タイプ別ディープラーニングチップセット市場規模、シェア、成長、業界分析（グラフィックスプロセッシングユニット（GPU）、中央処理装置（CPU）、特定用途向け集積回路（ASIC）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）など）、アプリケーション別 (消費者、航空宇宙、軍事および防衛、自動車、産業、医療、その他)、2028 年までの地域予測

更新日: 29 April 2024

ディープ ラーニング チップセット市場レポートの概要

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世界のディープラーニング チップセット市場規模は、2022 年に 4 億 5 億 2,870 万米ドルで、ディープラーニング チップセット市場は 2031 年までに 7 億 7,490 万米ドルに達すると予想されており、予測期間中に 37.1% の CAGR を示します。

ディープ 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って高速化されます。こ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、行列の乗算や畳み込みなどの演算では従来のプロセッサよりも効率的です。新しいデータに対して予測や判断を行うためにトレーニングされた深層学習モデルを適用することは、推論と呼ばれます。チップセットを学習することで推論プロセスを高速化し、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します。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、電力使用量を最小限に抑えながらパフォーマンスを最大化する学習チップセットによって最優先されることがよくあります。この有効性は、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とって不可欠です。

ディープ ラーニング チップセットを特定のディープ ラーニング モデルまたはタスクに適応させるために、チップセットを変更または再プログラムすることができます。 FPGA などの一部のチップセットはハードウェアの再構成に柔軟性をもたらし、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。ディープラーニングの実践者にとって、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、ディープラーニングタスクの速度と効率を大幅に向上させ、人工知能の分野に革命をもたらしました。これらにより、自動運転車、自然言語処理、コンピュータ ビジョン、レコメンデーション システムなど、さまざまな分野での開発が可能になりました。

新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の影響

" 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、特に半導体業界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に応え、製造レベルを維持するために、多くのチップ メーカーは困難に直面しました。工場の閉鎖、人員削減、輸送の問題により、製造と配送に遅れが生じています。パンデミックの影響で、人工知能 (AI) とディープラーニング技術がより広く使用されるようになりました。企業や組織が医療診断、遠隔監視、自動化などのタスク向けに AI を活用したソリューションを作成しようとするにつれ、ディープラーニング チップセットの需要が高まりました。需要の増加により、サプライチェーンはさらに緊張しました。ロックダウンや社会的隔離政策の結果、多くの企業や学術機関がリモートワーク環境に切り替えました。ディープ ラーニングの作成と使用は、この変更の影響を受けました。

最新トレンド

" 市場の成長を促進するために処理コア数を増加 "

ディープ ラーニング用のチップセットは、パフォーマンス能力の向上に常に取り組んでいます。チップ アーキテクチャを強化し、処理コアの数を増やし、チップの設計をディープ ラーニング アクティビティ向けに最適化する必要があります。深層学習アルゴリズムの高度な処理ニーズに対処するために、多くの企業が専用の深層学習アクセラレータを作成しています。これらのアクセラレータは行列演算とニューラル ネットワーク計算用に設計されているため、トレーニングと推論の時間が短縮され、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、混合精度コンピューティング技術が学習チップセットに組み込まれています。チップセットは、一部の演算に半精度 (16 ビット) 以下などの低精度のデータ形式を使用することで、消費電力を抑えながらより迅速に計算を実行できます。

深層学習チップセット市場セグメンテーション

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エックスカル

タイプ別

タイプに基づいて、市場はグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU)、中央処理装置 CPU に分類されます。

エックスカル

アプリケーション別

アプリケーション市場に基づいて、消費者、航空宇宙、軍事および防衛、自動車、産業、医療、その他に分類されます。

駆動要素

" 市場に弾みを与える専用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、レコメンデーション システムなど、多くの分野で重要なツールとなっています。ディープラーニング アプリケーションの需要の高まりと、より迅速かつ効果的な処理の要件により、特殊なチップセットの作成が促進されています。ディープ ラーニング モデルでは、複雑な計算と広範な行列演算が頻繁に必要となり、多くの処理能力が必要になります。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装置 (CPU) の能力を超える場合があり、ディープ ラーニング チップセットなどの特殊なハードウェア アクセラレータの使用が必要になります。

" 市場の成長を促進する高性能とエネルギー効率 "

ディープ ラーニング用のチップセットは、高性能とエネルギー効率のバランスをとろうとします。ディープラーニングモデルの複雑さとサイズが増大するにつれて、エネルギー消費が大きな懸念事項になります。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、バッテリー使用量を節約し、パフォーマンスを向上させるように作られた特殊なチップセットによって最適に実行されます。ディープ ニューラル ネットワークの特定のニーズには、従来の汎用コンピューティング アーキテクチャではあまり適合しない可能性があります。畳み込み演算、行列乗算、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たニューラル 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 エッジにおける効果的かつ強力なディープ ラーニング機能に対する需要が高まっています。

抑制要因

" の市場拡大を妨げる大規模かつ複雑なネットワークの処理能力の低下 "

ディープ ラーニング モデル、特にディープ ニューラル ネットワークは、多くのコンピューティング能力と処理能力を必要とします。これらのモデルの複雑さにより、現在の深層学習チップセットに負荷がかかり、より大規模で複雑なネットワークを処理できなくなる可能性があります。深層学習モデルが重み、アクティベーション、中間出力を保存するには、多くの場合、大量のメモリが必要になります。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の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 ネットワークやデータ集約型タスクを扱う場合、チップセットの学習に多くの電力が消費される可能性があります。消費電力が高いため、電源に制約のあるモバイル デバイスやエッジ デバイスでの使用は実用的でなくなり、データ センターの運営コストが上昇する可能性があります。

ディープ ラーニング チップセット市場地域別インサイト

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" 北米は強力な研究環境により市場を支配 "

特に米国は、北米におけるチップセット開発の学習の中心地として顕著です。業界に多大な影響を与える大手テクノロジー企業、学術機関、新興企業がここを本拠地としています。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 バレーで特に活発であり、NVIDIA のような組織が重要な役割を果たしています。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、学習用チップセット業界の主要なプレーヤーとなっています。ディープチップセットは、アジア太平洋地域、特に中国と韓国で急速な成長と革新を遂げています。ファーウェイ、アリババ、バイドゥなどの中国企業は、独自の学習用チップセットの開発に多額の資金を投資してきた。この地域が人工知能 (AI) を戦略的に重視した結果、学習用チップセットの研究開発が大幅に増加しました。さらに、韓国は半導体と AI テクノロジーへの投資を行っており、サムスンや SK ハイニックスなどの企業がこれらの分野で進歩を遂げています。

主要業界のプレーヤー

" 主要企業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重点を置いています "

著名な市場関係者は、競合他社に先んじるために、他の企業と提携して協力的な取り組みを行っています。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も投資しています。合併と買収も、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。

プロファイルされた市場参加者のリスト

エックスカル

NVIDIA (米国)

インテル (米国)

IBM (米国)

クアルコム（米国）

CEVA (フランス)

KnuEdge (米国)

AMD (米国)

ザイリンクス (中国)

RE P ORT カバレッジ

このレポートでは、地域および国レベルでの世界市場規模、セグメンテーション市場の成長および市場シェアの詳細な分析が予想されます。レポートの主な目的は、ユーザーが定義、市場の可能性、影響を与えるトレンド、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。売上の分析、市場プレーヤーの影響、最近の動向、機会分析、戦略的市場成長分析、地域市場の拡大、技術革新がレポートで説明される主題です。