Raspberry Pi AI HAT+ 2 : 40 TOPS* et 8 Go de mémoire pour le Raspberry Pi 5

Cela fait maintenant plus d’un an et demi que la fondation Raspberry Pi a lancé son premier module d’intelligence artificielle pour le micro-ordinateur éponyme. Il s’agit dans les faits d’un NPU externe, à brancher au Raspberry Pi 5. Quelques mois plus tard, des modules AI HAT+ débarquaient.

• Raspberry Pi continue sur sa lancée dans l’IA avec des modules AI HAT+

Après les Hailo-8(L), la Hailo-10H

La semaine dernière, le Raspberry Pi HAT+ 2 était annoncé. La puissance de calcul est plus importante avec 40 TOPS sur des entiers de 4 bits (INT4)… mais attention aux effets d’annonce. Selon la fondation, c’est « son premier produit d'IA » pensé pour l’intelligence artificielle générative.

Pas de changement de crémerie pour le Pi HAT+ 2 : c’est encore une puce Hailo qui est aux commandes, la version 10H cette fois-ci (au lieu des Hailo-8 et Hailo-8L précédemment). Elle est disponible au format M.2 ou avec une puce à souder, la fondation a choisi la seconde option.

Le tout premier AI Kit était pour rappel composé d’un M.2 HAT+ avec une carte M.2, mais ce format a été laissé de côté avec les versions AI HAT pour un module unique avec la puce soudée.

2,5 watts et 40 TOPS… en INT4, 20 TOPS en INT8

La fiche technique indique une puissance de 2,5 watts, exactement comme la Hailo-8 (1,5 watts pour la version Light à 13 TOPS). La puissance annoncée par Hailo est évidemment la même : 40 TOPS en INT4 et 20 TOPS en INT8. C’est mieux que les Hailo-8 ? Non, pas sur la puissance de calcul en tout cas.

En effet, les 13 et 26 TOPS des Hailo-8 et 8L sont en INT8, là où le Hailo-10H n’est « qu’à 20 TOPS », il se place donc entre les deux. Il prend par contre en charge une précision moins importante en INT4 avec 40 TOPS, ce qui n’est a priori pas le cas des deux autres.

Nouveauté : 8 Go de mémoire intégré

Mais le principal atout du Hailo-10H se cache ailleurs : il dispose de 8 Go de mémoire intégrées, alors que les précédents AI HAT+ utilisaient exclusivement la mémoire du Raspberry Pi. Selon la fondation, cela permet « d'exécuter des LLM jusqu'à environ 6 milliards de paramètres ». Les VLM (Vision-Language Model) sont aussi supportés.

Au lancement, les modèles suivants sont supportés : DeepSeek-R1-Distill, Llama3.2, Qwen2.5-Coder, Qwen2.5-Instruct et Qwen2, avec 1 à 1,5 milliard de paramètres. D’autres suivront, promet le billet de blog.

Niveau performances, ce n’est pas une révolution comme le reconnait Raspberry Pi : « Les performances de vision par ordinateur de l'AI HAT+ 2 sont globalement équivalentes à celles de son prédécesseur de 26 TOPS, grâce à sa mémoire RAM embarquée ». La fondation ajoute ainsi que « la transition vers AI HAT+ 2 se fait de manière transparente et sans heurt ». Une autre manière de le dire serait presque… « sans intérêt » ?

En France, le kit Pi HAT+ 2 est vendu 138,55 euros chez Reichelt et 145,20 euros chez Kubii. Le tarif officiel est de 130 dollars.

« Ce n’est pas aussi impressionnant que ça en a l’air »

Pour de plus amples détails sur les performances de ce nouveau module, vous pouvez consulter le long test de Jeff Geerling. Il a également publié une vidéo.

Conclusion rapide : « En pratique, ce n’est pas aussi impressionnant que ça en a l’air ». En effet, ces tests mettent en face un module Pi AI HAT+ 2 face au SoC du Raspberry Pi avec 8 Go de mémoire pour une configuration « équivalente ». Le SoC dépasse le NPU, mais au prix d’une consommation bien plus importante.

Pour le youtubeur, le principal intérêt du AI HAT+ 2 « est la capacité de fonctionner en mode "mixte", où il peut traiter de la vision artificielle (images d’une caméra ou d’un flux vidéo), tout en faisant de l’inférence (LLM ou synthèse vocale) ». Problème : des bugs ont été rencontrés, à voir s’ils seront rapidement corrigés.

Terminons par la conclusion version longue : « 8 Go de RAM sont utiles, mais ce n’est pas suffisant pour donner un avantage à ce HAT par rapport au fait de payer simplement pour le plus gros Pi de 16 Go avec plus de RAM, qui sera plus flexible et fera tourner les modèles plus rapidement ». Seule exception : si la consommation électrique est un véritable enjeu pour vous.