Taille, part, croissance et analyse de l’industrie du marché des chipsets d’apprentissage profond, par type (unités de traitement graphique (GPU), unités centrales de traitement (CPU), circuits intégrés spécifiques à une application (ASIC), réseaux de portes programmables sur site (FPGA) et autres), Par application (grand public, aérospatiale, militaire et défense, automobile, industriel, médical et autres), perspectives régionales et prévis

Mis à jour le: 29 April 2024

Présentation du rapport sur le marché des chipsets d'apprentissage profond

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La taille du marché mondial des chipsets d'apprentissage profond était de 4 528,7 millions de dollars en 2022 et le marché des chipsets d'apprentissage profond devrait atteindre 77 490 millions de dollars d'ici 2031, affichant un TCAC de 37,1 % au cours de la période de prévision.

Le processus de formation des réseaux neuronaux profonds est accéléré par l'optimisation du chipset d'apprentissage profond. Ils sont capables de gérer d’énormes ensembles de données et des calculs complexes, et ils sont plus efficaces que les processeurs conventionnels dans des opérations telles que la multiplication matricielle et la convolution. L'application d'un modèle d'apprentissage profond qui a été entraîné pour faire des prédictions ou des jugements sur de nouvelles données est appelée inférence. Le processus d'inférence peut être accéléré par l'apprentissage des chipsets, permettant ainsi le traitement des données en temps réel ou presque. 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 souvent considérée comme une priorité absolue par l'apprentissage des 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 consommation tels que les smartphones, les appareils IoT et les plates-formes informatiques de pointe.

Pour que les chipsets de Deep Learning s'adaptent à certains modèles ou tâches de Deep Learning, ils peuvent être modifiés ou reprogrammés. Certains chipsets, comme les FPGA, offrent une flexibilité dans la reconfiguration matérielle, permettant aux développeurs d'adapter la conception à leurs besoins particuliers.

 Les frameworks logiciels de deep learning populaires tels que TensorFlow, PyTorch et Caffe sont tous compatibles avec les chipsets de deep learning. Pour les praticiens du deep learning, cette intégration garantit compatibilité et facilité de développement. Le marché des chipsets d’apprentissage profond a considérablement augmenté la vitesse et l’efficacité des tâches d’apprentissage profond, révolutionnant ainsi le domaine de l’intelligence artificielle. Ils ont rendu possible des développements dans divers domaines, notamment les voitures autonomes, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et les systèmes de recommandation.

Impact du 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 profond et de maintenir les niveaux de fabrication, de nombreux fabricants de puces ont rencontré des difficultés. Les retards dans la fabrication et la livraison ont été causés par des fermetures d'usines, un personnel réduit et des problèmes de transport. L’intelligence artificielle (IA) et les technologies d’apprentissage profond sont devenues plus largement utilisées en raison de la pandémie. Alors que les entreprises et les organisations tentaient de créer des solutions basées sur l’IA pour des tâches telles que le diagnostic des soins de santé, la surveillance à distance et l’automatisation, cela a alimenté la demande de chipsets d’apprentissage en profondeur. La chaîne d’approvisionnement a été encore plus mise à rude épreuve en raison de l’augmentation de la demande. De nombreuses entreprises et établissements universitaires se sont tournés vers le travail à distance en raison des mesures de confinement et d’isolement social. La création et l'utilisation du deep learning ont été affectées par ce changement.

DERNIÈRES TENDANCES

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

Les chipsets pour le deep learning s'efforcent toujours d'améliorer leurs capacités de performances. L'architecture de la puce doit être améliorée, le nombre de cœurs de traitement augmenté et la conception de la puce doit être optimisée pour les activités d'apprentissage en profondeur. Pour répondre aux besoins intenses de traitement des algorithmes d’apprentissage profond, de nombreuses entreprises créent des accélérateurs spécialisés d’apprentissage profond. Étant donné que ces accélérateurs sont conçus pour les opérations matricielles et les calculs de réseaux neuronaux, les durées de formation et d’inférence sont raccourcies et rendues plus efficaces. Des techniques informatiques de précision mixte sont incluses dans les chipsets d’apprentissage pour augmenter les performances et l’efficacité énergétique. Les chipsets peuvent effectuer des calculs plus rapidement tout en consommant moins d'énergie en utilisant des formats de données de moindre précision, tels que la demi-précision (16 bits) ou même moins, pour certaines opérations.

Segmentation du marché des chipsets d'apprentissage profond

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• Par type

En fonction du type de marché, les unités de traitement graphique (GPU) et les unités centrales de traitement sont classées.

• Par application

En fonction du marché des applications, il est classé comme suit : grand public, aérospatiale, militaire et défense, automobile, industriel, médical et autres.

FACTEURS DÉTERMINANTS

"Création de chipsets spécialisés pour donner une impulsion au marché"

L'apprentissage profond 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 motivée par la demande croissante d’applications d’apprentissage profond et la nécessité d’un traitement plus rapide et plus efficace. Les modèles d’apprentissage profond impliquent souvent des calculs complexes et des opérations matricielles étendues, qui nécessitent une grande puissance de traitement. Les performances requises pour ces activités peuvent être supérieures aux capacités des unités centrales de traitement (CPU) conventionnelles, ce qui nécessite l'utilisation d'accélérateurs matériels spécialisés tels que des chipsets d'apprentissage profond.

