reComputer AI R2000 シリーズの入門ガイド

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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コンピュータです。クアッドコアArm Cortex-A76プロセッサ、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。

• 強力な性能: クアッドコアCortex-A76 CPU、最大8GB RAMを搭載したRaspberry Pi 5により駆動されます。

• 毎秒26テラ演算: 最大26 Topsの統合計算能力を提供するHailo AIアクセラレータにより駆動されます。 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アクセラレータとSSDストレージの両方をサポートします。

仕様

パラメータ	説明
ハードウェア仕様
CPU	Raspberry Pi 5、2.4GHzクアッドコア64ビットArm Cortex-A76
GPU	Raspberry Pi 5、VideoCore VII
AIプロセッサ	Hailo-8 M.2加速モジュール、毎秒26テラ演算
RAM	8GB 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	4Kp60 HEVCデコーダ
Wi-Fi	デュアルバンド802.11ac Wi-Fi®
Bluetooth	Bluetooth 5.0/ BLE
電源ボタン	オン/オフ付き
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
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ディープラーニング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り駆動される、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ソフトウェアスイートは、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。既存のディープラーニング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、モデルビルド環境でONNXファイルからHEF（Hailo実行可能バイナリファイル）を生成します。作成されると、HEFファイルは推論マシン（ランタイム環境）に転送され、HailoRT APIで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、モデルビルド環境内でONNXファイルをHEFファイルに変換することを容易にします。

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

OSの書き込み

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

• 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

• 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

注意1: 現在のところ、64ビットRaspberry Pi OS（Debian 12 Bookworm）イメージの書き込みを推奨します。新しくリリースされたDebian 13 "Trixie"ベースのRaspberry Pi OSは、まだhailo-allパッケージが更新されていないため、Bookwormを使用すると完全なHailoサポートをすぐに利用できます。 ダウンロードリンク。

次に、Use customオプションでイメージャーを使用してSDカードに書き込みます。

それでも最新のイメージを試したい場合は、**ワンコマンドのhailo-allルートを使用する代わりに、Hailoソフトウェアを手動でインストールする必要があります；**このリンクに従ってください。

注意2: Other general purpose OSに移動することで、64ビットUbuntuなどの他のOSを選択することもできます

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

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

caution

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

• 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

ここでホスト名の設定、SSH の有効化、パスワードの設定、Wi-Fi 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 4. 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 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

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

• ステップ 2. rpi-imager をダウンロードします

snap install rpi-imager

• ステップ 3. Raspberry Pi Imager ソフトウェアを開きます

rpi-imager

結果は以下のように表示されます：

• ステップ 4. キーボードで CTRL + SHIFT + X を押して Advanced options ウィンドウを開きます

ここでホスト名の設定、SSH の有効化、パスワードの設定、Wi-Fi 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

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：

NVME からの起動

EEPROM の更新

この方法は SD カードがあり、デバイスが正常に起動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：

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

最後に Latest を選択して Enter を押します：

ここで No を選択します - latest ブートローダーが必要です。

Finish を選択してツールを終了します：

再起動を求められた場合は、Yes を選択します。

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、以下の図に示すように OS を NVME SSD にコピーします。

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 カードを取り出して（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：以下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：

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

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

設定が確認されます。Enter を押します：

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。次に右カーソルキーを使用して Finish に移動します。

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：

Ubuntu を NVME にフラッシュする

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 起動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

次に、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 を使用して y を入力し、結果を保存します。結果は以下の通りです：

次に：Ubuntu を NVMe に書き込む

Raspberry Pi Imager を開きます：

Ubuntu OS を選択します：

最後に、Next をクリックしてフラッシュプロセスが完了するまで待ちます。

第三：OS ファイルを置き換える

このリンクで pcie-fix.dtbo をインストールします

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

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

次に Ctrl+X を使用して y を入力し、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、Bluetooth がオフ、Wi-Fi が無効。コマンドは以下の通りです：

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

状態	消費電力	温度
スタンバイ	5.9w	cpu:46°C
通常動作	6.3w	cpu:53°C
最大負荷	16.2w	cpu: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用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 は低遅延で高性能な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、速度と精度を重視して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フォワードパス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、および小さな物体を検出する能力が向上しています。YOLOv4、YOLOv5、そして最近のYOLOv7および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、様々なタスクで優れた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！弊社製品での体験が可能な限りスムーズになるよう、様々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ンネルを提供しています。