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reComputer AI R2000シリーズの使用開始

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reComputer AI R2000シリーズは、Raspberry Pi 5をベースとした強力なエッジAIコンピューターです。クアッドコアArm Cortex-A76プロセッサー、8GB RAM、M.2 SSDサポート、最大26 TOPSを提供するHailo-8 AI加速モジュールを搭載し、リアルタイム、低遅延、高効率のAI推論を実現します。AI駆動のビデオ分析、マシンビジョン、インテリジェントエッジコンピューティングなど、幅広いAIアプリケーションに最適な選択肢です。

特徴​

  • 強力な冷却能力: コンパクトな設計と最適化された熱アーキテクチャにより、リソース制約のある環境での展開に非常に適しており、優れた冷却性能を提供します。

  • 強力なパフォーマンス: クアッドコアCortex-A76 CPUを搭載したRaspberry Pi 5により駆動され、最大8GBのRAMを搭載。

  • 毎秒26テラオペレーション: 最大26 Topsの統合コンピューティングパワーを提供するHailo AIアクセラレーターにより駆動。 豊富なインターフェース: 2x HDMI 4Kp60、1xイーサネットポート、2x USB 3.0、2x USB 2.0。

  • ワイヤレス接続: デュアルバンドWi-FiとBluetooth 5.0/BLE。 柔軟なストレージオプション: PCIe2.0デュアルM.2スロットは、AIアクセラレーターとSSDストレージの両方をサポート。

仕様​

パラメーター説明
ハードウェア仕様
CPURaspberry Pi 5、2.4GHzクアッドコア64ビットArm Cortex-A76
GPURaspberry Pi 5、VideoCore VII
AIプロセッサーHailo-8 M.2加速モジュール、毎秒26テラオペレーション
RAM8GB SDRAM
オペレーティングシステムRaspberry Pi OS、Ubuntu
システム仕様
電源供給USB-C経由5V/5A DC電源、Power Delivery対応
ビデオデコーダー4Kp60 HEVCデコーダー
Wi-Fiデュアルバンド802.11ac Wi-Fi®
BluetoothBluetooth 5.0/ BLE
電源ボタンオン/オフ付属
インターフェース
ストレージ1 x microSDカードスロット、高速SDR104モード対応
M.2スロット2 x M.2スロット、M.2 NVMe SSD/Hailo M.2加速モジュール対応
USBポート2 × USB 3.0ポート
2 × USB 2.0ポート
イーサネット1 x 10/100/1000 Mbps
カメラ/ディスプレイ2 × 4レーンMIPIカメラ/ディスプレイトランシーバー
ディスプレイ出力2 x micro HDMIポート（4Kp60）
環境条件
保護等級IP40
動作温度0-45°C
その他
保証1年
製品寿命少なくとも2036年1月まで
認証CE、FCC、Telec、RoHS、REACH

Hailo 紹介​

ハードウェア紹介​

Hailo は、エッジデバイス上での高性能深層学習アプリケーション向けに独自に調整された最先端のAIプロセッサを提供しています。同社のソリューションは、高度なAIアクセラレータとビジョンプロセッサによって駆動される知覚とビデオ強化と並んで、エッジでの次世代生成AIを可能にすることに焦点を当てています。そして、26 TOPsのAI性能を提供するHailo-8 NPUアクセラレータを搭載したreComputer_R2000は、YOLOv8sで200 FPS以上を達成することができます。

ソフトウェア紹介​

Hailo AI Software Suiteは、ハードウェアアクセラレータ上でAIモデルを効率的に実行するための強力なツールを提供します。既存の深層学習フレームワークとシームレスに統合するように設計されており、開発者にスムーズなワークフローを提供します。このプロセスでは、Model Build EnvironmentでONNXファイルからHEF（Hailo Executable Binary File）を生成します。作成されると、HEFファイルは推論マシン（Runtime Environment）に転送され、そこでHailoRT APIを使用して推論を実行するために使用されます。提供されたスクリプトは、Model Build Environment内でONNXファイルをHEFファイルに変換することを促進します。

注意: Hailo NPUの使用例についてさらに学びたい場合は、このリンクをクリックしてください。

ハードウェア概要​

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OS書き込み​

SDカードとカードリーダーが必要です。SDカードをカードリーダーに挿入し、カードリーダーのUSBインターフェースをホストマシンのUSBポートに接続してください。

Windowsホストコンピュータの場合​

  • ステップ 1. こちらからRaspberry Pi Imagerソフトウェアをダウンロードします

  • ステップ 2. Raspberry Pi Imagerソフトウェアを開きます

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  • ステップ 3. キーボードでCTRL + SHIFT + Xを押して詳細オプションウィンドウを開きます

