AIモデル（特にYOLOv8など）をこれら2つのプラットフォームで動かした場合、そのパフォーマンス特性は対照的です。以下の比較は、一般的な YOLOv8n (Nano) / 640x640解像度 を基準とした実測値の傾向をまとめたものです。
YOLOv8 性能比較表（推定値）
| 評価項目 | NVIDIA Jetson Orin Nano | Hailo-8 / Hailo-10 |
| 推論速度 (FPS) | 約 90 ~ 150 FPS (INT8 / TensorRT) | 約 80 ~ 120 FPS (INT8 / Dataflow) |
| 消費電力 (推定) | 7W ~ 15W (高負荷時) | 2W ~ 5W (極めて安定) |
| 電力効率 (FPS/W) | 低 〜 中 | 圧倒的に高い |
| レイテンシ (遅延) | 低い (GPU並列処理) | 極めて低い (ストリーム処理) |
1. NVIDIA Jetson Orin Nano の挙動
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「力技」の高速処理:
TensorRTによるINT8量子化を行うことで、非常に高いフレームレートを叩き出します。特にバッチサイズ（一度に処理する画像数）を増やすと、GPUの並列演算能力がフルに発揮され、150 FPSを超えるような爆速処理も可能です。
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電力消費の代償:
ピーク性能を出すには相応の電力（15W程度）が必要で、ヒートシンクや小型ファンによる冷却が前提となります。
2. Hailo シリーズの挙動
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「効率」の極致:
Hailoのアーキテクチャは、YOLOのような「層（レイヤー）」が続くニューラルネットワークをチップ上の回路に直接マッピングします。そのため、データの移動に無駄がなく、わずか 2.5W〜5W という超低消費電力で 100 FPS 前後のリアルタイム処理を維持します。
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安定したスループット:
GPUのように負荷によって大きく消費電力が跳ね上がることが少なく、バッテリー駆動デバイスにおいて非常に予測しやすい動作を見せます。
実務的な選択の決め手
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Jetsonを選ぶべき時:
「YOLO以外にも、音声認識やロボットのアーム制御など、多くのプログラムを1つのボードで動かしたい」という場合。開発ツールが豊富で、数時間でデプロイまで持っていける手軽さがあります。
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Hailoを選ぶべき時:
「カメラの裏側にチップを仕込んで、24時間バッテリーで監視させたい」という場合。消費電力がJetsonの1/3〜1/5で済むため、発熱対策のコストも大幅に削減できます。
注記: 近年、Hailo-10の登場により、従来の画像認識だけでなく、生成AI（軽量なLLM）をエッジで5W以下で動かすという新たな領域でもHailoが注目されています。
出典：Google Gemini
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