深い学習チップセットの市場規模、シェア、成長、および業界分析、タイプ（グラフィックプロセシングユニット（GPU）、中央処理ユニット（CPU）、アプリケーション固有の統合サーキット（ASIC）、フィールドプログラム可能なゲートアレイ（FPGA）など）、アプリケーション（消費者、エアロスペース、軍事、軍事、軍事＆防衛、産業、その他、その他）、2025年までの地域のインサイタルなど。

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ディープラーニングチップセット市場レポートの概要

2024年に851億米ドルであるディープラーニングチップセット市場は、一貫して成長し、2025年には116億7,700万米ドルに達し、2033年までに1,4568億米ドルに達し、2025年から2033年までの37.1％の安定したCAGRに達しました。

深いニューラルネットワークのトレーニングプロセスは、ディープラーニングチップセットの最適化により拡大されます。それらは膨大なデータセットと複雑な計算を処理することができ、マトリックスの乗算や畳み込みなどの操作における従来のプロセッサよりも効果的です。新しいデータで予測または判断を下すように訓練された深い学習モデルを適用することは、推論と呼ばれます。推論プロセスは、チップセットを学習し、リアルタイムまたはほぼリアルタイムのデータ処理を可能にすることにより、盛り上げることができます。これは、音声認識、コンピュータービジョン、自然言語処理などのプログラムに不可欠です。エネルギー効率は、チップセットを学習することにより最優先事項を提供することがよくあり、パフォーマンスを最大化しながら電力使用量を最小限に抑えます。この効果は、スマートフォン、IoTデバイス、エッジコンピューティングプラットフォームなどの低電力システムで動作するアプリケーションに不可欠です。

ディープラーニングチップセットが特定のディープラーニングモデルまたはタスクに適応するためには、それらを変更または再プログラムすることができます。 FPGAのような一部のチップセットは、ハードウェア再構成の柔軟性を提供し、開発者が特定の要件に合わせて設計を調整できるようにします。

 Tensorflow、Pytorch、Caffeなどの人気のあるディープラーニングソフトウェアフレームワークはすべて、ディープラーニングチップセットと互換性があります。深い学習実践者にとって、この統合により、互換性と開発の容易さが保証されます。 ディープラーニングチップセット市場は、深い学習タスクの速度と有効性を大幅に向上させ、人工知能の分野に革命をもたらしました。彼らは、自動運転車、自然言語加工、コンピュータービジョン、推奨システムなど、さまざまな分野での開発を可能にしました。

Covid-19の衝撃

市場の成長を妨げるサプライチェーンの混乱

国際的な供給ネットワーク、特に半導体産業のネットワークは、パンデミックによって混乱しています。ディープラーニングチップセットの需要を満たし、製造レベルを維持するために、多くのチップメーカーが困難に遭遇しました。製造と配送の遅延は、工場の閉鎖、より少ないスタッフ、輸送の問題によって引き起こされました。人工知能（AI）および深い学習技術は、パンデミックの結果としてより広く使用されてきました。企業や組織が、ヘルスケア診断、リモート監視、自動化などのタスクのAI駆動型ソリューションを作成しようとしたため、この深い学習チップセットに対するこの促進需要。サプライチェーンは、需要の増加の結果としてさらに緊張しました。多くの企業や学術機関は、封鎖と社会的孤立政策の結果として、リモート作業設定に切り替えました。深い学習の作成と使用は、この変化の影響を受けました。

最新のトレンド

市場の成長を強化するための処理コアの数の増加

ディープラーニングのチップセットは、パフォーマンス機能を改善するために常に機能しています。チップアーキテクチャを強化し、処理コアの数が増加し、チップの設計を深い学習活動に最適化する必要があります。ディープラーニングアルゴリズムの激しい処理ニーズに取り組むために、多くの企業が専門のディープラーニングアクセラレータを作成しています。これらの加速器はマトリックス操作とニューラルネットワークの計算用に設計されているため、トレーニングと推論の期間は短縮され、より効果的になります。パフォーマンスとエネルギー効率を向上させるために、混合精通のコンピューティング技術が学習チップセットに含まれています。チップセットは、一部の操作に対して、半精度（16ビット）以下などの低い精度データ形式を使用することにより、より少ない電力を使用しながら、より迅速に計算を実行できます。

