ジョージア・サザン大学の研究者らがIEEE SOUTHEASTCON 2025で発表した論文「Benchmarking Edge AI Platforms: Performance Analysis of NVIDIA Jetson and Raspberry Pi 5 with Coral TPU」によると、YOLOv5による物体検出タスクでJetson Orin NXは41.8FPSを記録し、Raspberry Pi 5＋Coral TPU構成（21.5FPS）のほぼ2倍、Jetson Nanoより50%以上高いフレームレートを達成したと報告されています。一方で消費電力は、Jetson Nanoが約7W、Raspberry Pi 5＋Coral TPUが8.3Wであるのに対し、Jetson Orin NXは10.6Wと最も高くなっています。熱特性については、Jetson Orin NXは負荷時でも約45℃と安定していたのに対し、Raspberry Pi 5はアクティブ冷却なしで最大80℃まで上昇したとされます。論文は、エッジAIハードウェアの選定には性能・電力効率・熱特性のバランスを用途に応じて検討する必要があると結論づけています。これはNVIDIA非所属の大学研究者による独立した第三者ベンチマークです。