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JetsonとHailoを比較

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エッジAI市場における2大巨頭、NVIDIA JetsonとHailoを比較すると、その設計思想（アーキテクチャ）の違いがはっきりと見えてきます。

結論から言えば、**「何でもできる汎用性のJetson」に対し、「電力効率を極めた専門職のHailo」**という構図です。

主要スペック比較 (2026年時点の主力モデル)

比較項目 NVIDIA Jetson Orin Nano (Super) Hailo-10 / Hailo-8
最大性能 最大 80 TOPS (INT8) 40 TOPS (INT4) / 26 TOPS (INT8)
典型的な消費電力 7W 〜 15W 約 2.5W 〜 5W
電力効率 (TOPS/W) 約 5 〜 8 TOPS/W 約 10 〜 16 TOPS/W
アーキテクチャ フォン・ノイマン型 (GPUベース) データフロー型 (NPU専用)
得意なタスク 生成AI (LLM), ロボット制御, 複雑な処理 リアルタイム画像認識, ビデオ解析
開発環境 CUDA, TensorRT (非常に容易) Hailo Dataflow Compiler (最適化が必要)

1. アーキテクチャの違い

  • NVIDIA Jetson (GPU型): PCのグラフィックボードを小型化したような構造です。メモリからデータを読み込み、計算して戻すという汎用的な仕組みのため、最新のAIモデル（TransformerやLLMなど）をいち早く動かせる柔軟性がありますが、データの移動に電力を消費します。

  • Hailo (データフロー型):

    チップ内部にニューラルネットワークの「層」を物理的に配置するような構造です。データがパイプラインを流れるように処理されるため、メモリへのアクセスが最小限に抑えられ、圧倒的な低消費電力を実現しています。

2. どちらを選ぶべきか？

NVIDIA Jetson を選ぶべきケース

  • 開発スピード重視: PyTorchやTensorFlowで書いたコードを、ほぼそのまま移植したい。

  • 多機能性: AIだけでなく、ロボットの制御、GUI表示、複数のセンサー統合を1つのチップでやりたい。

  • 最新モデルへの対応: 発表されたばかりの複雑なAIモデルをすぐに動かしたい。

Hailo を選ぶべきケース

  • バッテリー駆動: ドローンやウェアラブルカメラなど、1Wでも電力を削りたい。

  • 熱問題: 密閉容器や小型ケースなど、冷却ファンを付けられない環境。

  • 量産コスト: 特定のタスク（顔認証や物体検知など）が決まっており、コストパフォーマンスと電力効率を最大化したい。

まとめ

「80 TOPS / 5W以下」というあなたの当初の条件に照らすと、Hailoのようなデータフロー型NPUが技術的な理想に近いですが、Jetsonは「使いやすさと万能性」でその差を埋めています。

 

 

 

出典：Google Gemini

 

 

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