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ディープラーニングチップセット市場セグメンテーション

タイプごとに

タイプに基づく市場は、グラフィックプロセシングユニット（GPU）、中央処理ユニットCPUとして分類されます。

アプリケーションによって

アプリケーションに基づく市場は、消費者、航空宇宙、軍事＆防衛、自動車、産業、医療などに分類されています。

運転要因

市場に推進力を提供するための専門のチップセットの作成

ディープラーニングは、コンピュータービジョン、自然言語処理、音声認識、推奨システムなど、多くの分野で重要なツールになりました。特殊なチップセットの作成は、深い学習アプリケーションに対する需要の高まりと、より迅速かつ効果的な処理の要件によって促されています。ディープラーニングモデルは、多くの処理能力が必要な複雑な計算と広範なマトリックス操作を頻繁に伴います。これらのアクティビティに必要なパフォーマンスは、従来の中央処理ユニット（CPU）の機能を超える可能性があり、ディープラーニングチップセットのような特殊なハードウェアアクセラレータの使用が必要です。

市場の成長を強化するための高性能とエネルギー効率

深い学習のためのチップセットは、高性能とエネルギー効率のバランスをとろうとします。エネルギー消費は、深い学習モデルが複雑さとサイズが成長するため、大きな関心事になります。ディープラーニングワークロードは、計算効率を最大化し、バッテリーの使用量を節約し、パフォーマンスを向上させるために作成された専門のチップセットによって最もよく実行されます。深いニューラルネットワークの特定のニーズは、従来の汎用コンピューティングアーキテクチャに適していない場合があります。畳み込み操作、マトリックス乗算、および活性化関数は、学習チップセットが高速化するように設計されているニューラルネットワーク計算のほんの一部です。エッジコンピューティングとモノのインターネット（IoT）デバイスの出現により、ネットワークエッジで効果的で強力な深い学習機能に対する需要が高まっています。

抑制要因

市場の拡大を妨げるために、より大きく複雑なネットワークを処理することができない

深い学習モデル、特に深いニューラルネットワークには、多くのコンピューティングと処理能力が必要です。これらのモデルの複雑さは、現在のディープラーニングチップセットに負荷をかけることができ、より大きくて複雑なネットワークを処理するのを妨げます。重量、アクティベーション、および中間出力を保存する深い学習モデルの場合、多くのメモリが頻繁に必要です。パフォーマンスは、展開可能なモデルのサイズとメモリアクセスの速度に影響を与えるチップセットメモリ制限によって妨げられる場合があります。大規模なニューラルネットワークとデータ集約型タスクを操作する場合、学習チップセットは多くのパワーを使い果たすことができます。高電力消費により、制約された電源を備えたモバイルおよびエッジデバイスで使用するのは実用的ではなく、データセンターを実行するコストを引き上げることができます。

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ディープラーニングチップセット市場の地域洞察

研究のための強力な環境のために市場を支配する北米

特に米国は、北米でチップセット開発を学習するための顕著なセンターです。主要なテクノロジー企業、学術機関、新興企業は、業界に大きな影響を与え、それを故郷と呼んでいます。ディープラーニングチップセットのイノベーションは、シリコンバレーで特に積極的に活動しており、NVIDIAのような組織が重要な役割を果たしてきました。この地域は、研究、開発、資金調達のための強力な環境のおかげで、学習チップセット業界の主要なプレーヤーです。ディープチップセットは、特にアジア太平洋地域、特に中国と韓国で、急速に成長と革新を経験しています。中国企業は、Huawei、Alibaba、Baiduなど、独自の学習チップセットを作成するために多額のお金を投資してきました。学習チップセットの研究開発は、この地域の人工知能（AI）に対する戦略的に重点を置いた結果として大幅に増加しています。さらに、韓国は半導体およびAIテクノロジーに投資しており、SamsungやSK Hynixなどの企業がこれらの分野で進歩しています。

主要業界のプレーヤー

キープレーヤーは競争上の優位性を獲得するためにパートナーシップに焦点を当てています

著名なマーケットプレーヤーは、競争に先んじて他の企業と提携することにより、共同の努力をしています。多くの企業は、製品ポートフォリオを拡大するために新製品の発売に投資しています。合併と買収は、プレーヤーが製品ポートフォリオを拡大するために使用する重要な戦略の1つです。

トップディープラーニングチップセット会社のリスト

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

再pORTカバレッジ

このレポートでは、地域および国家レベルの世界市場規模の詳細な分析、Segmentation市場の成長、市場シェアが予想されています。レポートの主な目的は、ユーザーが定義、市場の可能性、傾向に影響を与え、市場が直面する課題の観点から市場を理解できるようにすることです。販売の未分析、市場プレーヤーの影響、最近の開発、機会分析、戦略的市場成長分析、領土市場の拡大、技術革新は、レポートで説明されている主題です。