Объем и прогноз рынка наборов микросхем для глубокого обучения

Объем рынка наборов микросхем для глубокого обучения оценивается в 8,23 миллиарда долларов США в 2024 году и, по прогнозам, достигнет 25,05 миллиарда долларов США к 2031 году, рост составит CAGR 14,93% в течение прогнозируемого периода 2024–2031 гг.

• Набор микросхем глубокого обучения — это настраиваемый аппаратный компонент, предназначенный для ускорения выполнения сложных вычислительных задач в алгоритмах глубокого обучения.
• Эти наборы микросхем предназначены для параллельных математических вычислений, необходимых для обучения и развертывания искусственных нейронных сетей, что приводит к гораздо более быстрому выполнению, чем у обычных процессоров или графических процессоров.
• Их архитектура включает выделенные ядра и структуры памяти, разработанные специально для задач глубокого обучения. , такие как сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN).
• Кроме того, наборы микросхем глубокого обучения находят применение в различных областях, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка, распознавание речи, автономные автомобили. и медицинская диагностика.

Динамика мирового рынка наборов микросхем для глубокого обучения

Ключевая динамика рынка, формирующая рынок наборов микросхем для глубокого обучения, включает в себя

Ключевые драйверы рынка

Динамика мирового рынка наборов микросхем для глубокого обучения

h3>

• Растущий спрос на приложения искусственного интеллекта. Растущее распространение приложений искусственного интеллекта в различных отраслях, включая автомобилестроение, здравоохранение и финансы, приводит к увеличению спроса на наборы микросхем глубокого обучения, способные эффективного выполнения сложных алгоритмов.
• Технологические достижения Постоянное развитие технологий наборов микросхем, таких как более высокая скорость обработки и более низкое энергопотребление, позволяет более эффективно и широко развертывать глубокие технологии обучения в бытовой электронике и промышленных приложениях.
• Расцвет периферийных вычислений.Растущий спрос на вычисления в реальном времени на периферийных сетевых устройствах стимулирует разработку наборов микросхем глубокого обучения, которые могут обрабатывать данные локально, уменьшая задержку и использование полосы пропускания.
• Поддержка правительства и отраслисильная поддержка со стороны правительств во всем мире посредством финансирования, инициатив и благоприятных правил в сочетании со значительными инвестициями со стороны крупные технологические компании способствуют росту и инновациям на рынке наборов микросхем для глубокого обучения.

Основные проблемы

• Высокие затраты на разработку Проектирование и производство передовых наборов микросхем глубокого обучения требует значительных затрат на исследования и разработки, что делает технологию дорогой и потенциально ограничивает ее внедрение среди хорошо финансируемых предприятий.
• Технологическая сложность алгоритмы глубокого обучения требуют узкоспециализированные наборы микросхем, которые сложно создавать и оптимизировать для различных приложений, что ограничивает темпы инноваций и внедрения.
• Конкуренция со стороны признанных технологий. Наборы микросхем глубокого обучения сталкиваются с жесткой конкуренцией со стороны существующих технологии обработки, которые уже хорошо интегрированы в техническую инфраструктуру, что затрудняет выход на рынок и расширение его деятельности для новых конкурентов.

Основные тенденции

• Миниатюризация и эффективность. Чипсеты глубокого обучения становятся все меньше, энергоэффективнее и способны обеспечивать более высокую производительность, что критически важно для мобильных и периферийных устройств.
• Гибридные архитектуры Производители все чаще разрабатывают гибридные архитектуры чипов, в которых сочетаются процессоры, графические процессоры и специализированные ускорители, чтобы повысить скорость и энергоэффективность задач машинного обучения.
• Настройка для конкретных приложений Компании разрабатывают специализированные наборы микросхем для конкретных приложений, таких как автономное вождение и распознавание речи, чтобы повысить производительность и эффективность в этих областях.
• ИИ на кристалле (AIoC)интеграция Возможности искусственного интеллекта непосредственно в наборах микросхем (AI on Chip) становятся все более распространенными, позволяя более интеллектуальным автономным устройствам выполнять действия искусственного интеллекта без необходимости подключения к облаку.

Региональный анализ глобального рынка наборов микросхем глубокого обучения

Вот более подробный региональный анализ рынка наборов микросхем глубокого обучения

Северная Америка

Азиатско-Тихоокеанский регион

• По оценкам, в Азиатско-Тихоокеанском регионе будет наблюдаться самый высокий рост рынка в течение прогнозируемого периода. Азиатско-Тихоокеанский регион быстро становится основным центром технологических предприятий, особенно в Китае и Индии, что стимулирует спрос на превосходные чипсеты глубокого обучения.
• Правительства в регионе тратят большие средства на искусственный интеллект и технологическую инфраструктуру, принимая законы, которые поощрять местное развитие и использование передовых технологий, таких как наборы микросхем глубокого обучения.
• Огромный сектор бытовой электроники в регионе, особенно в Южной Корее и Японии, создает высокий спрос на наборы микросхем глубокого обучения для смартфонов и других устройств. интеллектуальные устройства.
• Кроме того, по мере роста количества облачных сервисов и центров обработки данных в Азиатско-Тихоокеанском регионе растет спрос на эффективные и высокопроизводительные наборы микросхем глубокого обучения для управления и анализа огромных объемов данных.