"Hautes performances et efficacité énergétique pour améliorer la croissance du marché"

Les chipsets pour l'apprentissage profond tentent d'équilibrer hautes performances et efficacité énergétique. La consommation d’énergie devient une préoccupation majeure à mesure que les modèles d’apprentissage profond gagnent en complexité et en taille. Les charges de travail d'apprentissage en profondeur sont mieux exécutées par des chipsets spécialisés, conçus pour maximiser l'efficacité de calcul, économiser l'utilisation de la batterie et améliorer les performances. Les besoins particuliers des réseaux neuronaux profonds pourraient ne pas être bien adaptés aux architectures informatiques conventionnelles à usage général. Les opérations convolutives, les multiplications matricielles et les fonctions d'activation ne sont que quelques-uns des calculs de réseaux neuronaux que les chipsets d'apprentissage sont conçus pour accélérer. Il existe une demande croissante de capacités d'apprentissage profond efficaces et puissantes à la périphérie du réseau en raison de l'émergence de l'informatique de pointe et des appareils Internet des objets (IoT).

FACTEURS DE RETENTION

"Incapacité à gérer des réseaux plus grands et plus complexes pour entraver l'expansion du marché"

Les modèles d'apprentissage profond, en particulier les réseaux de neurones profonds, exigent beaucoup de capacité de calcul et de traitement. La complexité de ces modèles peut mettre à rude épreuve les chipsets d'apprentissage profond actuels, les empêchant de gérer des réseaux plus grands et plus complexes. Pour que les modèles d'apprentissage profond stockent les poids, les activations et les sorties intermédiaires, beaucoup de mémoire est souvent nécessaire. Les performances peuvent être entravées par les 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 neuronaux massifs et des tâches gourmandes en données, les chipsets d’apprentissage peuvent consommer beaucoup d’énergie. Une consommation d'énergie élevée peut les rendre peu pratiques pour une utilisation dans des appareils mobiles et périphériques dotés d'alimentations électriques limitées et augmenter le coût de fonctionnement des centres de données.

Aperçu régional du marché des chipsets d'apprentissage profond

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"L'Amérique du Nord dominera le marché en raison de son environnement propice à la recherche"

Les États-Unis, en particulier, sont un centre important pour le développement de chipsets d'apprentissage en Amérique du Nord. Les grandes entreprises technologiques, les établissements universitaires et les start-ups ayant un impact substantiel sur l’industrie y ont élu domicile. L'innovation en matière de chipsets d'apprentissage profond a été particulièrement active dans la Silicon Valley, où des organisations comme NVIDIA ont joué un rôle clé. La région est un acteur majeur dans l’industrie des chipsets d’apprentissage grâce à son environnement solide en matière de recherche, de développement et de financement. Les chipsets profonds ont connu une croissance et une innovation rapides, en particulier dans la zone Asie-Pacifique, notamment 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. La recherche et le développement de chipsets d'apprentissage ont considérablement augmenté en raison de l'accent stratégique mis par la région sur l'intelligence artificielle (IA). En outre, la Corée du Sud a investi dans les technologies des semi-conducteurs et de l'IA, et des entreprises comme Samsung et SK Hynix ont fait des progrès dans ces domaines.

ACTEURS CLÉS DU SECTEUR

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

Des acteurs importants du marché déploient des efforts de collaboration en s'associant avec d'autres entreprises pour garder une longueur d'avance sur la concurrence. De nombreuses entreprises investissent également dans le lancement de nouveaux produits pour élargir leur portefeuille de produits. Les fusions et acquisitions font également partie des stratégies clés utilisées par les acteurs pour élargir leur portefeuille de produits.

Liste des acteurs du marché profilés

• NVIDIA (États-Unis)
• Intel (États-Unis)
• IBM (États-Unis)
• Qualcomm (États-Unis)
• CEVA (France)
• KnuEdge (États-Unis)
• AMD (États-Unis)
• Xilinx (Chine)

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Le rapport prévoit une analyse détaillée de la taille du marché mondial aux niveaux régional et national, de la croissance du marché de segmentation et de la part de marché. L’objectif principal du rapport est d’aider l’utilisateur à comprendre le marché en termes de définition, de potentiel de marché, de tendances d’influence et de défis auxquels le marché est confronté. L'analyse des ventes, l'impact des acteurs du marché, les développements récents, l'analyse des opportunités, l'analyse stratégique de la croissance du marché, l'expansion territoriale du marché et les innovations technologiques sont les sujets expliqués dans le rapport.

 

 

 

Marché des chipsets d’apprentissage profond Couverture du rapport

COUVERTURE DU RAPPORT	DÉTAILS
Taille du marché Valeur en	US$ 4528.7 Million dans 2022
Valeur de la taille du marché par	US$ 77490 Million par 2031
Taux de croissance	TCAC de 37.1% from 2022 to 2031
Période de prévision	2022-2031
Année de référence	2023
Données historiques disponibles	Oui
Portée régionale	Mondiale
Segments couverts	Type et application