Raspberry Pi 5無しでRaspberry Pi AI Kit をx86_64 Ubuntu上で遊ぶ

Raspberry Pi 5向けにリリースされているHailoのAI Kitですが、実はx86_64環境もサポートしているようです。またHailo上で実行するHEF形式のファイル（アクセラレータの挙動を決めるプログラム）の生成も、x86_64上で変換するのだとか。そこで今回は、**Raspberry Pi 5抜きでRaspberry Pi AI Kitをx86_64上のUbuntu22.04から使う手順** をまとめてみました（Ubuntu24.04はサポート外のようです）。

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**Ubuntu24.04でも動作したため、記事のタイトルを「Raspberry Pi 5無しでRaspberry Pi AI Kit をx86_64 Ubuntu 22.04 LTS上で遊ぶ」から「Raspberry Pi 5無しでRaspberry Pi AI Kit をx86_64 Ubuntu上で遊ぶ」に変更しました（GPUドライバは`nvidia-driver-550`を選択しました）**

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# ハードウェア構成

まずPCの電源を切った状態で、Raspberry Pi AI Kitから取り外したHailo8Lボードをx86_64 PCのマザーボードにあるM.2(PCIe Gen3以降 x1以上)のソケットに挿入します。また **GPUリソースとしてRTX3060Ti** を搭載しました。なお、Ubuntu22.04のインストーラがRTX3060Tiを認識しなかったため、以降の手順の「OSのインストール」の間はオンボードのHDMI出力を利用しました。

![IMG_8825.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3919880/945ff815-9ae3-a723-72ee-c17c0803f8c7.jpeg)

### 今回利用した機材とOS

**Core i7-6700 RAM32GB + 1TB NVMe**

**Ubuntu Desktop 22.04.1 LTS**

**Raspberry Pi 5 に対応したAI Kit + M.2搭載用ネジ**

https://www.amazon.co.jp/dp/B0D7HD8PMQ


# OSのインストール

Ubuntu24.04を選びたかったのですが、HailoがサポートするOSはUbuntu22.04までとのことだったので **Ubuntu22.04をインストール** しました。OSインストール後は、以下の手順で環境をセットアップします。

```bash
# パッケージの一覧を取得
$ sudo apt update

# パッケージをすべて更新
$ sudo apt upgrade

# 再起動
$ sudo reboot

# sudoコマンドをパスワードレスで実行できるようにする
### -->> shino ALL=(ALL:ALL) NOPASSWD: ALL を末尾に追加
$ sudo vi /etc/sudoers

# sshサーバをインストールする
$ sudo apt install openssh-server

# リモートログインできるようにする
# ... 起動時にサービスが開始されるように設定する
$ sudo systemctl start ssh
$ sudo systemctl enable ssh

# sshに公開鍵でログインできるようにする
$ mkdir ~/.ssh
$ touch ~/.ssh/authorized_keys
$ chmod 0700 ~/.ssh
$ chmod 0640 ~/.ssh/authorized_keys
### -->> 必要なら公開鍵を書き込む

# 汎用グラフィックドライバを無効化する
# 新規ファイルを作成し、無効化設定を記述する
### 無効化してからRTX3060Tiを接続
$ sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

# 保存したらinitramfsを更新して再起動
$ sudo update-initramfs -u
$ sudo reboot
```