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  • ステップ 4. CHOOSE OSをクリックして、お好みのOSを選択します

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注意: Other general purpose OSに移動することで、64-bit Ubuntuなどの他のOSを選択することができます

または、このリンクを使用してイメージファイルをダウンロードできます：

Ubuntun for raspberry-pi

  • ステップ 5. CHOOSE STORAGEをクリックします

  • ステップ 6. 最後に、WRITEをクリックします

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書き込みプロセスが完了するまで数分お待ちください。

MACホストコンピュータの場合​

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以下の手順を進める前にhomebrewをインストールする必要があります。 ターミナルを開いてbrew -Vと入力し、正しいhomebrew環境がセットアップされているかを確認してください。インストールされているhomebrew環境のバージョンが表示されるはずです。

  • ステップ 1. このリンクにアクセスしてRaspberry Pi Imagerアプリケーションをダウンロードしてインストールします

  • ステップ 2. Raspberry Pi Imagerアプリケーションを開きます

pir

  • ステップ 3. キーボードでCTRL + SHIFT + Xを押して詳細オプションウィンドウを開きます

pir

ここでホスト名の設定、SSHの有効化、パスワードの設定、wifiの設定、ローカル設定などを行うことができます

  • ステップ 4. CHOOSE OSをクリックして、お好みのOSを選択します

pir

注意: Other general purpose OSに移動することで、64-bit Ubuntuなどの他のOSを選択することができます

または、このリンクを使用してイメージファイルをダウンロードできます：

Ubuntun for raspberry-pi

  • ステップ 5. CHOOSE STORAGEをクリックします

  • ステップ 6. 最後に、WRITEをクリックします

pir

Linuxホストコンピュータの場合​

  • ステップ 1. snapをダウンロードします
sudo apt install snap
  • Step 2. Download rpi-imager
snap install rpi-imager
  • ステップ 3. Raspberry Pi Imager ソフトウェアを開く
rpi-imager

結果は以下のように表示されます：

pir

  • ステップ 4. キーボードで CTRL + SHIFT + X を押して 詳細オプション ウィンドウを開きます

pir

ここで ホスト名の設定、SSH の有効化、パスワードの設定、wifi の設定、ローカル設定の設定 などを行うことができます

  • ステップ 5. CHOOSE OS をクリックして、お好みの OS を選択します

注意: Other general purpose OS に移動することで、64-bit Ubuntu などの他の OS を選択することができます

または、このリンクを使用してイメージファイルをダウンロードできます：

Ubuntun for raspberry-pi

  • ステップ 6. CHOOSE STORAGE をクリックして、接続された eMMC ドライブを選択します

  • ステップ 7. 最後に、NEXT と YES をクリックします

pir

フラッシュプロセスが完了するまで数分お待ちください。 結果は以下のように表示されます：

pir

NVME からの起動​

EEPROM の更新​

この方法は SD カードがあり、デバイスの起動に成功している場合に機能します。システムが最新の Raspberry Pi システム（Bookworm 以降）であり、RPi 5 ファームウェアが 2023-12-06（12月6日）以降に更新されていることを確認してください。そうでなければ NVME 関連の設定を認識しない可能性があります。

ステップ 1：Raspberry Pi システムが最新（Bookworm 以降）であることを確認し、以下のコマンドを入力して RPi 5 ファームウェアを更新します：

  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

Advanced Optionsまで下にスクロールしてEnterを押します：

pir

Bootloader Versionまで下にスクロールしてEnterを押します：

pir

最後にLatestを選択してEnterを押します：

pir

ここではNoを選択します - latestブートローダーが必要です。

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Finishを選択してツールを終了します：

pir

再起動を求められた場合は、Yesを選択します。

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ステップ2：メイン画面でApplications =>Accessories =>SD Card Copierをクリックし、SD Card Copierプログラムを実行して、下図のようにOSをNVMe SSDにコピーします。

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Raspberry PiをNVMe SSDから起動するように設定する​

SDカードスロットに簡単にアクセスできる場合は、Piの電源を切り、SDカードを取り出すことができます。（すべてが期待通りに動作している場合）次回起動時にNVMeドライブから自動的に起動するはずです。ただし、SDカードをそのままにしてNVMeから起動したい場合は、起動順序を変更する必要があります。

