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

请等待几分钟，直到烧录过程完成。 结果如下所示：

从 NVME 启动

更新 EEPROM

如果你有一张 SD 卡并已成功启动设备，则此方法有效。请确保你的系统是最新的 Raspberry Pi 系统（Bookworm 或更高版本），并且你的 RPi 5 固件已更新到 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：确保你的 Raspberry Pi 系统是最新的（Bookworm 或更高版本），输入以下命令来更新 RPi 5 固件：

  sudo apt update && sudo apt upgrade -y
  sudo rpi-eeprom-update  # If it is not post-December 2023 type the following into a terminal to start the configuration tool
  sudo raspi-config

向下滚动到 Advanced Options 并按 Enter：

向下滚动到 Bootloader Version 并按 Enter：

最后选择 Latest，并按 Enter：

在这里选择 No —— 你需要的是 latest 引导加载程序。

然后通过选择 Finish 退出该工具：

如果提示重启，选择 Yes。

步骤 2：在主屏幕上点击 Applications =>Accessories =>SD Card Copier，运行 SD Card Copier 程序，并按照下图所示将 OS 复制到 NVME SSD。

将 Raspberry Pi 设置为从 NVMe SSD 启动

如果你可以轻松访问 SD 卡槽，你可以关闭你的 Pi，弹出 SD 卡，并且（如果一切按预期工作）下次启动时它应该会自动从 NVMe 驱动器启动。如果你想让 SD 卡保持原位但仍然从 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：

步骤 2：向下滚动到 Boot Order 并按 Enter：

步骤 3：选择 NVMe/USB Boot 并按 Enter：

配置将被确认。按 Enter：

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。

系统会询问你是否现在重启。点击 Yes：

将 ubuntu 烧录到 NVME

第一：使用 SD 卡更新 EEPROM

请参考此链接。

要将 NVMe 启动顺序设置为最高优先级，请使用以下命令：

sudo rpi-eeprom-config --edit

然后像下面这样修改 rpi-eeprom-config：

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

使用 Ctrl+X 并输入 y 来保存结果。结果如下：

第二：将 Ubuntu 烧录到 NVMe 上

打开 Raspberry Pi Imager：

选择 Ubuntu OS：

最后，点击 Next 并等待烧录过程完成。

第三：替换 OS 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：

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

然后使用 Ctrl+X 并输入 y 来保存此文件。

功耗和温度

⚠️ 注意： 待机状态是在以下条件下测试的：图形界面被禁用、蓝牙关闭以及 Wi-Fi 被禁用。命令如下所示：

sudo ifconfig wlan0 down
sudo systemctl stop bluetooth
sudo systemctl stop lightdm

状态	功耗	温度
待机	5.9w	cpu:46°C
正常运行	6.3w	cpu:53°C
最大负载	16.2w	cpu: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，提供运动检测、实时视频流和自动警报等功能。

注意： 如果你想进一步了解这个项目，请参考此链接。

YOLO

YOLO（You Only Look Once）系列模型是一类为速度和精度而设计的实时目标检测模型。与传统需要分别执行候选区域生成和分类的目标检测方法不同，YOLO 在神经网络的一次前向传播中同时完成这两项任务，因此速度更快。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 经过多个版本的演进，在精度、速度以及检测小目标的能力方面不断提升。YOLOv4、YOLOv5，以及近期的 YOLOv7 和 YOLOv8 广泛应用于监控、自动驾驶和机器人等场景。

注意： 如果你想进一步了解这个项目，请参考此链接。

Clip

CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining，对比语言-图像预训练）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。它通过训练来将图像与对应的文本描述关联起来，从而可以执行涉及这两种模态的任务。CLIP 具备零样本学习能力，这意味着它无需在特定类别上进行专门训练，也能识别图像中的物体和概念。它在多种任务中表现出色，例如图像分类、目标检测，甚至为图像生成文本描述。

注意： 如果你想进一步了解这个项目，请参考此链接。

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