https://note.com/yamblue/n/n1f8e9c1ab7b2

# GPUリソースをセットアップする

最初にGPU周りのセットアップをしていきましょう。

## GPUのドライバをインストールする

汎用グラフィックドライバを無効化することで、Ubuntu22.04＋RTX3060TiでもHDMI出力ができるようになります。ここでGPUを搭載し、以下の手順でGPUのドライバをインストールしましょう。

```bash
# グラフィクス関連のドライバをすべて削除
$ sudo apt --purge remove -y nvidia-*
$ sudo apt --purge remove -y cuda-*
$ sudo apt --purge remove -y libcudnn*
$ sudo apt --purge remove -y cudnn-*

# GPUを確認する
$ lspci | grep -i vga
# 01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GA104 [GeForce RTX 3060 Ti Lite Hash Rate] (rev a1)

# グラフィックドライバが格納されているレポジトリを登録
$ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

# パッケージ一覧を更新
$ sudo apt update

# グラフィックドライバのリストを確認する
$ ubuntu-drivers devices
# == /sys/devices/pci0000:00/0000:00:01.0/0000:01:00.0 ==
# modalias : pci:v000010DEd00002489sv00001462sd00008D9Bbc03sc00i00
# vendor   : NVIDIA Corporation
# model    : GA104 [GeForce RTX 3060 Ti Lite Hash Rate]
# driver   : nvidia-driver-545-open - distro non-free
# driver   : nvidia-driver-535 - distro non-free
# driver   : nvidia-driver-535-server-open - distro non-free
# driver   : nvidia-driver-555 - third-party non-free
# driver   : nvidia-driver-550-open - third-party non-free
# driver   : nvidia-driver-555-open - third-party non-free
# driver   : nvidia-driver-545 - distro non-free
# driver   : nvidia-driver-470-server - distro non-free
# driver   : nvidia-driver-535-server - distro non-free
# driver   : nvidia-driver-535-open - distro non-free
# driver   : nvidia-driver-560 - third-party non-free recommended
# driver   : nvidia-driver-470 - distro non-free
# driver   : nvidia-driver-560-open - third-party non-free
# driver   : nvidia-driver-550 - third-party non-free
# driver   : xserver-xorg-video-nouveau - distro free builtin

# リストの対象外だがHailo開発環境が525までしかサポートしていないので
# nvidia-driver-525をインストールする
$ sudo apt install -y nvidia-driver-525
$ sudo reboot

# nvidia-smiでGPUが認識されていることを確認する
$ nvidia-smi
# Sat Dec  7 19:11:27 2024
# +---------------------------------------------------------------------------------------+
# | NVIDIA-SMI 535.183.01             Driver Version: 535.183.01   CUDA Version: 12.2     |
# |-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
# | GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
# | Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
# |                                         |                      |               MIG M. |
# |=========================================+======================+======================|
# |   0  NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti     Off | 00000000:01:00.0  On |                  N/A |
# | 37%   34C    P8              13W / 200W |    315MiB /  8192MiB |      0%      Default |
# |                                         |                      |                  N/A |
# +-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
# 
# +---------------------------------------------------------------------------------------+
# | Processes:                                                                            |
# |  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                            GPU Memory |
# |        ID   ID                                                             Usage      |
# |=======================================================================================|
# |    0   N/A  N/A       972      G   /usr/lib/xorg/Xorg                          175MiB |
# |    0   N/A  N/A      1179      G   /usr/bin/gnome-shell                        134MiB |
# +---------------------------------------------------------------------------------------+
```

**参考にさせていただきました記事**

https://qiita.com/kiwsdiv/items/3e8dac099cb27c7c4b01

https://qiita.com/tmasada/items/f77808c870c829c076fa

## CUDAとcuDNNのインストール

[CUDA Toolkit](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=22.04&target_type=deb_local)のサイトよりPCの構成を選択し、インストール用のコマンドを確認します。今回は **「Linux」->「x86_64」->「Ubuntu」->「22.04」->「deb(local)」** を選択し、以降のコマンドによりCUDAをインストールしました。

![{B951592A-EAF8-4208-8782-1E57AAAC5B70}.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3919880/7dd07045-69da-29ad-fd5c-e21b8a393842.png)

```bash
# 公式サイトの手順に従ってインストールする
$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-ubuntu2204.pin
$ sudo mv cuda-ubuntu2204.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.6.3/local_installers/cuda-repo-ubuntu2204-12-6-local_12.6.3-560.35.05-1_amd64.deb
$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2204-12-6-local_12.6.3-560.35.05-1_amd64.deb
$ sudo cp /var/cuda-repo-ubuntu2204-12-6-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get -y install cuda-toolkit-12-6

# ツールにパスを通す
$ vi ~/.bashrc
# 最後の行に下記の2行を追加する
export PATH="/usr/local/cuda/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

# 設定した環境変数を反映させる
$ source ~/.bashrc

# 開発ツールのバージョンを確認する
$ nvcc -V
# nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
# Copyright (c) 2005-2024 NVIDIA Corporation
# Built on Tue_Oct_29_23:50:19_PDT_2024
# Cuda compilation tools, release 12.6, V12.6.85
# Build cuda_12.6.r12.6/compiler.35059454_0

# 最後に再起動する
$ sudo reboot
```

同様の手順で[cuDNN](https://developer.nvidia.com/cudnn-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=22.04&target_type=deb_local)もインストールします。 **「Linux」->「x86_64」->「Ubuntu」->「22.04」->「deb(local)」** を選択しcuDNNをインストールしました。

