Der nächste Einplatinencomputer Raspberry Pi könnte den Einstieg in die Entwicklung von Anwendungen für maschinelles Lernen einfacher und kostengünstiger machen.
Raspberry Pi ist seit geraumer Zeit an der Spitze der Einplatinencomputer (SBCs). Fast vier Jahre nach dem Start von Raspberry Pi 4 zeichnet sich jedoch ein neues Modell ab.
Frühere Raspberry Pi-Iterationen beinhalteten im Allgemeinen schnellere Prozessoren, mehr RAM und mit dem Pi 4 verbesserte IO. Viele Pis werden jedoch für KI- (künstliche Intelligenz) und ML- (maschinelles Lernen) Zwecke verwendet, führend zu vielen Spekulationen von Heimwerkern über das eingebaute maschinelle Lernen des Raspberry Pi 5 Fähigkeiten.
Welche CPU bekommt der Raspberry Pi 5?
Ob der Raspberry Pi 5 über integrierte maschinelle Lernfähigkeiten verfügt, hängt stark davon ab, auf welcher CPU das Board basiert. Eben Upton, Mitbegründer von Raspberry Pi, neckte die Zukunft von benutzerdefiniertem Pi-Silizium auf dem tinyML Summit 2021. Seitdem ist eine bevorstehende Veröffentlichung von Raspberry Pi 5 mit massiven Verbesserungen von ML sehr wahrscheinlich.
Bis zum Raspberry Pi 4 nutzte das Entwicklungsteam die Cortex-Prozessoren von ARM. Mit der Veröffentlichung des Raspberry Pi Pico im Jahr 2021 kam jedoch der RP2040, der erste hauseigene SoC (System-on-Chip) des Unternehmens. Es hat zwar nicht die gleiche Kraft wie die Raspberry Pi Zero 2 W, einer der billigsten SBCs auf dem Markt bietet es Mikrocontroller-Fähigkeiten, die denen eines Arduino ähneln.
Die Raspberry Pi 2, Pi 3 und Pi 4 haben jeweils die Cortex-A7-, Cortex-A53- und Cortex-A72-Prozessoren von ARM verwendet. Diese haben die Verarbeitungsfähigkeiten des Pi im Laufe jeder Generation erhöht und jedem progressiven Pi mehr ML-Fähigkeiten verliehen. Bedeutet das also, dass wir integriertes maschinelles Lernen auf der CPU des Raspberry Pi 5 sehen werden?
Obwohl es kein offizielles Wort darüber gibt, welcher Prozessor den Pi 5 antreiben wird, können Sie ziemlich sicher sein, dass es der ML-fähigste SBC in der Raspberry Pi-Reihe sein wird und höchstwahrscheinlich über eine integrierte ML-Unterstützung verfügen wird. Das Team des Unternehmens für anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASIC) arbeitet seither am nächsten Iteration, die sich anscheinend auf leichte Beschleuniger für ML-Anwendungen mit extrem geringem Stromverbrauch konzentriert.
Uptons Vortrag auf dem tinyML Summit 2021 deutet darauf hin, dass es in Form von leichten Beschleunigern kommen könnte, die wahrscheinlich vier bis acht Multiply-Accumulates (MACs) pro Taktzyklus ausführen. Das Unternehmen hat auch mit ArduCam an der gearbeitet ArduCam Pico4ML, das ML, eine Kamera, Mikrofone und einen Bildschirm in einem Paket in Pico-Größe zusammenbringt.
Während alle Details zum Raspberry Pi 5 sind noch nicht bestätigt, wenn Raspberry Pi an seinem Trend festhält, seine Platinen inkrementell aufzurüsten, kann der kommende SBC eine sein ziemlich nützliches Board, das viele Kästchen für ML-Enthusiasten und Entwickler ankreuzt, die nach billiger Hardware für ihr ML suchen Projekte.
Himbeerpis kann eine Menge Spaß machen
Der Raspberry Pi 5 könnte mit integrierter Unterstützung für maschinelles Lernen ausgestattet sein, was nahezu eine Fülle von Möglichkeiten eröffnet Jeder kann seine eigenen ML-Anwendungen mit Hardware erstellen, die endlich mit der Technologie Schritt halten kann, ohne die zu beschädigen Bank.
Sie können bereits alles von einem großen Sprachmodell (LLM) bis zu einem Minecraft-Server auf vorhandenen Raspberry Pis ausführen. Je leistungsfähiger (und zugänglicher) der SBC wird, desto größer werden auch die Möglichkeiten, die Sie mit einem einzigen Computer im Kreditkartenformat machen können.
