Taille du marché des chipsets en profondeur, partage, croissance et analyse de l'industrie, par type (unités de traitement graphique (GPU), unités de traitement centrales (CPU), circuits intégrés spécifiques à l'application (ASIC), tableaux de porte programmables sur le terrain (FPGA) et autres), Par demande (consommateur, aérospatiale, militaire et défense, automobile, industriel, médical et autres), des idées régionales et des prévisions j

Présentation du rapport sur le marché du chipset d'apprentissage en profondeur

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La taille mondiale du marché des chipsets d'apprentissage en profondeur est de 8,51 milliards USD en 2024 et devrait atteindre 106,25 milliards USD d'ici 2032, augmentant à un taux de croissance annuel composé (TCAC) d'environ 37,1% au cours de la période de prévision.

Le processus de formation pour les réseaux de neurones profonds est accéléré par l'optimisation du chipset d'apprentissage en profondeur. Ils sont capables de gérer d'énormes ensembles de données et de calculs complexes, et ils sont plus efficaces que les processeurs conventionnels dans des opérations comme la multiplication matricielle et la convolution. L'application d'un modèle d'apprentissage en profondeur qui a été formé pour faire des prédictions ou des jugements sur les nouvelles données est appelée inférence. Le processus d'inférence peut être accéléré en apprenant des chipsets, permettant un traitement de données en temps réel ou presque en temps réel. Ceci est essentiel pour des programmes tels que la reconnaissance vocale, la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel. L'efficacité énergétique est fréquemment donnée par la priorité en apprenant les chipsets, qui maximisent les performances tout en minimisant la consommation d'énergie. Cette efficacité est essentielle pour les applications qui fonctionnent sur des systèmes à faible puissance comme les smartphones, les appareils IoT et les plates-formes informatiques Edge.

Pour que les chipsets d'apprentissage en profondeur s'adaptent à certains modèles ou tâches d'apprentissage en profondeur, ils peuvent être modifiés ou reprogrammés. Certains chipset, comme les FPGA, offrent une flexibilité dans la reconfiguration matérielle, permettant aux développeurs d'adapter la conception à leurs exigences particulières.

Les cadres logiciels populaires d'apprentissage en profondeur comme Tensorflow, Pytorch et Caffe sont tous compatibles avec les chipsets d'apprentissage en profondeur. Pour les praticiens d'apprentissage en profondeur, cette intégration garantit la compatibilité et la facilité de développement. Le marché des chipset d'apprentissage en profondeur a considérablement augmenté la vitesse et l'efficacité des tâches d'apprentissage en profondeur, révolutionnant le domaine de l'intelligence artificielle. Ils ont permis aux développements de divers domaines, notamment des voitures autonomes, du traitement du langage naturel, de la vision par ordinateur et des systèmes de recommandation.

Impact Covid-19

"Perturbation de la chaîne d'approvisionnement pour entraver la croissance du marché"

Les réseaux d'approvisionnement internationaux, en particulier ceux de l'industrie des semi-conducteurs, ont été perturbés par la pandémie. Afin de répondre à la demande de chipsets d'apprentissage en profondeur et de maintenir les niveaux de fabrication, de nombreux fabricants de puces ont rencontré des difficultés. Les retards de fabrication et de livraison ont été causés par des fermetures d'usine, un personnel plus petit et des problèmes de transport. L'intelligence artificielle (IA) et les technologies d'apprentissage en profondeur sont devenues plus largement utilisées à la suite de la pandémie. Alors que les entreprises et les organisations tentaient de créer des solutions alimentées par l'IA pour des tâches telles que les diagnostics de santé, la surveillance à distance et l'automatisation, cette demande alimentée de chipset d'apprentissage en profondeur. La chaîne d'approvisionnement a été encore tendue en raison de l'augmentation de la demande. De nombreuses entreprises et établissements universitaires sont passés à des paramètres de travail distants à la suite de verrouillage et de politiques d'isolement social. La création et l'utilisation de l'apprentissage en profondeur ont été affectées par ce changement.

Dernières tendances

"Augmentation du nombre de cœurs de traitement pour augmenter la croissance du marché"

Les chipsets pour l'apprentissage en profondeur travaillent toujours à améliorer leurs capacités de performance. L'architecture de la puce doit être améliorée, le nombre de noyaux de traitement a augmenté et la conception de la puce doit être optimisée pour les activités d'apprentissage en profondeur. Pour répondre aux besoins de traitement intenses des algorithmes d'apprentissage en profondeur, de nombreuses entreprises créent des accélérateurs spécialisés d'apprentissage en profondeur. Parce que ces accélérateurs sont conçus pour les opérations matricielles et les calculs de réseau neuronal, la formation et les durées d'inférence sont raccourcies et rendues plus efficaces. Des techniques informatiques de précision mixte sont incluses dans l'apprentissage des chipsets pour augmenter les performances et l'efficacité énergétique. Les chipsets peuvent effectuer des calculs plus rapidement tout en utilisant moins de puissance en utilisant des formats de données de précision inférieurs, tels que la demi-précision (16 bits) ou même plus bas, pour certaines opérations.

Segmentation du marché du chipse en profondeur

Par type

Sur la base du marché du type est classé comme des unités de traitement graphique (GPU), les processeurs de traitement centraux.

Par demande

Sur la base des applications, le marché est classé comme consommateur, aérospatial, militaire et défense, automobile, industriel, médical et autres.

