Un collegato a una GPU esterna AMD Radeon è stato utilizzato per accelerare l’esecuzione di un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM). L’esperto Jeff Geerling ha dimostrato come sfruttare il supporto dell’API Vulkan per ottenere prestazioni di intelligenza artificiale accelerate dalla GPU sul piccolo computer.
Questo esperimento rappresenta un importante passo avanti nell’utilizzo del Raspberry Pi per applicazioni di intelligenza artificiale avanzate. Finora le capacità del dispositivo in questo ambito erano limitate, ma l’uso di una GPU esterna apre nuove possibilità.
Geerling ha utilizzato un adattatore per collegare la GPU AMD Radeon RX 6700 XT al Raspberry Pi 5 tramite il connettore PCIe. Il setup software ha richiesto la compilazione di un kernel Linux personalizzato e l’installazione di driver e patch sperimentali per abilitare il supporto Vulkan.
I test hanno mostrato prestazioni paragonabili a quelle di un Mac Studio con chip M1 Max, con un consumo energetico molto inferiore. Il sistema Raspberry Pi + eGPU è in grado di generare 40-60 token al secondo, sufficienti per molte applicazioni di AI domestiche.
Questa dimostrazione apre interessanti scenari per l’uso del Raspberry Pi in ambito AI:
- Possibilità di eseguire modelli linguistici avanzati su hardware economico
- Basso consumo energetico rispetto a PC tradizionali
- Potenziale per applicazioni IoT ed edge computing con AI accelerata
Sebbene la configurazione sia ancora complessa, in futuro potrebbe diventare più accessibile permettendo a molti appassionati di sperimentare con l’AI su Raspberry Pi. Restano da valutare aspetti come stabilità e compatibilità software nel lungo periodo.
Tom’s Hardware
Geerling ha commentato: “Questo setup offre prestazioni quasi paragonabili a un Mac Studio M1 Max, ma a una frazione del costo se si hanno già alcuni componenti”. Il costo totale stimato è di circa 700$ per un sistema nuovo completo.
L’esperimento dimostra ancora una volta la versatilità e il potenziale del Raspberry Pi, che continua a trovare nuovi e sorprendenti utilizzi grazie alla creatività della sua community di appassionati e sviluppatori.
Insomma, il Raspberry Pi, il popolare microcomputer nato nel 2012, continua a stupire per la sua versatilità e le sue potenzialità. La sua storia affonda le radici nell’obiettivo di creare un dispositivo economico per insegnare l’informatica nelle scuole, ma ha rapidamente conquistato appassionati e maker di tutto il mondo.
Il nome “Raspberry Pi” ha un’origine curiosa: “Raspberry” (lampone) segue la tradizione di dare nomi di frutta ai computer, mentre “Pi” si riferisce al linguaggio di programmazione Python. La Raspberry Pi Foundation, l’organizzazione no-profit che lo ha creato, non immaginava certo il successo che avrebbe avuto.
Nel corso degli anni, il Raspberry Pi è stato utilizzato per i progetti più disparati: dalle stazioni meteorologiche domestiche ai sistemi domotici, passando per retrogaming e media center. La sua capacità di adattarsi a diversi scenari lo ha reso un punto di riferimento per hobbisti e professionisti.
L’evoluzione del Raspberry Pi ha portato a modelli sempre più potenti, ma sempre mantenendo la filosofia di base: basso costo e apertura. L’ultima frontiera, come dimostrato dall’esperimento con la GPU esterna, è l’intelligenza artificiale, aprendo scenari che fino a poco tempo fa sembravano impossibili per un dispositivo così piccolo ed economico.
L’esperimento con la GPU esterna per l’AI rappresenta, dunque, solo l’ultimo capitolo di una storia di innovazione continua, dimostrando come il piccolo computer nato per l’educazione sia diventato un vero e proprio laboratorio di sperimentazione tecnologica a livello globale.