Dimensioni del mercato dei chipset di apprendimento profondo, quota, crescita e analisi del settore, per tipo (unità di elaborazione grafica (GPU), unità di elaborazione centrali (CPU), circuiti integrati specifici per applicazione (ASIC), array di gate programmabili a campo (FPGA) e altri), per applicazione (consumatore, aerospaziale, militare e difesa, automobilistica, industriale e altri

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Panoramica del rapporto sul mercato dei chipset di apprendimento profondo

Si prevede che il mercato dei chipset di Deep Learning, valutato a 8,51 miliardi di dollari, si prevede che cresca in modo coerente, raggiungendo 11,67 miliardi di dollari nel 2025 e alla fine colpendo 145,68 miliardi di dollari entro il 2033, con un CAGR costante del 37,1% dal 2025 al 2033.

Il processo di formazione per le reti neurali profonde è accelerato dall'ottimizzazione dei chipset di apprendimento profondo. Sono in grado di gestire set di dati enormi e calcoli intricati e sono più efficaci dei processori convenzionali in operazioni come la moltiplicazione e la convoluzione della matrice. L'applicazione di un modello di apprendimento profondo che è stato addestrato per fare previsioni o giudizi sui nuovi dati viene definita inferenza. Il processo di inferenza può essere accelerato dai chipset di apprendimento, consentendo l'elaborazione dei dati in tempo reale o quasi in tempo reale. Questo è essenziale per programmi come il riconoscimento vocale, la visione informatica e l'elaborazione del linguaggio naturale. L'efficienza energetica viene spesso data la massima priorità dai chipset di apprendimento, che massimizzano le prestazioni minimizzando l'utilizzo di potenza. Questa efficacia è essenziale per le applicazioni che operano su sistemi a bassa potenza come smartphone, dispositivi IoT e piattaforme di ement computing.

Affinché i chipset di apprendimento profondo possano adattarsi a determinati modelli o compiti di apprendimento profondo, possono essere modificati o riprogrammati. Alcuni chipset, come gli FPGA, forniscono flessibilità nella riconfigurazione dell'hardware, consentendo agli sviluppatori di adattare il design ai loro requisiti particolari.

 I famosi quadri software di apprendimento profondo come Tensorflow, Pytorch e Caffe sono tutti compatibili con i chipset di apprendimento profondo. Per i professionisti dell'apprendimento profondo, questa integrazione garantisce la compatibilità e la facilità di sviluppo. Il mercato dei chipset di apprendimento profondo ha notevolmente aumentato la velocità e l'efficacia dei compiti di apprendimento profondo, rivoluzionando il campo dell'intelligenza artificiale. Hanno reso possibile gli sviluppi in una varietà di campi, tra cui auto autonome, elaborazione del linguaggio naturale, visione artificiale e sistemi di raccomandazione.

Impatto covid-19

Interruzione della catena di approvvigionamento per ostacolare la crescita del mercato

Le reti di fornitura internazionali, in particolare quelle nel settore dei semiconduttori, sono state interrotte dalla pandemia. Al fine di soddisfare la domanda di chipse di apprendimento profondo e sostenere i livelli di produzione, molti produttori di chip hanno riscontrato difficoltà. I ritardi nella produzione e nella consegna sono stati causati da chiusure di fabbrica, personale più piccolo e problemi di trasporto. L'intelligenza artificiale (AI) e le tecnologie di apprendimento profondo sono diventate più ampiamente utilizzate a seguito della pandemia. Mentre le aziende e le organizzazioni tentavano di creare soluzioni basate sull'intelligenza artificiale per compiti come la diagnostica sanitaria, il monitoraggio remoto e l'automazione, questa domanda ha alimentato il chipset di apprendimento profondo. La catena di approvvigionamento è stata ulteriormente tesa a causa dell'aumento della domanda. Molte aziende e istituzioni accademiche sono passate a impostazioni di lavoro remote a seguito di blocchi e politiche di isolamento sociale. La creazione e l'uso dell'apprendimento profondo sono stati influenzati da questo cambiamento.

Ultime tendenze

Aumento del numero di nuclei di elaborazione per aumentare la crescita del mercato

I chipset per l'apprendimento profondo lavorano sempre per migliorare le loro capacità di prestazione. L'architettura CHIP deve essere migliorata, il numero di nuclei di elaborazione è aumentato e il design del chip deve essere ottimizzato per le attività di apprendimento profondo. Per affrontare le intense esigenze di elaborazione degli algoritmi di apprendimento profondo, molte aziende stanno creando acceleratori di apprendimento profondo specializzati. Poiché questi acceleratori sono progettati per operazioni di matrice e calcoli della rete neurale, le durate di formazione e inferenza vengono accorciate e rese più efficaci. Le tecniche di elaborazione a precisione mista vengono incluse nei chipset di apprendimento per aumentare le prestazioni e l'efficienza energetica. I chipset possono condurre calcoli più rapidamente mentre utilizzano meno energia utilizzando formati di dati di precisione inferiori, come la mezza precisione (16 bit) o ​​persino più bassi, per alcune operazioni.

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Segmentazione del mercato dei chipset di apprendimento profondo

Per tipo

Sulla base del mercato dei tipi è classificato come unità di elaborazione grafica (GPU), CPU di elaborazione centrali.

Per applicazione

Sulla base del mercato delle applicazioni è classificato come consumatore, aerospaziale, militare e difesa, automobilistico, industriale, medico e altri.