Европа

• По оценкам, в течение прогнозируемого периода в европейском регионе будет наблюдаться значительный рост. Сильные академические и исследовательские институты Европы продвигают инновации в области искусственного интеллекта и технологий глубокого обучения, увеличивая спрос на передовые чипсеты.
• Европейские правительства создают множество инициатив и схем финансирования для содействия развитию искусственного интеллекта, подталкивая местный бизнес принять участие технологии глубокого обучения.
• Ведущая автомобильная промышленность Европы постепенно внедряет искусственный интеллект для автономного вождения и усовершенствованные автомобильные системы, что повышает спрос на специализированные чипсеты глубокого обучения.
• Кроме того, строгие требования к защите данных, такие как GDPR, вынуждают организации обрабатывать данные локально, повышая спрос на наборы микросхем быстрого глубокого обучения, которые могут выполнять сложные вычисления локально.

Анализ сегментации глобального рынка наборов микросхем глубокого обучения

Рынок наборов микросхем глубокого обучения сегментирован по типу, технологии, отрасли конечного пользователя и географическому положению.

Рынок наборов микросхем глубокого обучения по типу

В зависимости от типа рынок сегментирован на процессоры, графические процессоры, FPGA, ASIC и другие. По оценкам, сегмент графических процессоров (GPU) будет расти самыми высокими среднегодовыми темпами на рынке наборов микросхем глубокого обучения благодаря превосходной вычислительной мощности и эффективности графических процессоров при обработке сложных математических вычислений и параллельных операций, которые необходимы для обучения и выполнения моделей глубокого обучения. . Графические процессоры ускоряют обработку огромных наборов данных и нейронных сетей, что делает их идеальными для приложений искусственного интеллекта, требующих обработки данных в реальном времени и большой вычислительной мощности. Кроме того, гибкость графических процессоров в широком спектре приложений искусственного интеллекта, от игр и автомобилестроения до здравоохранения и финансов, укрепила их позиции в качестве ключевой технологии в среде глубокого обучения.

Рынок наборов микросхем глубокого обучения по технологиям

• Система на кристалле (SOC)
• Система в корпусе (SIP)
• Многочиповый модуль

В зависимости от технологии рынок разделен на системы-на-кристалле, системы-в-корпусе и многочиповые модули. По оценкам, сегмент систем на кристалле (SOC) будет доминировать на рынке наборов микросхем глубокого обучения благодаря возможностям интеграции и эффективности систем SoC, которые объединяют несколько компьютерных компонентов в одном чипе. Такая интеграция не только экономит деньги и упрощает работу, но и повышает производительность за счет уменьшения задержки, часто связанной с обменом данными между компонентами на отдельных микросхемах. Эти свойства делают SoC особенно подходящими для широкого спектра приложений, включая мобильные устройства и высокопроизводительные вычислительные системы в сфере искусственного интеллекта.

Рынок наборов микросхем глубокого обучения по отраслям конечных пользователей

• Здравоохранение
• Автомобилестроение
• Розничная торговля
• Банковское дело, финансовые услуги и страхование (BFSI)
• Производство
• Телекоммуникации
• Энергетика
• Другое

В зависимости от отрасли конечного пользователя рынок разделен на здравоохранение, автомобилестроение, розничную торговлю, BFSI, производство, телекоммуникации, энергетика и другие. По оценкам, автомобильный сегмент будет доминировать на рынке в течение прогнозируемого периода из-за растущей интеграции технологий искусственного интеллекта в автомобили, таких как разработки в области автономных систем вождения и широкое применение мер безопасности. По мере того, как автомобили становятся все более подключенными и автономными, растет спрос на сложные наборы микросхем глубокого обучения, которые могут анализировать огромные объемы данных в режиме реального времени, что делает автомобильный сектор заметным игроком на этом рынке.

Глубокое обучение Рынок чипсетов по географическому признаку

• Северная Америка
• Европа
• Азиатско-Тихоокеанский регион
• Остальный мир
< /ul>

В зависимости от географического положения рынок наборов микросхем глубокого обучения подразделяется на Северную Америку, Европу, Азиатско-Тихоокеанский регион и остальной мир. По оценкам, регион Северной Америки будет доминировать на рынке в течение прогнозируемого периода благодаря своей прочной технологической базе и существованию крупных технологических компаний, которые являются лидерами в разработке искусственного интеллекта, таких как Google, NVIDIA и Intel. Регион извлекает выгоду из крупных инвестиций государственного и частного секторов в искусственный интеллект и машинное обучение, которые способствуют инновациям и внедрению в широком спектре предприятий. Кроме того, правовой климат Северной Америки способствует разработке и внедрению новых технологий, таких как беспилотные автомобили и интеллектуальные устройства, которые требуют превосходных возможностей искусственного интеллекта. Такое сочетание технологических инноваций, инвестиций и благоприятного законодательства делает Северную Америку ведущим участником мирового рынка наборов микросхем для глубокого обучения.

