Edge-Intelligenz für den Raspberry Pi 5

SAKURA-II: KI-Beschleunigung für ARM-Systeme

edgecortix
Das M.2-Modul mit kleinem Formfaktor und SAKURA-II-Beschleuniger eignet sich gut für platzbeschränkte Designs und verfügt über viel Onboard-DRAM, was es ideal für generative KI und andere speicherintensive KI-Anwendungen wie Large Language Models (LLMs) macht.

Wie bringt SAKURA-II generative KI auf kleine Geräte? Das M.2-Modul liefert AI-Power mit 60 TOPS bei nur 10 W – ganz ohne Cloud.

Mit dem SAKURA-II M.2 Modul bringt EdgeCortix einen hochperformanten, energieeffizienten AI-Beschleuniger in den kompakten M.2-Formfaktor – und macht damit Generative AI erstmals auf Low-Cost-ARM-Plattformen wie dem Raspberry Pi 5 praxistauglich. Bis zu 60 INT8-TOPS Leistung, 16 GB LPDDR4 RAM und nur etwa 10 W Leistungsaufnahme eröffnen ganz neue Möglichkeiten für lokale KI-Inferenz – ohne Cloud, ohne GPU, ohne Rechenzentrum.

Neu ist nicht nur die Hardware: Mit der Unterstützung für moderne Modellarchitekturen wie Vision Transformers (ViTs), kleine Sprachmodelle (LLMs) und Vision-Language-Modelle (VLMs) können jetzt auch komplexe, multimodale AI-Workloads direkt am Edge ausgeführt werden. Ob Echtzeit-Bildverarbeitung, Sprachdialog oder autonome Steuerung – alles läuft offline und latenzarm.

Technische Eckdaten im Überblick:

  • Formfaktor: M.2 2280 (Key-M)

  • KI-Leistung: 60 TOPS INT8 (EdgeCortix DRP-AI v2)

  • Speicher: 16 GB LPDDR4 mit 136 GB/s Bandbreite

  • Energiebedarf: typ. 9–12 W

  • Schnittstelle: PCIe Gen3 x4

  • Plattformen: Raspberry Pi 5, Rockchip RK3588 (AETINA), weitere ARM-Systeme

Für Maker und Entwickler:innen bedeutet das:
Das SAKURA-II Modul lässt sich über Adapter direkt mit dem Raspberry Pi 5 kombinieren – und verwandelt ihn in ein vollwertiges AI-System, das nicht nur klassische Vision-Aufgaben löst, sondern auch Generative AI on-device ermöglicht. Damit ist erstmals ein Einstieg in reale KI-Anwendungen wie lokale Chatbots, smarte Sensorik, Edge-Copiloten oder autonome Systeme möglich – auf Hardware, die in jede Hand passt.

Was das ermöglicht:

  • KI-Modelle offline betreiben – für mehr Datenschutz, geringere Latenz, mehr Kontrolle

  • Prototyping auf realer Hardware – ideal für Forschung, Start-ups oder Maker-Projekte

  • Industrieanwendungen skalieren – ohne die Kosten und Komplexität von Rechenzentren

Typische Use Cases:

  • Autonome Roboter & Drohnen

  • Smart Cameras & Edge-Vision-Systeme

  • Sprachinteraktion ohne Cloud

  • Sicherheitstechnik, Smart Agriculture, Embedded-Copiloten

Ein Statement an die Maker-Szene:
Mit der Kombination aus leistungsfähiger AI-Hardware und der Offenheit von ARM-Plattformen – insbesondere dem Raspberry Pi – bricht SAKURA-II mit bisherigen Barrieren. Wer bislang an Generative AI am Edge interessiert war, aber an Strombedarf, Hardwarekosten oder Komplexität scheiterte, bekommt jetzt ein echtes Werkzeug in die Hand. EdgeCortix macht ernst mit Edge AI. Und die Maker-Welt, Entwickler und Embedded-Ingenieure profitieren – durch echte, autonome KI direkt auf dem eigenen Board.

Zu beziehen ist die Beschleuniger-Karte hier für 349 $.

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