Fattori di guida

Creazione di chipset specializzati per fornire slancio al mercato

Deep Learning è diventato uno strumento chiave in una serie di discipline, tra cui la visione artificiale, l'elaborazione del linguaggio naturale, il riconoscimento vocale e i sistemi di raccomandazione. La creazione di chipset specializzati è stata spinta dalla crescente domanda di applicazioni di apprendimento profondo e dal requisito di elaborazione più rapida ed efficace. I modelli di apprendimento profondo comportano spesso calcoli intricati e estese operazioni a matrice, che richiedono molta potenza di elaborazione. Le prestazioni richieste per queste attività possono essere al di sopra delle capacità delle unità di elaborazione centrali convenzionali (CPU), che richiedono l'uso di acceleratori hardware specializzati come i chipset di apprendimento in profondità.

Alta prestazione ed efficienza energetica per migliorare la crescita del mercato

I chipset per l'apprendimento profondo tentano di bilanciare le alte prestazioni e l'efficienza energetica. Il consumo di energia diventa una delle principali preoccupazioni in quanto i modelli di apprendimento profondo crescono in complessità e dimensioni. I carichi di lavoro di Deep Learning vengono eseguiti meglio da chipset specializzati, che vengono realizzati per massimizzare l'efficienza computazionale, risparmiare l'utilizzo della batteria e migliorare le prestazioni. Le esigenze particolari delle reti neurali profonde potrebbero non essere adatte dalle architetture di elaborazione generica convenzionali. Le operazioni convoluzionali, le moltiplicazioni della matrice e le funzioni di attivazione sono solo alcuni dei calcoli della rete neurale che i chipset di apprendimento sono progettati per accelerare. Vi è una crescente domanda di capacità di apprendimento profondo efficaci e potenti al limite della rete a causa dell'emergere di dispositivi per il calcolo dei bordi e dell'Internet of Things (IoT).

Fattori restrittivi

Incapacità che gestisce reti più grandi e complicate per impedire l'espansione del mercato

I modelli di apprendimento profondo, in particolare le reti neurali profonde, richiedono molta capacità di elaborazione e di elaborazione. La complessità di questi modelli può dare un carico sugli attuali chipset di apprendimento profondo, impedendo loro di gestire reti più grandi e complicate. Per i modelli di apprendimento profondo per archiviare pesi, attivazioni e uscite intermedie, è spesso necessaria molta memoria. Le prestazioni possono essere ostacolate dalle restrizioni di memoria del chipset che influenzano le dimensioni dei modelli distribuibili e la velocità di accesso alla memoria. Quando si lavora con enormi reti neurali e attività ad alta intensità di dati, i chipset di apprendimento possono consumare molto potere. L'elevato consumo di energia può renderli poco pratici per l'uso in dispositivi mobili e bordo con alimentatori vincolati e aumentare il costo di gestione dei data center.

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Approfondimenti regionali del mercato dei chipset di apprendimento profondo

Il Nord America dominare il mercato a causa del suo forte ambiente per la ricerca

Gli Stati Uniti in particolare sono stati un importante centro per lo sviluppo del chipset di apprendimento in Nord America. Le principali aziende tecnologiche, istituzioni accademiche e start-up con un impatto sostanziale sul settore lo chiamano casa. Deep Learning Chipset Innovation è stata particolarmente attiva nella Silicon Valley, dove organizzazioni come Nvidia hanno svolto un ruolo chiave. L'area è uno dei principali attori nel settore dei chipset di apprendimento grazie al suo forte ambiente per la ricerca, lo sviluppo e il finanziamento. I chipset profondi hanno subito rapidi crescita e innovazione, in particolare nell'area dell'Asia del Pacifico, in particolare in Cina e Corea del Sud. Le imprese cinesi hanno investito molti soldi nella creazione dei propri chipse di apprendimento, tra cui Huawei, Alibaba e Baidu. La ricerca e lo sviluppo dei chipset di apprendimento sono aumentati in modo significativo a seguito dell'enfasi strategica della regione sull'intelligenza artificiale (AI). Inoltre, la Corea del Sud ha effettuato investimenti in semiconduttore e tecnologia AI, con aziende come Samsung e SK Hynix che hanno fatto passi da gigante in questi campi.

Giocatori del settore chiave

I giocatori chiave si concentrano sulle partnership per ottenere un vantaggio competitivo

I principali attori del mercato stanno facendo sforzi collaborativi collaborando con altre aziende per stare al passo con la concorrenza. Molte aziende stanno inoltre investendo in nuovi lanci di prodotti per espandere il proprio portafoglio di prodotti. Le fusioni e le acquisizioni sono anche tra le strategie chiave utilizzate dai giocatori per espandere i loro portafogli di prodotti.

Elenco delle migliori aziende di chipset di apprendimento profondo

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

RIFPCopertura ort

Il rapporto prevede un'analisi dettagliata delle dimensioni del mercato globale a livello regionale e nazionale, la crescita del mercato di Ssegmentation e la quota di mercato. L'obiettivo principale del rapporto è aiutare l'utente a comprendere il mercato in termini di definizione, potenziale di mercato, influenzare le tendenze e le sfide affrontate dal mercato. Aanalisi delle vendite, l'impatto degli attori del mercato, i recenti sviluppi, l'analisi delle opportunità, l'analisi della crescita del mercato strategico, l'espansione del mercato territoriale e le innovazioni tecnologiche sono spiegati nel rapporto.