![{E5601750-25D1-4B65-A19B-3669AE3F48A7}.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3919880/e24a339d-3366-30a2-b254-9b843363a3a8.png)

```bash
# 公式サイトの手順に従ってインストールする
$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cudnn/9.6.0/local_installers/cudnn-local-repo-ubuntu2204-9.6.0_1.0-1_amd64.deb
$ sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2204-9.6.0_1.0-1_amd64.deb
$ sudo cp /var/cudnn-local-repo-ubuntu2204-9.6.0/cudnn-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get -y install cudnn
$ sudo apt-get -y install cudnn-cuda-12

# 最後に再起動する
$ sudo reboot
```

**参考にさせていただきました記事**

https://qiita.com/xtrizeShino/items/1d05282fdd95b9c2f36d

# Docker環境のセットアップ

続いてDockerのセットアップを進めていきます。

## Dockerのインストール

Dockerを公式ドキュメントに従ってインストールします。今回は **「Install using the apt repository」** のコマンドを参考にしました。

https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/#install-using-the-repository

```bash
# Set up Docker's apt repository.
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install ca-certificates curl
$ sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
$ sudo curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg -o /etc/apt/keyrings/docker.asc
$ sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.asc

# Add the repository to Apt sources:
$ echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.asc] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(. /etc/os-release && echo "$VERSION_CODENAME") stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
$ sudo apt-get update

# Install the Docker packages.
$ sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin

# Verify that the installation is successful by running the hello-world image
$ sudo docker run --rm hello-world

# sudo無しでもdockerを操作できるようユーザーに権限を与える
$ sudo usermod -aG docker $USER
$ sudo reboot

# Dockerコマンドをsudo無しで実行できることを確認する
$ docker image ls
# REPOSITORY    TAG       IMAGE ID       CREATED         SIZE
# hello-world   latest    d2c94e258dcb   19 months ago   13.3kB
$ docker image rm hello-world
$ docker image ls
# REPOSITORY    TAG       IMAGE ID       CREATED         SIZE
```

**参考にさせていただきました記事**

https://qiita.com/gen10nal/items/1e7fe8a1b2e9ad1e7919

## NVIDIA-dockerのインストール

Hailo開発環境が `nvidia-docker2` を必要としていますが、[公式リポジトリ](https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker)を参照すると`This project has been superseded by the NVIDIA Container Toolkit.` とされているので、下記の手順を参考にNVIDIA Container Toolkitをインストールします。

![{53B41A81-6AA7-4D37-B28B-D3F13435B53D}.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3919880/fbdc154d-37d9-82ad-6670-37cacea8c165.png)

**参考にさせていただきました記事**

https://qiita.com/xtrizeShino/items/1d05282fdd95b9c2f36d

https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html

```bash
# NVIDIA Container Toolkitが格納されたリポジトリをシステムに追加する
$ curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

# NVIDIA Container Toolkitをインストールする
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

# コンテナのランタイムがDockerであることを登録する
$ sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
# INFO[0000] Config file does not exist; using empty config 
# INFO[0000] Wrote updated config to /etc/docker/daemon.json 
# INFO[0000] It is recommended that docker daemon be restarted. 
$ sudo systemctl restart docker

# GPUが見えなくなる問題の対策
# -->> https://qiita.com/tttamaki/items/4f369633b7f53f5131a1
$ sudo vi /etc/docker/daemon.json
{   
    "runtimes": { 
        "nvidia": { 
            "args": [],
            "path": "nvidia-container-runtime"
        }
    },
    "exec-opts": ["native.cgroupdriver=cgroupfs"]
}
$ sudo systemctl restart docker
$ docker info | grep Cgroup
# Cgroup Driver: cgroupfs
# Cgroup Version: 2

# Dockerコンテナ内からGPUにアクセスできることを確認する
$ docker run --rm --gpus all pytorch/pytorch:2.5.1-cuda12.4-cudnn9-devel nvidia-smi
# Sat Dec  7 11:03:16 2024
# +-------------------------------------------------------------------------------                                                                           --------+
# | NVIDIA-SMI 535.183.01             Driver Version: 535.183.01   CUDA Version: 1                                                                           2.4     |
# |-----------------------------------------+----------------------+--------------                                                                           --------+
# | GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id        Disp.A | Volatile Unco                                                                           rr. ECC |
# | Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |         Memory-Usage | GPU-Util  Com                                                                           pute M. |
# |                                         |                      |                                                                                          MIG M. |
# |=========================================+======================+==============                                                                           ========|
# |   0  NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti     Off | 00000000:01:00.0 Off |                                                                                             N/A |
# | 37%   30C    P8               9W / 200W |    284MiB /  8192MiB |      0%                                                                                 Default |
# |                                         |                      |                                                                                             N/A |
# +-----------------------------------------+----------------------+--------------                                                                           --------+
#                                                                                                                                                            
# +-------------------------------------------------------------------------------                                                                           --------+
# | Processes:                                                                                                                                                       |
# |  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                            GPU                                                                            Memory |
# |        ID   ID                                                             Usa                                                                           ge      |
# |===============================================================================                                                                           ========|
# +-------------------------------------------------------------------------------                                                                           --------+
```