Ключевые игроки

Исследование «Рынок наборов микросхем для глубокого обучения» отчет предоставит ценную информацию, подчеркивающую мировой рынок. Основными игроками на рынке являются NVIDIA, корпорация Intel, Advanced Micro Devices, Qualcomm Incorporated, Samsung Electronics Co., Alphabet Inc., Xilinx, Huawei Technologies Co., CEVA, Graphcore Ltd., BM Corporation, Apple Inc, Texas Instruments Incorporated, NXP Semiconductors NV, Infineon Technologies AG, Mythic Inc., Kalray, Canaan Creative, Cambricon Technologies Corporation и Synopsys Inc.

Наш анализ рынка также включает в себя раздел, посвященный исключительно таким крупным игрокам, в котором наши аналитики предоставляют представление о финансовых отчетах всех основных игроков, а также проводят сравнительный анализ продуктов и SWOT-анализ. Раздел конкурентной среды также включает в себя ключевые стратегии развития, долю рынка и анализ рыночного рейтинга вышеупомянутых игроков во всем мире.

Последние события на рынке наборов микросхем глубокого обучения

< ul>
• В ноябре 2023 года MediaTek анонсировала набор микросхем Dimensity 9300, высокопроизводительный мобильный процессор премиум-класса, предназначенный для улучшения таких приложений, как игры, захват видео и генеративная обработка искусственного интеллекта. Этот чип содержит усовершенствованный процессор искусственного интеллекта, который повышает производительность устройства и энергоэффективность, обеспечивая удобство работы с многочисленными приложениями.
• В октябре 2023 года Comcast и Broadcom совместно создали первую в мире сеть доступа на базе искусственного интеллекта. , который включает технологию полнодуплексного режима DOCSIS 4.0. Эти усилия направлены на внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения в сетевую инфраструктуру, что значительно повысит операционную автоматизацию и улучшит качество пользовательского опыта за счет более умных и надежных сервисов.
• В марте 2023 года NVIDIA объявила о партнерстве с Microsoft для интеграции своих NVIDIA Omniverse Cloud, которая стремится предоставить превосходные возможности моделирования и совместной работы для различных предприятий. Это сотрудничество подчеркивает важную роль, которую наборы микросхем глубокого обучения играют в обеспечении передовых возможностей искусственного интеллекта и вычислений во всех секторах.

Область отчета

АТРИБУТЫ ОТЧЕТА	ДЕТАЛИ
Исследование Период	2021–2031
Базовый год	2024 < /td>
Прогнозируемый период	2024-2031
Исторический период	2021–2023 гг.
Единица измерения	Стоимость (млрд долларов США) < /td>
Основные компании	NVIDIA, корпорация Intel, Advanced Micro Devices, Qualcomm Incorporated, Samsung Electronics Co., Alphabet Inc., Xilinx, Huawei Technologies Co., CEVA, Graphcore Ltd., BM Corporation, Apple Inc
Охваченные сегменты	По типу, по технологии , по отрасли конечного пользователя и по географическому положению.
Область настройки	Бесплатная настройка отчета (эквивалентно до 4 рабочих дней аналитика) ) при покупке. Добавление или изменение информации о стране, регионе и amp; охват сегмента

Методология исследования рынка

Чтобы узнать больше о методологии исследования и других аспектах исследования, свяжитесь с нашим .

Причины приобретения этого отчета

Качественный и количественный анализ рынка на основе сегментации, включающей как экономические, так и неэкономические факторы. Предоставление данных о рыночной стоимости (в миллиардах долларов США) для каждого сегмента и подсегмента. Указывает регион и сегмент, в которых ожидается самый быстрый рост. а также доминировать на рынке Анализ по географическому признаку, подчеркивающий потребление продукта/услуги в регионе, а также указывающий факторы, влияющие на рынок в каждом регионе. Конкурентная среда, которая включает в себя рыночный рейтинг основных игроков, а также новые запуск услуг/продуктов, партнерство, расширение бизнеса и поглощения профилированных компаний за последние пять лет. Обширные профили компаний, включающие обзор компании, аналитическую информацию о компании, сравнительный анализ продуктов и SWOT-анализ для основных игроков рынка. Текущие и будущие перспективы рынка отрасли с учетом последних событий (которые включают в себя возможности и движущие силы роста, а также проблемы и ограничения как развивающихся, так и развитых регионов). Включает углубленный анализ рынка с различных точек зрения с помощью анализа пяти сил Портера. Дает представление о рынке. через сценарий динамики рынка цепочки создания стоимости, а также возможности роста рынка в ближайшие годы. 6-месячная поддержка аналитиков после продажи.

Настройка отчета

В случае каких-либо проблем, пожалуйста, свяжитесь с нашим отделом продаж, который позаботится о том, чтобы ваши требования были выполнены.



Table of Content

To get a detailed Table of content/ Table of Figures/ Methodology Please contact our sales person at ( sales@mraccuracyreports.com )

List of Figure

To get a detailed Table of content/ Table of Figures/ Methodology Please contact our sales person at ( sales@mraccuracyreports.com )