딥 러닝 칩셋 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별 (GPUS (Graphics Processing Units), 중앙 처리 장치 (CPU), 애플리케이션 특정 통합 회로 (ASICS), 필드 프로그래밍 가능한 게이트 어레이 (FPGA) 및 기타 기타, 소비자, 항공 우주, 군사 및 국제, 의료 및 기타), 지역의 통찰력 및 2025 년까지의 예측.

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딥 러닝 칩셋 시장 보고서 개요

2024 년에 85 억 5 천만 달러에 달하는 딥 러닝 칩셋 시장은 2025 년에 1,670 억 달러에 이르렀으며 2033 년까지 2025 년에서 2033 년까지 37.1%의 꾸준한 CAGR에서 145.68 억 달러에 달하는 일관되게 성장할 것으로 예상됩니다.

심층 신경망의 교육 프로세스는 딥 러닝 칩셋 최적화로 인해 발생합니다. 그들은 거대한 데이터 세트와 복잡한 계산을 처리 할 수 ​​있으며 매트릭스 곱셈 및 컨볼 루션과 같은 작업에서 기존 프로세서보다 더 효과적입니다. 새로운 데이터에 대한 예측 또는 판단을 위해 훈련 된 딥 러닝 모델을 적용하는 것을 추론이라고합니다. 칩셋을 학습하여 실시간 또는 거의 실시간 데이터 처리를 가능하게함으로써 추론 프로세스를 급증 할 수 있습니다. 이것은 음성 인식, 컴퓨터 비전 및 자연어 처리와 같은 프로그램에 필수적입니다. 칩셋을 학습함으로써 에너지 효율은 종종 최우선 순위를 부여하여 전력 사용을 최소화하면서 성능을 극대화합니다. 이 효과는 스마트 폰, IoT 장치 및 에지 컴퓨팅 플랫폼과 같은 저전력 시스템에서 작동하는 응용 프로그램에 필수적입니다.

딥 러닝 칩셋이 특정 딥 러닝 모델이나 작업에 적응하려면 수정 또는 재 프로그래밍 할 수 있습니다. FPGA와 같은 일부 칩셋은 하드웨어 재구성의 유연성을 제공하여 개발자가 설계를 특정 요구 사항에 맞게 조정할 수 있도록합니다.

 Tensorflow, Pytorch 및 Caffe와 같은 인기있는 딥 러닝 소프트웨어 프레임 워크는 모두 딥 러닝 칩셋과 호환됩니다. 딥 러닝 실무자 에게이 통합은 호환성과 개발 용이성을 보장합니다. 딥 러닝 칩셋 시장은 딥 러닝 과제의 속도와 효과를 상당히 증가시켜 인공 지능 분야를 혁신했습니다. 그들은 자율 주행 자동차, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 및 권장 시스템을 포함한 다양한 분야의 개발을 가능하게했습니다.

Covid-19 영향

시장 성장을 방해하기 위해 공급망의 중단

국제 공급 네트워크, 특히 반도체 산업의 네트워크는 전염병에 의해 혼란을 겪었습니다. 딥 러닝 칩셋에 대한 수요를 충족시키고 제조 수준을 유지하기 위해 많은 칩 제조업체는 어려움을 겪었습니다. 제조 및 배송 지연은 공장 폐쇄, 소규모 직원 및 교통 문제로 인해 발생했습니다. 인공 지능 (AI) 및 딥 러닝 기술은 전염병의 결과로 더 널리 사용되었습니다. 비즈니스와 조직이 의료 진단, 원격 모니터링 및 자동화와 같은 작업을위한 AI 기반 솔루션을 만들려고 시도함에 따라 딥 러닝 칩셋에 대한 수요를 불러 일으켰습니다. 공급망은 수요 증가의 결과로 더 긴장되었다. 많은 비즈니스 및 학술 기관이 잠금 및 사회적 고립 정책의 결과로 원격 작업 설정으로 전환했습니다. 딥 러닝의 생성과 사용은이 변화에 영향을 받았습니다.

최신 트렌드

시장 성장을 강화하기 위해 가공 코어 수 증가

딥 러닝을위한 칩셋은 항상 성능 기능을 향상시키기 위해 노력하고 있습니다. 칩 아키텍처를 향상시키고 처리 코어 수가 증가했으며 칩의 디자인은 딥 러닝 활동을 위해 최적화되어야합니다. 딥 러닝 알고리즘의 강렬한 처리 요구를 해결하기 위해 많은 비즈니스가 전문화 된 딥 러닝 가속기를 만들고 있습니다. 이러한 가속기는 매트릭스 작업 및 신경망 계산을 위해 설계되었으므로 훈련 및 추론 지속 시간이 단축되어보다 효과적입니다. 혼합 정제 컴퓨팅 기술은 학습 칩셋에 포함되어 성능 및 에너지 효율성을 높이고 있습니다. 칩셋은 일부 작업에 대해 하프 프리렉션 (16 비트) 이하의 낮은 정밀 데이터 형식을 사용하여 적은 전력을 사용하면서 더 빠르게 계산을 수행 할 수 있습니다.

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딥 러닝 칩셋 시장 세분화

유형별

유형 시장을 기반으로 한 GPU (Graphics Processing Units), 중앙 처리 장치 CPU로 분류됩니다.

응용 프로그램에 의해

애플리케이션 시장을 기반으로하는 것은 소비자, 항공 우주, 군사 및 방어, 자동차, 산업, 의료 및 기타로 분류됩니다.

