L’ecosistema Raspberry Pi continua ad arricchirsi di soluzioni dedicate all’intelligenza artificiale edge e l’ultima proposta arriva da Sixfab con il nuovo AI HAT+ per Raspberry Pi 5. La scheda integra direttamente l’acceleratore AI DEEPX DX-M1 e si collega al sistema attraverso l’interfaccia PCIe disponibile sul Raspberry Pi 5, offrendo una soluzione compatta pensata per applicazioni di computer vision eseguite localmente.
A differenza di altre implementazioni che utilizzano moduli M.2 separati, Sixfab ha scelto di saldare direttamente il chip acceleratore sulla scheda HAT+, riducendo la complessità dell’integrazione e mantenendo la piena compatibilità con il formato Raspberry Pi HAT+. Il collegamento avviene tramite il cavo FFC PCIe a 16 pin, mentre l’alimentazione viene prelevata direttamente dall’header GPIO a 40 pin.
Analisi di Sixfab: vediamo le due versioni disponibili
La scheda viene proposta in due configurazioni differenti. La prima utilizza il processore DEEPX DX-M1M, capace di raggiungere fino a 25 TOPS nelle operazioni INT8 e dotato di 1 GB di memoria LPDDR4X dedicata all’NPU. La seconda adotta il modello DEEPX DX-M1ML, che offre fino a 13 TOPS e integra 512 MB di memoria LPDDR4X.
Entrambe le versioni sono progettate per accelerare attività tipiche della computer vision, come il riconoscimento di oggetti, la classificazione delle immagini e la segmentazione, scaricando questi carichi computazionali dalla CPU del Raspberry Pi.
Dal punto di vista energetico il consumo dell’acceleratore rimane contenuto. Durante le operazioni di inferenza il chip richiede tra 2,5 e 3 watt, mentre in condizioni di inattività il consumo scende intorno a 0,5-1 watt. Un sistema completo composto da Raspberry Pi 5 e AI HAT+ si colloca indicativamente tra 13 e 15 watt di assorbimento complessivo. Per questo motivo Sixfab raccomanda l’utilizzo di un alimentatore da almeno 27 watt, specificando che la versione standard da 15 watt non è sufficiente.
Installazione e supporto software
Uno degli aspetti più interessanti della piattaforma è la semplicità dell’installazione. La scheda utilizza l’EEPROM HAT+ per la configurazione automatica e supporta Raspberry Pi OS Trixie.
Per iniziare è sufficiente installare il pacchetto dxrt-runtime dal repository APT di Sixfab. Tale pacchetto include sia i driver necessari sia l’ambiente runtime che permette l’esecuzione dei modelli AI sull’acceleratore DEEPX.
Gli sviluppatori possono utilizzare modelli già pronti disponibili all’interno del catalogo Sixfab Model Zoo. Tra quelli citati troviamo YOLOv8, MobileNet e ResNet, tutti ampiamente utilizzati in ambito computer vision.
Per chi desidera sviluppare applicazioni personalizzate, Sixfab mette a disposizione un flusso di lavoro che prevede l’esportazione dei modelli in formato ONNX e la successiva compilazione nel formato proprietario DXNN tramite lo strumento DX-COM. Il runtime offre inoltre supporto sia per Python sia per C++, consentendo una buona flessibilità nello sviluppo delle applicazioni.
Ulteriori dettagli tecnici sono disponibili nella documentazione ufficiale di Sixfab:
https://docs.sixfab.com/docs/ai-hat-plus-raspberry-pi-5-overview
Confronto con le altre AI HAT per Raspberry Pi
Dal punto di vista delle prestazioni pure dedicate alla computer vision, la soluzione Sixfab si posiziona in una fascia simile a quella delle AI HAT+ basate su acceleratori Hailo-8. Entrambe le piattaforme sono orientate principalmente all’elaborazione delle immagini e al riconoscimento di oggetti.
La differenza principale riguarda l’architettura hardware e lo stack software utilizzato. Va inoltre sottolineato che la scheda Sixfab non è stata progettata per eseguire modelli generativi di grandi dimensioni. L’assenza del supporto ai transformer decoder e la quantità limitata di memoria disponibile impediscono infatti l’esecuzione locale di LLM e VLM.
Secondo quanto riportato dall’azienda, il supporto ai Large Language Model rientra comunque nella roadmap tecnologica di DEEPX, ma al momento non sono state comunicate tempistiche precise per l’introduzione di tali funzionalità.
Uno sguardo al futuro
Parallelamente al lancio dell’AI HAT+, Sixfab sta lavorando a una soluzione più completa denominata Edge AI Expansion Board per Raspberry Pi 5. Le informazioni disponibili sono ancora limitate, ma il progetto punta a integrare sulla stessa scheda accelerazione AI, storage NVMe e connettività cellulare LTE/5G.
Si tratta di una direzione interessante per applicazioni edge avanzate che richiedono elaborazione locale, archiviazione veloce e connettività remota all’interno di un’unica piattaforma compatta.
Disponibilità e prezzo
Il Sixfab AI HAT+ è già disponibile attraverso lo store ufficiale dell’azienda:
https://sixfab.com/product/ai-hat-plus-raspberry-pi-5/
La versione equipaggiata con DEEPX DX-M1ML da 13 TOPS viene proposta a 63 dollari, mentre il modello con DEEPX DX-M1M da 25 TOPS è disponibile a 90 dollari.
Per chi utilizza Raspberry Pi 5 in progetti di computer vision o applicazioni AI edge, la nuova proposta di Sixfab rappresenta una soluzione interessante che punta sulla semplicità di integrazione, sui consumi contenuti e su una piattaforma software già pronta all’uso. Pur non essendo destinata ai carichi generativi oggi particolarmente richiesti, offre risorse adeguate per numerosi scenari di inferenza locale, confermando la crescente attenzione del mercato verso l’intelligenza artificiale eseguita direttamente sul dispositivo.
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Simone Candido
Simone Candido è un ragazzo appassionato del mondo tech nella sua totalità. Simone ama immedesimarsi in nuove esperienze, la sua filosofia si basa sulla irrefrenabile voglia di ampliare a 360° le sue conoscenze abbracciando tutti i campi del sapere, in quanto ritiene che il sapere umano sia il connubio perfetto tra cultura umanistica e scientifica.