Facteurs moteurs

"Création de chipsets spécialisés pour donner un élan au marché"

L'apprentissage en profondeur est devenu un outil clé dans un certain nombre de disciplines, notamment la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. La création de chipsets spécialisés a été provoquée par la demande croissante d'applications d'apprentissage en profondeur et l'exigence d'un traitement plus rapide et plus efficace. Les modèles d'apprentissage en profondeur impliquent fréquemment des calculs complexes et des opérations matricielles étendues, qui nécessitent beaucoup de puissance de traitement. Les performances requises pour ces activités peuvent être supérieures aux capacités des unités de traitement centrales conventionnelles (CPU), ce qui nécessite l'utilisation d'accélérateurs matériels spécialisés comme les chipsets d'apprentissage en profondeur.

"Haute performance et efficacité énergétique pour améliorer la croissance du marché"

Les chipsets for Deep Learning tentent d'équilibrer les performances élevées et l'efficacité énergétique. La consommation d'énergie devient une préoccupation majeure à mesure que les modèles d'apprentissage en profondeur se développent en complexité et en taille. Les charges de travail en Deep Learning sont les mieux réalisées par des chipsets spécialisés, qui sont conçus pour maximiser l'efficacité de calcul, économiser l'utilisation de la batterie et améliorer les performances. Les besoins particuliers des réseaux de neurones profonds pourraient ne pas être bien adaptés aux architectures informatiques conventionnelles à usage général. Les opérations convolutionnelles, les multiplications matricielles et les fonctions d'activation ne sont que quelques-uns des calculs de réseau neuronal que les chipsets d'apprentissage sont conçus pour accélérer. Il existe une demande croissante de capacités d'apprentissage en profondeur efficaces et puissantes à la pointe du réseau en raison de l'émergence de dispositifs de calcul des bords et de l'Internet des objets (IoT).

Facteurs de contenus

"Incapacité Gérer les réseaux plus importants et plus compliqués pour entraver l'expansion du marché"

Les modèles d'apprentissage en profondeur, en particulier les réseaux de neurones profonds, exigent beaucoup de capacité informatique et de traitement. La complexité de ces modèles peut mettre une charge sur les chipsets en profondeur actuels, les empêchant de gérer des réseaux plus grands et plus compliqués. Pour que les modèles d'apprentissage en profondeur stockent des poids, des activations et des sorties intermédiaires, beaucoup de mémoire est souvent nécessaire. Les performances peuvent être entravées par des restrictions de mémoire du chipset qui affectent la taille des modèles déployables et la vitesse d'accès à la mémoire. Lorsque vous travaillez avec des réseaux de neurones massifs et des tâches à forte intensité de données, l'apprentissage des chipsets peut utiliser beaucoup de puissance. Une consommation d'énergie élevée peut les rendre peu pratiques pour une utilisation dans les appareils mobiles et de bord avec des alimentations contraints et augmenter le coût de l'exécution des centres de données.

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Insistance régionale du marché du chipset d'apprentissage en profondeur

"Amérique du Nord à dominer le marché en raison de son environnement solide pour la recherche"

Les États-Unis en particulier ont été un centre de développement de chipset d'apprentissage en Amérique du Nord. Les grandes entreprises technologiques, les institutions universitaires et les start-ups ayant un impact substantiel sur l'industrie l'appellent à la maison. L'innovation en profondeur du chipset a été particulièrement active dans la Silicon Valley, où des organisations comme Nvidia ont joué un rôle clé. Le domaine est un acteur majeur de l'industrie du chipset d'apprentissage grâce à son environnement solide pour la recherche, le développement et le financement. Les chipsets profonds ont connu une croissance et une innovation rapides, en particulier dans la région d'Asie-Pacifique, en particulier en Chine et en Corée du Sud. Les entreprises chinoises ont investi beaucoup d'argent dans la création de leurs propres chipsets d'apprentissage, notamment Huawei, Alibaba et Baidu. L'apprentissage de la recherche et du développement du chipset a considérablement augmenté en raison de l'accent stratégique de la région sur l'intelligence artificielle (IA). En outre, la Corée du Sud a fait des investissements dans la technologie des semi-conducteurs et de l'IA, des entreprises comme Samsung et SK Hynix faisant des progrès dans ces domaines.

Jouants clés de l'industrie

"Les acteurs clés se concentrent sur les partenariats pour obtenir un avantage concurrentiel"

Les acteurs du marché éminents font des efforts de collaboration en s'assocant à d'autres entreprises pour rester en avance sur la concurrence. De nombreuses entreprises investissent également dans des lancements de nouveaux produits pour étendre leur portefeuille de produits. Les fusions et acquisitions font également partie des stratégies clés utilisées par les joueurs pour étendre leurs portefeuilles de produits.

Liste des meilleures sociétés de chipset d'apprentissage en profondeur

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

CONCERNANTPCouverture ORT

Le rapport prévoit une analyse détaillée de la taille du marché mondial au niveau régional et national, la croissance du marché et la part du marché SSEGERTATION. L'objectif principal du rapport est d'aider les utilisateurs à comprendre le marché en termes de définition, de potentiel de marché, d'influence des tendances et des défis auxquels sont confrontés le marché. Aanalyse des ventes, l'impact des acteurs du marché, les développements récents, l'analyse des opportunités, l'analyse de la croissance du marché stratégique, l'expansion du marché territorial et les innovations technologiques sont le sujet expliqué dans le rapport.