운전 요인

시장에 자극을 제공하기위한 전문 칩셋 생성

딥 러닝은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식 및 권장 시스템을 포함한 여러 분야의 핵심 도구가되었습니다. 딥 러닝 애플리케이션에 대한 수요가 증가하고 더 빠르고 효과적인 처리에 대한 요구 사항에 따라 전문화 된 칩셋의 생성이 제기되었습니다. 딥 러닝 모델에는 종종 복잡한 계산과 광범위한 매트릭스 작업이 수반되므로 많은 처리 능력이 필요합니다. 이러한 활동에 필요한 성능은 기존 중앙 처리 장치 (CPU)의 기능보다 높을 수 있으며 딥 러닝 칩셋과 같은 특수 하드웨어 가속기를 사용해야합니다.

시장 성장을 향상시키기위한 고성능 및 에너지 효율성

딥 러닝을위한 칩셋은 고성능과 에너지 효율성을 균형을 유지합니다. 딥 러닝 모델이 복잡성과 규모가 커짐에 따라 에너지 소비는 큰 관심사가됩니다. 딥 러닝 워크로드는 전산 효율을 극대화하고 배터리 사용량을 절약하며 성능을 향상시키기 위해 특수 칩셋으로 가장 잘 수행됩니다. 심층 신경망의 특정 요구는 기존의 일반 목적 컴퓨팅 아키텍처에 적합하지 않을 수 있습니다. 컨볼 루션 작업, 매트릭스 곱셈 및 활성화 기능은 학습 칩셋이 속도를 높이도록 설계된 신경망 계산 중 일부일뿐입니다. Edge 컴퓨팅 및 사물 인터넷 (IoT) 장치의 출현으로 인해 네트워크 에지에서 효과적이고 강력한 딥 러닝 기능에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

구속 요인

시장 확장을 방해하기 위해 더 크고 더 복잡한 네트워크를 처리하는 무능력

딥 러닝 모델, 특히 심층 신경망에는 많은 컴퓨팅 및 처리 용량이 필요합니다. 이 모델의 복잡성은 현재 딥 러닝 칩셋에 부하를 가할 수있어 더 크고 더 복잡한 네트워크를 처리하지 못하게 할 수 있습니다. 딥 러닝 모델이 가중치, 활성화 및 중간 출력을 저장하려면 많은 메모리가 자주 필요합니다. 배포 가능한 모델의 크기와 메모리 액세스 속도에 영향을 미치는 칩셋 메모리 제한에 의해 성능이 방해받을 수 있습니다. 대규모 신경망 및 데이터 집약적 인 작업을 수행 할 때 학습 칩셋은 많은 힘을 활용할 수 있습니다. 전력 소비가 높은 전원 소비는 제한된 전원 공급 장치가있는 모바일 및 에지 장치에서 사용하기에 비현실적으로 만들어지고 데이터 센터를 실행하는 비용을 높일 수 있습니다.

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딥 러닝 칩셋 시장 지역 통찰력

강력한 연구 환경으로 인해 시장을 지배하는 북미

특히 미국은 북미 지역의 저명한 학습 칩셋 개발 센터였습니다. 업계에 상당한 영향을 미치는 주요 기술 회사, 학업 기관 및 신생 기업은 그것을 집으로 부릅니다. 딥 러닝 칩셋 혁신은 Nvidia와 같은 조직이 중요한 역할을 수행 한 실리콘 밸리에서 특히 활발 해 왔습니다. 이 지역은 연구, 개발 및 자금 조달을위한 강력한 환경 덕분에 학습 칩셋 업계의 주요 업체입니다. 깊은 칩셋은 특히 아시아 태평양 지역, 특히 중국과 한국에서 빠른 성장과 혁신을 경험했습니다. 중국 기업은 화웨이, 알리바바, 바이두를 포함한 자신의 학습 칩셋을 만드는 데 많은 돈을 투자했습니다. 학습 칩셋 연구 개발은 인공 지능 (AI)에 대한 지역의 전략적 강조로 인해 크게 증가했습니다. 또한 한국은 삼성과 SK Hynix와 같은 회사 가이 분야에서 진전을 이루는 반도체 및 AI 기술에 투자하고 있습니다.

주요 업계 플레이어

주요 플레이어는 파트너십에 중점을 두어 경쟁 우위를 확보합니다.

저명한 시장 플레이어는 다른 회사와 파트너십을 맺어 경쟁을 앞당기도록 협력 노력을 기울이고 있습니다. 많은 회사들이 또한 제품 포트폴리오를 확장하기 위해 신제품 출시에 투자하고 있습니다. 합병 및 인수는 또한 플레이어가 제품 포트폴리오를 확장하기 위해 사용하는 주요 전략 중 하나입니다.

최고의 딥 러닝 칩셋 회사 목록

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

답장피ORT 적용 범위

이 보고서는 지역 및 국가 차원, Ssementation 시장 성장 및 시장 점유율의 글로벌 시장 규모에 대한 자세한 분석을 예상합니다. 이 보고서의 주요 목표는 사용자가 정의, 시장 잠재력, 영향을 미치는 트렌드 및 시장이 직면 한 문제 측면에서 시장을 이해하도록 돕는 것입니다. 판매의 분석, 시장 플레이어의 영향, 최근 개발, 기회 분석, 전략적 시장 성장 분석, 영토 시장 확장 및 기술 혁신은 보고서에 설명 된 주제입니다.