Sixfab近日推出了面向Raspberry Pi 5的AI HAT+扩展板，该产品基于DEEPX DX-M1 AI加速器设计，提供13 TOPS与25 TOPS两个算力版本，主要用于在树莓派5上运行目标检测、图像分割等本地视觉AI任务。不同于此前ALPON X5采用的M.2模块方案，这款HAT+将加速器直接焊接在PCB上，通过PCIe FFC线缆连接树莓派5的PCIe接口，并从40针GPIO排针取电。
产品规格
Sixfab AI HAT+提供两种配置：搭载DEEPX DX-M1M的版本可实现25 TOPS算力（INT8），配备1GB LPDDR4X NPU内存；而DX-M1ML版本算力为13 TOPS，内存为512MB。两者均通过PCIe Gen 3 x1（16-pin FFC线缆）与主机通信。扩展板默认采用被动散热，同时板载一个2-pin JST风扇接口用于主动散热。其尺寸为65×56.5mm，符合树莓派HAT+规范，高度仅6.56mm。
供电与功耗
该HAT+通过树莓派5的40针GPIO排针提供5V/3A输入，无需额外辅助供电接口。但Sixfab提醒，必须使用27W或更高功率的电源适配器，15W适配器将无法满足需求。NPU在满负载推理下功耗为2.5–3W，空闲时约0.5–1W；整个系统（树莓派5 + HAT+）满载功耗约13–15W。
软件与模型支持
扩展板兼容Raspberry Pi OS（Trixie），通过HAT+ EEPROM实现自动配置。用户只需从Sixfab的APT仓库安装dxrt-runtime包（含驱动与运行时）即可使用。Sixfab Model Zoo提供YOLOv8、MobileNet、ResNet等预编译AI模型，也支持用户将自定义模型导出为ONNX并用DX-COM工具编译为DXNN格式。运行时提供Python与C++ API。
定位与对比
在AI处理能力上，Sixfab AI HAT+与Hailo-8L相近，均针对目标检测和图像处理设计。但Sixfab的这款产品并不支持生成式AI及大语言模型（LLM），因其缺少transformer解码器支持且板载内存有限。与之对比，Hailo-8L虽然架构、软件栈与定价不同，同样聚焦计算机视觉任务；而更新一些的方案（如未指明具体型号的方案）则同时覆盖视觉与生成式AI，提供高达40 TOPS算力和8GB专用内存以支持LLM和VLM。Sixfab表示LLM支持已列入DEEPX的路线图，但未给出具体时间表。
首批产品目前正在推进CE、FCC、UKCA、RoHS与REACH认证。对于需要在树莓派5上实现低功耗、低延迟本地AI推理（尤其是视觉场景）的开发者和集成商，这款HAT+提供了一个紧凑且即插即用的选择。
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