Raspberry Pi vs. NVIDIA Jetson: Der ultimative 2025-Vergleich
- Pi 5 / Pi 4 / Zero 2 W gegen Jetson Nano, Orin Nano Super, Orin NX und AGX Orin - -.
1. Vergleichende Tabelle 2025
| Karte (Jahr) | CPU | GPU / AI | Max. RAM | IV-Infos | Conso* | Preis Mai 25 | Starke Punkte |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Raspberry Pi 5 (2023) | 4 × Cortex-A76 2.4 GHz | VideoCore VII | 16 GB | - | 2.4 W idle / 10 W peak | 85 € (8 GB) | PCIe, 2 × HDMI 4K, große Gemeinschaft |
| Raspberry Pi 4 B (2019) | 4 × Cortex-A72 1.8 GHz | VideoCore VI | 8 GB | - | 1 W idle / 6.2 W pic | 55 € (4 GB) | HDMI 2.0, USB3, niedriger Preis |
| Raspberry Pi Zero 2 W (2021) | 4 × Cortex-A53 1 GHz | VideoCore IV | 512 MB | - | 0.6 W idle / 3 W peak | 22 € | Briefmarkenformat (< 1 W) |
| Jetson Nano (2019) | 4 × Cortex-A57 1.43 GHz | 128C Maxwell (0.5 TOPS) | 4 GB | 0.5 TOPS | 5-10 W Modi | 99 $ dev-kit | Erster Preis KI + CUDA |
| Jetson Orin Nano Super (2024) | 6 × Cortex-A78AE 1.5 GHz | 1024C Ampere + 32 Tensor | 8 GB LPDDR5 | 67 TOPS | 7-25 W | 249 $ Kit | Generative KI, NVMe |
| Jetson Orin NX 16 GB (2023) | 8 × Cortex-A78AE 2 GHz | 1024C Ampere + Tensor | 16 GB | 157 TOPS | 10-40 W | 399 $ Modul | 5× Xavier NX im gleichen Format |
| Jetson AGX Orin 64 GB (2022) | 12 × Cortex-A78AE 2.2 GHz | 2048C Ampere + 64 Tensor | 64 GB | 275 TOPS | 15-60 W | 1 999 $ dev-kit | Robotik & Multi-Cam-Vision |
*Verbrauch gemessen an der nackten Karte; Gehäuse, Kameras oder eine SSD können 1-10 W hinzufügen.
2. CPU & GPU: Bruttoleistung
- Pi 5 verbessert sich um 2-3× auf Pi 4 dank des A76 2,4 GHz und eines modernisierten Vulkan 1.2 Grafikprozessors; idealer leichter Desktop, aber ohne dedizierte KI-Beschleunigung.
- Jetson Selbst der bescheidene Orin Nano Super verfügt über 1024 CUDA-Kerne und 32 Tensor Cores, was ausreicht, um Stable Diffusion, LLaVA-7B oder einen YOLO-v8 in Echtzeit auszuführen.
- Die Zero 2 W ist immer noch 5× schneller als die Zero W, aber sein VideoCore IV Grafikprozessor erreicht bei OpenGL ES 2.0 ein Plateau.
3. KI / TOPS: Der Abstand wird größer
| Pi | Perf IA * (int8) | Jetson | Perf KI (int8) |
|---|---|---|---|
| Pi Zero 2 W | - | Jetson Nano | 0.5 TOPS |
| Pi 4 / 5 | OpenCL ≈ 1 TOPS (CPU + GPU) | Orin Nano Super | 67 TOPS |
| - | - | Orin NX | 157 TOPS |
| - | - | AGX Orin | 275 TOPS |
*Pi-Schätzungen über NNPACK/Vulkan; keine Hardware-NPUs: CPU bleibt ausgelastet.
4. Verbrauch und Kühlung
- Pi Zero 2 W hält 1 W 24/7, perfekt für batteriebetriebene IoT.
- Pi 5 verlangt einen offiziellen Ventilator: 10 W im Stress-ng, 2,4 W im Büro; aber Power Off On Halt fällt auf 0,9 W.
- Jetson Orin Nano Super bietet drei nvpmodel-Profile (15 W standardmäßig, 7 W eco, 25 W perf), um fanless zu bleiben oder 67 TOPS zu liefern.
