Tamaño del mercado de chipset de aprendizaje profundo, participación, crecimiento y análisis de la industria, por tipo (unidades de procesamiento de gráficos (GPU), unidades de procesamiento central (CPU), circuitos integrados específicos de aplicaciones (ASIC), matrices de compuertas programables de campo (FPGA) y otras), por aplicación (Consumer, AeroSpace, Militar & Defense, Automotive, Industrial, Medical and Otry, Regional Insights y ForececeScast to 2025

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Descripción general del informe del mercado de chipset de aprendizaje profundo

El mercado de chipset de aprendizaje profundo, valorado en USD 8.51 mil millones en 2024, se prevé que crezca de manera consistente, llegando a USD 11.67 mil millones en 2025 y finalmente alcanzando USD 145.68 mil millones para 2033, a una tasa compuesta de 37.1% de 2025 a 2033.

El proceso de capacitación para redes neuronales profundas es acelerado por la optimización de chipset de aprendizaje profundo. Son capaces de manejar enormes conjuntos de datos y cálculos intrincados, y son más efectivos que los procesadores convencionales en operaciones como la multiplicación de matriz y la convolución. La aplicación de un modelo de aprendizaje profundo que ha sido capacitado para hacer predicciones o juicios sobre nuevos datos se conoce como inferencia. El proceso de inferencia se puede acelerar aprendiendo chipsets, permitiendo el procesamiento de datos en tiempo real o casi en tiempo real. Esto es esencial para programas como el reconocimiento de voz, la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural. La eficiencia energética con frecuencia se le da la máxima prioridad al aprender chipsets, que maximizan el rendimiento al tiempo que minimizan el uso de energía. Esta efectividad es esencial para las aplicaciones que operan en sistemas de baja potencia como teléfonos inteligentes, dispositivos IoT y plataformas informáticas de borde.

Para que los chips de aprendizaje profundo se adapten a ciertos modelos o tareas de aprendizaje profundo, pueden modificarse o reprogramarse. Algunos conjuntos de chips, como FPGA, proporcionan flexibilidad en la reconfiguración de hardware, lo que permite a los desarrolladores adaptar el diseño a sus requisitos particulares.

 Los marcos populares de software de aprendizaje profundo como TensorFlow, Pytorch y Caffe son compatibles con los chips de aprendizaje profundo. Para los profesionales del aprendizaje profundo, esta integración garantiza la compatibilidad y la facilidad de desarrollo. El mercado de chipset de aprendizaje profundo ha aumentado considerablemente la velocidad y la efectividad de las tareas de aprendizaje profundo, revolucionando el campo de la inteligencia artificial. Han hecho posible los desarrollos en una variedad de campos, incluidos automóviles autónomos, procesamiento del lenguaje natural, visión por computadora y sistemas de recomendación.

Impacto Covid-19

Interrupción en la cadena de suministro para obstaculizar el crecimiento del mercado

Las redes de suministro internacionales, especialmente las de la industria de los semiconductores, han sido interrumpidas por la pandemia. Para satisfacer la demanda de chips de aprendizaje profundo y mantener los niveles de fabricación, muchos fabricantes de chips encontraron dificultades. Los retrasos en la fabricación y la entrega han sido causados ​​por los cierres de fábricas, un personal más pequeño y problemas de transporte. La inteligencia artificial (IA) y las tecnologías de aprendizaje profundo se han utilizado más ampliamente como resultado de la pandemia. A medida que las empresas y organizaciones intentaron crear soluciones con IA para tareas como diagnósticos de atención médica, monitoreo remoto y automatización, esto alimentó la demanda de chipset de aprendizaje profundo. La cadena de suministro se tensó aún más como resultado del aumento de la demanda. Muchas empresas e instituciones académicas cambiaron a entornos de trabajo remoto como resultado de bloqueos y políticas de aislamiento social. La creación y el uso del aprendizaje profundo se vieron afectados por este cambio.

Últimas tendencias

Mayor número de núcleos de procesamiento para aumentar el crecimiento del mercado

Los chipsets para el aprendizaje profundo siempre están trabajando para mejorar sus capacidades de rendimiento. La arquitectura del chip debe mejorarse, el número de núcleos de procesamiento aumentó y el diseño del chip debe optimizarse para actividades de aprendizaje profundo. Para abordar las intensas necesidades de procesamiento de los algoritmos de aprendizaje profundo, muchas empresas están creando aceleradores especializados de aprendizaje profundo. Debido a que estos aceleradores están diseñados para operaciones de matriz y cálculos de redes neuronales, las duraciones de capacitación e inferencia se acortan y se hacen más efectivas. Las técnicas de computación de precisión mixta se están incluidas en los chips de aprendizaje para aumentar el rendimiento y la eficiencia energética. Los conjuntos de chips pueden realizar cálculos más rápidamente mientras usa menos potencia mediante el uso de formatos de datos de precisión más bajos, como la media precisión (16 bits) o incluso más bajo, para algunas operaciones.

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Segmentación del mercado de chipset de aprendizaje profundo

Por tipo

Basado en el mercado de tipo se clasifica como unidades de procesamiento de gráficos (GPU), CPU de unidades de procesamiento central.

Por aplicación

Basado en el mercado de aplicaciones, se clasifica como consumidor, aeroespacial, militar y defensa, automotriz, industrial, médico y otros.