# HAILO開発リソースのセットアップ

以上でHailo8Lの開発に必要な下準備は整いましたので、Hailo8Lを開発するためのセットアップをはじめていきましょう。Hailo8L関連のソフトウェアは「[hailo.ai/developer-zone/software-downloads/](https://hailo.ai/developer-zone/software-downloads/)」より入手することができます。ユーザー登録が必要となりますので、ログイン用のメールアドレスをご準備ください。

![{F2DB2F78-3699-484B-B6BA-8F03C5B91540}.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3919880/a6dd317b-029e-99ab-518d-432fefee47a0.png)

**「AI Software Suite」->「AI Software Suite」->「x86」->「Linux」->「Python Version 3.8」** を選択し **「Hailo AI Software Suite - Docker」**　と **「HailoRT - PCIe driver Ubuntu package(deb)」** をダウンロードします。

![{A11285A8-BB90-404D-AA0C-A9CC05FD1EC3}.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3919880/91505c73-7cba-d134-190a-76187c952ffb.png)

## Hailo8L向けPCIeドライバのインストール

Ubuntu22.04の場合、Hailo8Lのドライバが既にインストールされているようで、lspciでデバイス名を確認することができます。ただ、念のため、公式からダウンロードした最新のデバイスドライバをインストールしておきます。

https://hailo.ai/developer-zone/documentation/hailort-v4-19-0/?sp_referrer=install/install.html#ubuntu-installer-requirements

```bash
# デバイスを認識できているか確認する
$ lspci | grep Co-processor
# 02:00.0 Co-processor: Hailo Technologies Ltd. Hailo-8 AI Processor (rev 01)

# Installation of the PCIe Driver Only を参照
# ダウンロードしたHailoRT - PCIe driver Ubuntu package(deb)を
# ~/ に格納した上で、下記のコマンドを実行
$ cd ~/
$ ls hailo*
#  hailo_ai_sw_suite_2024-10_docker.zip
#  hailort-pcie-driver_4.19.0_all.deb
$ sudo dpkg --install hailort-pcie-driver_4.19.0_all.deb
# ...
# Do you wish to use DKMS? [Y/n]: Y
# ...
# Please reboot your computer for the installation to take effect.

# 再起動
$ sudo reboot

# デバイスを認識できているか確認する
$ lspci | grep Co-processor
# 02:00.0 Co-processor: Hailo Technologies Ltd. Hailo-8 AI Processor (rev 01)
```

## Dockerベースの開発環境のインストール

次にダウンロードした **「Hailo AI Software Suite - Docker」** をインストールします。ダウンロードしたファイルを　`~/`　に格納した上で、**GUIのターミナルから** 下記のコマンドを実行します。

```bash
# ファイルの確認
$ cd ~
$ ls hailo_ai_sw_suite*
#  hailo_ai_sw_suite_2024-10_docker.zip

# 作業ディレクトリを作成
$ mkdir -p ~/hailo_devel_work
$ cd ~/hailo_devel_work

# 解凍する
$ unzip ~/hailo_ai_sw_suite_2024-10_docker.zip
# Archive:  /home/shino/hailo_ai_sw_suite_2024-10_docker.zip
#   inflating: hailo_ai_sw_suite_2024-10.tar.gz
#   inflating: hailo_ai_sw_suite_docker_run.sh

$ ls
# hailo_ai_sw_suite_2024-10.tar.gz
# hailo_ai_sw_suite_docker_run.sh

# コンテナを起動する (GUIのある環境で実行)
# -->> 初回起動は非常に時間がかかります
$ ./hailo_ai_sw_suite_docker_run.sh
# Loading Docker image: /home/shino/hailo_devel_work/hailo_ai_sw_suite_2024-10.tar.gz
# INFO: Checking system requirements...
# INFO: System requirements check finished successfully.
# ...
######
### コンテナ内にログインできます
######

(hailo_virtualenv) /local/workspace $ hailortcli fw-control identify
# Executing on device: 0000:02:00.0
# Identifying board
# Control Protocol Version: 2
# Firmware Version: 4.19.0 (release,app,extended context switch buffer)
# Logger Version: 0
# Board Name: Hailo-8
# Device Architecture: HAILO8L
# Serial Number: HLDDLBB243301301
# Part Number: HM21LB1C2LAE
# Product Name: HAILO-8L AI ACC M.2 B+M KEY MODULE EXT TMP
```

