Hailo AI
Hailo Technologies Ltd · その他
Hailo AIは、イスラエルのチップメーカーHailo Technologiesが展開する製品ラインで、機械学習をクラウドではなくデバイス上で直接動かすためのエッジAIプロセッサを設計する。ラインナップはコンピュータビジョン向けのHailo-8アクセラレータ、エッジでの生成AI向けHailo-10H、スマートカメラに組み込まれるAIビジョンプロセッサのHailo-15ファミリーに及ぶ。ロボット、防犯カメラ、車載システムを開発するなら、Hailo AIはニューラルネットワークを低電力でローカルに動かすためのシリコンとソフトウェアツールチェーンを提供する。
Hailo AI について
Hailo AIとは
Hailo AIはダウンロードする単一のアプリではない。Hailo Technologiesが手がけるAIアクセラレータチップとビジョンプロセッサのファミリーだ。同社は2017年にOrr Danon、Avi Baum、Hadar Zeitlinによってイスラエルで設立された。名称はハードウェア（Hailo-8、Hailo-8L、Hailo-10H、Hailo-15）と、それらを使いものにするソフトウェアの両方を指す。
主張はシンプルだ。ディープラーニングはかつて、大規模なクラウドサーバー、高い消費電力、そしてデータがデバイスの外に出ていくことを意味していた。Hailoのチップはその処理をデバイス自体に移す。カメラは顔を認識できる。クルマは歩行者を見つけられる。どちらもデータセンターへの往復を必要としない。
その独立にはコストが伴う。Hailoはエンドユーザーには販売しない。グラフィックスカードのようにHailoのチップを買ってノートPCに挿すことはできない。最小のHailo-10HモジュールでもM.2スロットか専用ボードを前提とする。エンジニア向けの部品であり、消費者向けガジェットではない。
はじめかた
- 必要なハードウェアを確認する。アクセラレータモジュールにはM.2スロットかPCIeスロット、あるいはHailo-15ビジョンプロセッサを既に搭載した組み込みボードを用意する。
- Hailo Developer Zoneでアカウントを作成し、Dataflow Compiler、HailoRTランタイム、Model Zooをまとめたソフトウェアスイートをダウンロードする。
- モデルを変換する。TensorFlow、PyTorch、ONNX、Kerasで学習済みのネットワークを入力すると、Dataflow Compilerがチップで実行できるHailo Executable Format（HEF）ファイルに変換する。
- HailoRTを使ってデバイスへ配備し推論を実行したら、アプリケーションスイートの学習済みサンプルで性能を確認する。
- 量産向けには、製品問い合わせフォームからHailoに直接連絡し、価格とボード統合を詰める。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 組み込みエンジニア：CPUが必要なレイテンシに届かないとき、Hailo AIはビジョンと生成モデル向けの即挿しアクセラレータを提供する。ボードにM.2かPCIeコネクタがあることが条件だ。
- ロボティクスとドローンの開発者：消費電力が低いため、バッテリー駆動のプラットフォームで筐体を熱くせずにリアルタイム知覚を動かせる。
- 防犯カメラメーカー：Hailo-15シリーズはAI推論とカメラ処理を同じチップに載せるため、ボードの複雑さと部品コストを抑えられる。
- 自動車サプライヤー：Hailo-8とHailo-10Hの部品はAEC-Q100 Grade 2とISO 26262の格付けを持ち、車載認定を必要とするADASやコックピットシステムに収まる。
タスク
- ライブ映像での物体検出：Hailo-8は26 TOPSに達し、単一チップで複数ストリームを処理するので、クラウド接続なしでリアルタイム検出が得られる。
- ローカルでの画像生成：Hailo-10HはStable Diffusionなどの生成モデルをデバイス上で動かすため、プロンプトと出力を非公開に保てる。
- ローカルチャットボットの稼働：2Bパラメータのモデルで、Hailo-10Hは最初のトークンを1秒未満で生成し、毎秒10トークン超を持続する。
- エッジでの光学文字認識：専用NPUが、CPUやGPUでは電池を食う携帯機器でもOCRを高速かつ省電力に保つ。
- 産業検査ラインでの推論：Century PCIeカードは52から208 TOPSまで拡張し、多数のカメラで欠陥検出を回す工場に対応する。
シーン
- 映像をサーバーへ送らずにイベントを通知するスマートカメラ：オンチップ処理で映像はデバイスに残り、アラートだけが流れる。プライバシー規制にも帯域コストにも効く。
- バッテリー駆動のドローンと移動ロボット：チップは数ワットで動くため、知覚処理がGPUのように飛行時間や稼働時間を削らない。
- 店舗での顧客動線のリアルタイム分析：POSと棚の分析がローカルハードウェアで動くので、店舗の遅いネットワークでもシステムが止まらない。
- ドライバーを監視し路面を読む車両：車載グレードの部品が、遅延がものを言う車内そのものでドライバーモニタリングとADAS知覚を担う。
- PCでビジョン製品を試作する開発者：M.2モジュールは既存のデスクトップや産業用ボックスに差し込めるので、専用ボードに踏み切る前にモデルを試せる。
主な機能
クラウドに依存しないエッジ推論