Factores de conducción

Creación de conjuntos de chips especializados para proporcionar impulso al mercado

El aprendizaje profundo se ha convertido en una herramienta clave en una serie de disciplinas, incluida la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de voz y los sistemas de recomendación. La creación de conjuntos de chips especializados ha sido solicitado por la creciente demanda de aplicaciones de aprendizaje profundo y el requisito de procesamiento más rápido y efectivo. Los modelos de aprendizaje profundo con frecuencia implican cálculos intrincados y operaciones de matriz extensas, que necesitan mucha potencia de procesamiento. El rendimiento requerido para estas actividades puede estar por encima de las capacidades de las unidades de procesamiento central convencionales (CPU), lo que requiere el uso de aceleradores de hardware especializados como los chips de aprendizaje profundo.

Alto rendimiento y eficiencia energética para mejorar el crecimiento del mercado

Los conjuntos de chips para el aprendizaje profundo intentan equilibrar el alto rendimiento y la eficiencia energética. El consumo de energía se convierte en una preocupación importante a medida que los modelos de aprendizaje profundo crecen en complejidad y tamaño. Las cargas de trabajo de aprendizaje profundo se realizan mejor mediante conjuntos de chips especializados, que están hechos para maximizar la eficiencia computacional, ahorrar el uso de la batería y mejorar el rendimiento. Las necesidades particulares de las redes neuronales profundas podrían no ser adecuadas por las arquitecturas informáticas de uso general convencional. Las operaciones convolucionales, las multiplicaciones de matriz y las funciones de activación son solo algunos de los cálculos de redes neuronales que los chips de aprendizaje están diseñados para acelerar. Existe una creciente demanda de capacidades de aprendizaje profundo efectivos y potentes en la red de red debido a la aparición de la informática de borde y los dispositivos de Internet de las cosas (IoT).

Factores de restricción

Manejo de incapacidad de redes más grandes y más complicadas para impedir la expansión del mercado

Los modelos de aprendizaje profundo, en particular las redes neuronales profundas, exigen mucha capacidad de computación y procesamiento. La complejidad de estos modelos puede poner una carga en los chips de aprendizaje profundo actuales, evitando que manejen redes más grandes y más complicadas. Para los modelos de aprendizaje profundo para almacenar pesas, activaciones y salidas intermedias, con frecuencia se necesita mucha memoria. El rendimiento puede verse obstaculizado por las restricciones de memoria del chipset que afectan el tamaño de los modelos desplegables y la velocidad del acceso a la memoria. Cuando se trabaja con redes neuronales masivas y tareas intensivas en datos, los conjuntos de chips de aprendizaje pueden usar mucha potencia. El alto consumo de energía puede hacerlos poco prácticos para su uso en dispositivos móviles y de borde con fuentes de alimentación restringidas y aumentar el costo de ejecutar centros de datos.

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Insights regional del mercado de chipset de aprendizaje profundo

América del Norte para dominar el mercado debido a su fuerte entorno para la investigación.

Estados Unidos en particular ha sido un centro destacado para el desarrollo de chipset de aprendizaje en América del Norte. Las principales empresas de tecnología, instituciones académicas y nuevas empresas con un impacto sustancial en la industria lo llaman hogar. La innovación de chipset de aprendizaje profundo ha sido particularmente activa en Silicon Valley, donde organizaciones como Nvidia han jugado un papel clave. El área es un jugador importante en la industria del chipset de aprendizaje gracias a su fuerte entorno para la investigación, el desarrollo y la financiación. Los conjuntos de chips profundos han experimentado un rápido crecimiento e innovación, particularmente en el área de Asia Pacífico, particularmente en China y Corea del Sur. Las empresas chinas han invertido mucho dinero en la creación de sus propios chips de aprendizaje, incluidos Huawei, Alibaba y Baidu. La investigación y el desarrollo del chipset de aprendizaje han aumentado significativamente como resultado del énfasis estratégico de la región en la inteligencia artificial (IA). Además, Corea del Sur ha estado haciendo inversiones en tecnología de semiconductores y IA, con empresas como Samsung y SK Hynix haciendo avances en estos campos.

Actores clave de la industria

Los jugadores clave se centran en las asociaciones para obtener una ventaja competitiva

Los actores destacados del mercado están haciendo esfuerzos de colaboración al asociarse con otras compañías para mantenerse a la vanguardia de la competencia. Muchas compañías también están invirtiendo en nuevos lanzamientos de productos para expandir su cartera de productos. Las fusiones y las adquisiciones también se encuentran entre las estrategias clave utilizadas por los jugadores para expandir sus carteras de productos.

Lista de las principales empresas de chipset de aprendizaje profundo

• NVIDIA (U.S.)
• Intel (U.S.)
• IBM (U.S.)
• Qualcomm (U.S.)
• CEVA (France)
• KnuEdge (U.S.)
• AMD (U.S.)
• Xilinx (China)

REPAGCobertura

El informe anticipa un análisis detallado del tamaño del mercado global a nivel regional y nacional, el crecimiento del mercado de la segmentación y la cuota de mercado. El objetivo principal del informe es ayudar al usuario a comprender el mercado en términos de definición, potencial del mercado, influir en las tendencias y los desafíos que enfrenta el mercado. El análisis de las ventas, el impacto de los actores del mercado, los desarrollos recientes, el análisis de oportunidades, el análisis de crecimiento estratégico del mercado, la expansión del mercado territorial e innovaciones tecnológicas son el tema explicado en el informe.