![Screenshot from 2024-12-07 20-40-40.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3919880/fa6d4ede-248d-9a9c-d34f-879c80423202.png)


**参考にさせていただきました記事**

https://www.macnica.co.jp/business/semiconductor/articles/hailo/144988/

### hefファイルを読み込めることを確認

下記リストから **「Classification」->「Hailo-8L(Link)」->「resnet_v1_18」->「Compiled(download)」** を選択して学習済みモデルを入手し、Hailo8LにHEFを読み込めることを確認します。

https://github.com/hailo-ai/hailo_model_zoo/blob/master/docs/PUBLIC_MODELS.rst

下記手順によりHailo8L上でHEFファイルを実行できることを確認することができます。

```bash
# 作業ディレクトリ
$ pwd
/local/workspace

# Hailo8L向けのYOLOv8のモデルをダウンロード
$ wget https://hailo-model-zoo.s3.eu-west-2.amazonaws.com/ModelZoo/Compiled/v2.13.0/hailo8l/resnet_v1_18.hef

# HEFファイルをHailo8L上で実行
$ hailortcli run resnet_v1_18.hef
# Running streaming inference (resnet_v1_18.hef):
#   Transform data: true
#     Type:      auto
#     Quantized: true
# Network resnet_v1_18/resnet_v1_18: 100% | 4577 | FPS: 914.24 | ETA: 00:00:00
# > Inference result:
#  Network group: resnet_v1_18
#     Frames count: 4577
#     FPS: 914.31
#     Send Rate: 1101.03 Mbit/s
#     Recv Rate: 7.31 Mbit/s
```

### hef_platformが動作することを確認

続いてPythonコードからHailo8LにHEFファイルを読み込ませることができることを確認します。確認用に下記のPythonコードを用意しました。これはhailo tutorialから一部を変更したものです。hailo tutorial版のソースコードでは配列をnp.emptyで初期化した後にastypeのキャストするのですが、このキャストに失敗することがあるため、配列定義時にnp.uint8を指定するようにしました。

```Python
import numpy as np
from hailo_platform import VDevice, HailoSchedulingAlgorithm

timeout_ms = 1000

params = VDevice.create_params()
params.scheduling_algorithm = HailoSchedulingAlgorithm.ROUND_ROBIN

# The vdevice is used as a context manager ("with" statement) to ensure it's released on time.
with VDevice(params) as vdevice:

    # Create an infer model from an HEF:
    infer_model = vdevice.create_infer_model('./resnet_v1_18.hef')

    # Configure the infer model and create bindings for it
    with infer_model.configure() as configured_infer_model:
        bindings = configured_infer_model.create_bindings()

        # Set input and output buffers
        buffer = np.empty(infer_model.input().shape, dtype=np.uint8)
        bindings.input().set_buffer(buffer)

        buffer = np.empty(infer_model.output().shape, dtype=np.uint8)
        bindings.output().set_buffer(buffer)

        # Run synchronous inference and access the output buffers
        configured_infer_model.run([bindings], timeout_ms)
        buffer = bindings.output().get_buffer()

        # Run asynchronous inference
        job = configured_infer_model.run_async([bindings])
        job.wait(timeout_ms)
```

```bash
# 作業ディレクトリを作成し移動
### -->> 前手順でダウンロードした resnet_v1_18.hef があること
# スクリプトを実行、エラーが無ければOK
$ python test.py
### 何も表示されずにコマンドの実行に成功すればOK
```

これでRaspberry Pi 5なしにAI Kitを試すことができます。x86_64環境の方が、Raspberry Pi 5よりもリソースがリッチなので開発が捗りそうですね。