Hailo AIの核となる考えは、データが生まれる場所でニューラルネットワークを動かすことだ。すべてのHailoプロセッサがデバイス上で推論するため、映像やセンサーデータは分析のためにハードウェアの外へ出る必要がない。レイテンシが下がり、常時ネットワーク接続の必要性が消え、機密データはローカルにとどまる。自ら考えるカメラと、映像をアップするだけのカメラの違いはここにある。
Hailo-8アクセラレータ：数ワットで26 TOPS
Hailo-8はHailoで最も知られたチップだ。コンピュータビジョンのワークロードで最大26 TOPSを出し、典型消費電力は約2.5ワットで、外部DRAMに頼らずメモリをチップ上に置く。このメモリ設計が生のTOPS数より重要なのはなぜか。チップが自身の演算ユニットを養い続けて忙しくいられるからで、多くのエッジビジョンシステムが効率を落とすのはまさにこの点だ。Hailoは面積と電力効率で競合のエッジプロセッサを上回ると述べ、これを使うカードはResNet-50を高いフレームレートで動かす。
Hailo-10H：デバイス上の生成AI
Hailo-10Hは純粋なビジョンではなく生成用途のために作られた第2世代の部品だ。前世代と同じ典型約2.5 Wの消費電力で40 TOPSのINT4性能に達し、Hailoは大規模言語モデルと視覚言語モデルをローカルで動かせる最初期の単体エッジプロセッサの一つとして売り出す。2Bパラメータのモデルで最初のトークンを1秒未満で出し、毎秒10トークン超のペースを保つ。Stable Diffusionなどの画像生成モデルも動かす。
スマートカメラ向けHailo-15ビジョンプロセッサ
Hailo-15ファミリーは別のアプローチを取る。追加のアクセラレータではない。HailoのAIコアと画像処理エンジンを組み合わせた完全なビジョンプロセッサで、カメラは単一チップで映像を撮影し分析できる。Hailoはこのラインで最大20 TOPSをうたう。等級は2つある。Hailo-15Hは余裕を必要とするハイエンドカメラに、Hailo-15Lはコストと電力が制約となる大量市場のカメラに狙いを定める。
迅速な統合を可能にするM.2とPCIeモジュール
Hailoはアクセラレータを標準インターフェースに収まるモジュールとして売る。既存設計にAIを足すときの手間を大きく減らせる。Hailo-8、Hailo-8L、Hailo-10HはPCや組み込みボードに挿すM.2カードとして登場し、Hailo-8Rはmini PCIe形状を採用、Hailo-8 CenturyラインはPCIeカードとして出荷される。Centuryカードは高密度の映像ワークロード向けに208 TOPSまで拡張し、52 TOPSモデルは約$249から始まる。
重い処理を担うソフトウェアスタック
チップはツールなしでは役に立たず、Hailoはソフトウェアに本気で力を入れる。Dataflow CompilerはTensorFlow、PyTorch、ONNX、Kerasのモデルをチップのネイティブ形式へ変換する。HailoRTはハードウェア上での実行を担うランタイムだ。Model ZooとVision Model Explorerは出発点となる学習済みかつ最適化済みのネットワークを提供する。アプリケーションスイートにはそのまま使える実例が付属する。1万人を超える開発者コミュニティがその上に築いている。
車載と産業向けの認定
Hailoの部品は実験室のハードウェアではない。Hailo-8は産業用温度範囲と車載グレードに対応し、Hailo-10HはAEC-Q100 Grade 2の認証を取得、コックピットディスプレイやドライバーモニタリングといった車載システム向けの量産が計画されている。この認定があるからこそ、サプライヤーは温度と信頼性の制約で再設計せずにチップを車両や工場ラインへ入れられる。
メリットとデメリット
メリット
- ローカル推論はデータを非公開に保ち、サーバーへの往復が不要なためレイテンシを下げる。
- 電力効率が最大の売りで、典型約2.5 Wで26から40 TOPSはエッジビジョンと小型生成モデルでは並み外れている。
- Hailo-8のオンチップメモリは、多くのアクセラレータを鈍らせる外部DRAMのボトルネックを避ける。
- 標準のM.2とPCIeモジュールは、完全な専用ボードより統合をずっと楽にする。
- Dataflow CompilerとHailoRTが一般的なフレームワークをカバーするので、単一の学習ツールチェーンに縛られない。
- 車載グレードの格付けがADASとコックピットの設計への扉を開く。
デメリット
- エンドユーザー向け製品がない。Hailoのチップを買って消費者向けアクセラレータのように使うことはできず、気軽なユーザーは対象外だ。
- ほとんどの部品の価格は非公開で、見積もりを請求する必要がある。営業と話すまで予算は当て推量になる。
- 生成ワークロードは小型モデルに限られる。2BパラメータのLLMは問題なく動くが、それより大きいものは電力予算に収まらない。
- Microchipが2026年にHailoを買収し、単体製品のロードマップへの取引の影響はまだ明らかでない。
よくある質問
Hailo AIはオンデバイスの機械学習、主にコンピュータビジョンと小型生成モデルを動かす。クラウドではなくローカルでニューラルネットワークを実行する必要がある防犯カメラ、ロボット、ドローン、クルマ、工場の検査システムで見られる。
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