- AGX Orin benötigt ein Netzteil mit 20 V / 5 A; der riesige passive Kühlkörper nimmt bei Multiplex-Inferenzen 60 W auf.
5. Software: Debian vs. CUDA / TensorRT
| Familie | Offizielles OS 2025 | Toolchain KI | Schlüsselpunkte |
|---|---|---|---|
| Raspberry Pi | Raspberry Pi OS Bookworm (kernel 6.12) | ONNX-Runtime, OpenCL, OpenCV | Plug-and-Play-Unterstützung, riesige Community |
| NVIDIA Jetson | Jetson Linux 35.4 (Ubuntu 22.04 LTS) | CUDA 12, cuDNN 9, TensorRT 10, Triton | Vollständiger KI-Stack + Docker l4t |
Die Pis booten in 15 Sekunden über Micro-SD; die Jetsons booten schneller über eMMC, benötigen aber 9 GB SDK Manager, um CUDA zu flashen.
6. Preis / Wert
- < 100 € Pi 4 (leichter Desktop, ARMhf-Server) oder Jetson Nano, wenn Sie CUDA für Einsteiger benötigen.
- 100-300 € : Pi 5 (Mehrzweckprojekte) gegen Orin Nano Super für Echtzeit-KI.
- > 400 € : Orin NX (fortgeschrittene Robotik) oder AGX Orin (Multi-Kamera, LLM 7-13 B). Kein Pi erreicht dieses TOPS-Niveau.
Die Jetsons beinhalten das Netzteil und den Kühlkörper; die Pis benötigen Gehäuse + SD/SSD (≈ +30 €).
7. Empfohlene Anwendungsfälle
| Bedarf | Ideale Wahl | Warum |
|---|---|---|
| Wetterstation, LoRa-Sensor | Pi Zero 2 W | < 1 W, Wi-Fi, GPIO |
| 2.5 GbE NAS + Nextcloud | Pi 5 + NVMe | Native PCIe, max. 12 W |
| KI-Folgeroboter | Jetson Nano | CUDA + DIY-Cam bei 120 $ |
| LLM-Agent an Bord (Llama-3 8B) | Orin Nano Super | 67 TOPS, 8 GB LPDDR5 |
| Autonome Drohne mit mehreren Sensoren | Orin NX | 157 TOPS, CSI ×6, 40 W peak |
| Logistikwagen / AMR | AGX Orin | 12 CPU-Kerne, 275 TOPS, 10 Gb Ethernet |
8. Vor-/Nachteile Zusammenfassung
| Raspberry Pi | NVIDIA Jetson | |
|---|---|---|
| Leichtigkeit für Anfänger | ★★★★★ | ★★☆☆☆ |
| Eintrittspreis | 22-85 € | 99-1 999 $ |
| Maker-Gemeinschaft | Riesig | Mehr reduziert |
| API KI hochperf. | Begrenzt | CUDA, TensorRT |
| Verbrauch < 10 W | Ja (alle Modelle) | Nano & Orin Nano im Eco-Modus |
| Maintainability 10 Jahre | Ja (Pi 5 garantiert bis 2036) | 5 Jahre (Jetson-Zyklus) |
Schlussfolgerung: Welchen SBC soll man 2025 wählen?
- Allgemeine Projekte, Bildung, Thin Server → Raspberry Pi 5 / 4 : beste Preis-Leistungs-Verhältnisse, umfangreiche Dok.
- IoT mit extrem niedrigem Verbrauch → Pi Zero 2 W (oder Picο 2 für Bare-Metal).
- Mäßige Vision / Robotik → Jetson Nano (0,5 TOPS), wenn Ihr Budget knapp ist, aber CUDA benötigt wird.
- Moderne eingebettete KI → Jetson Orin Nano Super (67 TOPS): der neue "Sweet Spot" 249 $.
- Fortgeschrittene Roboter, Edge Computing intensiv → Jetson Orin NX / AGX Orin : Massive TOPS, aber dementsprechend Budget, Kühlung und PSU.
Kurz gesagt: Raspberry Pi dominiert das Mainstream-Maker-Universum, während die Jetson-Reihe die KI-Edge unangefochten beherrscht. Die Wahl wird also weniger von der Anzahl der GPIOs abhängen als vielmehr... von der Anzahl der TOPS, die Ihre Anwendung wirklich benötigt.