ステップ1：次のコマンドを入力します：

  sudo raspi-config

Advanced Options まで下にスクロールして Enter を押します：

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ステップ 2：Boot Order まで下にスクロールして Enter を押します：

pir

ステップ 3：NVMe/USB Boot を選択して Enter を押します：

pir

設定が確認されます。Enter を押します：

pir

ステップ 4：Back を選択するか Esc キーを押して最初の画面に戻ります。その後、右カーソルキーを使用して Finish に移動します。

pir

今すぐ再起動するかどうか尋ねられます。Yes をクリックします：

pir

NVME に ubuntu をフラッシュする​

最初：SD カードで EEPROM を更新する​

このリンクを参照してください。

NVMe ブート順序を最高優先度に設定するには、以下のコマンドを使用します：

sudo rpi-eeprom-config --edit

そして、以下のようにrpi-eeprom-configを変更します：

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

Ctrl+X を使用し、y を入力して結果を保存します。結果は以下の通りです：

pir

第二段階：NVMe に Ubuntu を書き込む​

Raspberry Pi Imager を開きます：

pir

Ubuntu OS を選択します：

pir

最後に、Next をクリックして書き込みプロセスが完了するまで待ちます。

第三段階：OS ファイルを置き換える​

このリンクから pcie-fix.dtbo をインストールします

pcie-fix.dtbo を以下のように /overlays ファイルにコピーします：

pir

config.txt を修正し、以下のようにファイルの最後に dtoverlay=pcie-fix を追加します：

pir

そして Ctrl+X を使用し、y を入力してこのファイルを保存します。

消費電力と温度​

⚠️ 注意： スタンバイ状態は以下の条件下でテストされました：グラフィカルインターフェースが無効化され、Bluetooth がオフになり、Wi-Fi が無効化されました。コマンドは以下の通りです：

sudo ifconfig wlan0 down
sudo systemctl stop bluetooth
sudo systemctl stop lightdm
条件消費電力温度
スタンバイ5.9wcpu:46°C
通常動作6.3wcpu:53°C
最大負荷16.2wcpu:75°C hailo8:81°C

アプリケーション​

Frigate​

Frigateは、AIを使用したリアルタイム物体検出のために設計されたオープンソースのNVR（ネットワークビデオレコーダー）です。既存のカメラと統合し、TensorFlowやCoralなどの機械学習モデルを使用して、ビデオフィードで物体検出を実行します。Frigateは低遅延と高性能ビデオ処理に最適化されており、動き検出、ライブビデオストリーム、自動アラートなどの機能を提供します。

注意: このプロジェクトについてさらに詳しく知りたい場合は、このリンクを参照してください。

YOLO​

YOLO（You Only Look Once）シリーズのモデルは、速度と精度のために設計されたリアルタイム物体検出モデルのファミリーです。領域提案と分類を別々に実行する従来の物体検出手法とは異なり、YOLOはニューラルネットワークの単一の順伝播で両方のタスクを実行するため、はるかに高速です。YOLOモデルは画像をグリッドに分割し、各グリッドセルのバウンディングボックスとクラス確率を予測します。長年にわたって、YOLOは様々なバージョンを通じて進化し、精度、速度、小さな物体を検出する能力が改善されています。YOLOv4、YOLOv5、そして最近のYOLOv7とYOLOv8モデルは、監視、自動運転車、ロボティクスなどのアプリケーションで広く使用されています。

注意: このプロジェクトについてさらに詳しく知りたい場合は、このリンクを参照してください。

Clip​

CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）は、OpenAIによって開発された機械学習モデルで、画像とテキストを一緒に理解することができます。画像と対応するテキスト記述を関連付けるように訓練されており、両方のモダリティを含むタスクを実行することができます。CLIPはゼロショット学習が可能で、これらのカテゴリで特別に訓練されることなく、画像内の物体や概念を認識することができます。画像分類、物体検出、さらには画像のテキスト記述生成など、様々なタスクで強力な性能を示しています。

注意: このプロジェクトについてさらに詳しく知りたい場合は、このリンクを参照してください。

技術サポート & 製品ディスカッション​

弊社製品をお選びいただき、ありがとうございます！お客様の製品体験を可能な限りスムーズにするため、さまざまなサポートを提供いたします。異なる好みやニーズに対応するため、複数のコミュニケーションチャネルをご用意しております。

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