Tamanho do mercado, participação, crescimento e análise da indústria Deep Learning Chipset, por tipo (Unidades de processamento gráfico (GPUs), Unidades centrais de processamento (CPUs), Circuitos integrados específicos de aplicativos (ASICs), Arrays de portas programáveis ​​em campo (FPGAs) e outros), Por Aplicação (Consumidor, Aeroespacial, Militar e Defesa, Automotivo, Industrial, Médico e Outros), Previsão Regional para 2028

Atualizado em: 29 April 2024

Visão geral do relatório de mercado de chipsets de aprendizagem profunda

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O tamanho global do mercado de chipsets de aprendizagem profunda foi de US$ 4.528,7 milhões em 2022 e o mercado de chipsets de aprendizagem profunda deverá atingir US$ 77.490 milhões até 2031, exibindo um CAGR de 37,1% durante o período de previsão.

O processo de treinamento para redes neurais profundas é acelerado pela otimização do chipset de aprendizado profundo. Eles são capazes de lidar com enormes conjuntos de dados e cálculos complexos e são mais eficazes que os processadores convencionais em operações como multiplicação e convolução de matrizes. A aplicação de um modelo de aprendizagem profunda que foi treinado para fazer previsões ou julgamentos sobre novos dados é chamada de inferência. O processo de inferência pode ser acelerado por meio de chipsets de aprendizagem, permitindo o processamento de dados em tempo real ou quase em tempo real. Isso é essencial para programas como reconhecimento de fala, visão computacional e processamento de linguagem natural. A eficiência energética recebe frequentemente prioridade máxima através de chipsets de aprendizagem, que maximizam o desempenho e minimizam o uso de energia. Essa eficácia é essencial para aplicativos que operam em sistemas de baixo consumo de energia, como smartphones, dispositivos IoT e plataformas de computação de ponta.

Para que os chipsets de aprendizagem profunda se adaptem a determinados modelos ou tarefas de aprendizagem profunda, eles podem ser modificados ou reprogramados. Alguns chipsets, como os FPGAs, oferecem flexibilidade na reconfiguração de hardware, permitindo que os desenvolvedores adaptem o design às suas necessidades específicas.

 Estruturas de software de aprendizado profundo conhecidas, como TensorFlow, PyTorch e Caffe, são compatíveis com chipsets de aprendizado profundo. Para profissionais de aprendizagem profunda, esta integração garante compatibilidade e facilidade de desenvolvimento. O mercado de chipsets de aprendizagem profunda aumentou consideravelmente a velocidade e a eficácia das tarefas de aprendizagem profunda, revolucionando o campo da inteligência artificial. Eles possibilitaram desenvolvimentos em diversos campos, incluindo carros autônomos, processamento de linguagem natural, visão computacional e sistemas de recomendação.

Impacto da COVID-19

"Interrupção na cadeia de suprimentos pode impedir o crescimento do mercado"

As redes de fornecimento internacionais, especialmente as da indústria de semicondutores, foram perturbadas pela pandemia. Para atender à demanda por chipsets de aprendizagem profunda e sustentar os níveis de fabricação, muitos fabricantes de chips encontraram dificuldades. Atrasos na fabricação e entrega foram causados ​​por fechamentos de fábricas, pessoal menor e problemas de transporte. A inteligência artificial (IA) e as tecnologias de aprendizagem profunda tornaram-se mais amplamente utilizadas como resultado da pandemia. À medida que empresas e organizações tentavam criar soluções baseadas em IA para tarefas como diagnóstico de saúde, monitoramento remoto e automação, isso alimentava a demanda por chipsets de aprendizagem profunda. A cadeia de abastecimento ficou ainda mais tensa como resultado do aumento da procura. Muitas empresas e instituições académicas mudaram para ambientes de trabalho remotos como resultado de confinamentos e políticas de isolamento social. A criação e o uso do aprendizado profundo foram impactados por essa mudança.

ÚLTIMAS TENDÊNCIAS

"Aumento do número de núcleos de processamento para aumentar o crescimento do mercado"

Os chipsets para aprendizado profundo estão sempre trabalhando para melhorar suas capacidades de desempenho. A arquitetura do chip deve ser aprimorada, o número de núcleos de processamento aumentado e o design do chip deve ser otimizado para atividades de aprendizagem profunda. Para atender às intensas necessidades de processamento dos algoritmos de aprendizagem profunda, muitas empresas estão criando aceleradores especializados de aprendizagem profunda. Como esses aceleradores são projetados para operações matriciais e cálculos de redes neurais, as durações de treinamento e inferência são reduzidas e tornam-se mais eficazes. Técnicas de computação de precisão mista estão sendo incluídas nos chipsets de aprendizagem para aumentar o desempenho e a eficiência energética. Os chipsets podem realizar cálculos mais rapidamente e usar menos energia usando formatos de dados de menor precisão, como meia precisão (16 bits) ou até menos, para algumas operações.

Segmentação do mercado de chipsets de aprendizagem profunda

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• Por tipo

Com base no tipo de mercado, o mercado é classificado como unidades de processamento gráfico (GPUs), unidades centrais de processamento (CPUs).

• Por aplicativo

Com base no mercado de aplicação é classificado como Consumidor, Aeroespacial, Militar e Defesa, Automotivo, Industrial, Médico e Outros.

FATORES MOTORISTAS

"Criação de chipsets especializados para impulsionar o mercado"

A aprendizagem profunda tornou-se uma ferramenta fundamental em diversas disciplinas, incluindo visão computacional, processamento de linguagem natural, reconhecimento de fala e sistemas de recomendação. A criação de chipsets especializados foi motivada pela crescente demanda por aplicações de aprendizagem profunda e pela necessidade de processamento mais rápido e eficaz. Os modelos de aprendizagem profunda frequentemente envolvem cálculos complexos e operações matriciais extensas, que necessitam de muito poder de processamento. O desempenho necessário para essas atividades pode estar acima das capacidades das unidades centrais de processamento (CPUs) convencionais, necessitando do uso de aceleradores de hardware especializados, como chipsets de aprendizagem profunda.

"Alto desempenho e eficiência energética para aumentar o crescimento do mercado"

Chipsets para aprendizado profundo tentam equilibrar alto desempenho e eficiência energética. O consumo de energia torna-se uma grande preocupação à medida que os modelos de aprendizagem profunda crescem em complexidade e tamanho. As cargas de trabalho de aprendizagem profunda são melhor executadas por chipsets especializados, feitos para maximizar a eficiência computacional, economizar o uso da bateria e melhorar o desempenho. As necessidades específicas das redes neurais profundas podem não ser adequadas às arquiteturas convencionais de computação de uso geral. Operações convolucionais, multiplicações de matrizes e funções de ativação são apenas alguns dos cálculos de redes neurais que os chipsets de aprendizagem são projetados para acelerar. Há uma demanda crescente por recursos de aprendizagem profunda eficazes e potentes na borda da rede devido ao surgimento da computação de ponta e dos dispositivos de Internet das Coisas (IoT).

FATORES DE RESTRIÇÃO

"Incapacidade de lidar com redes maiores e mais complicadas para impedir a expansão do mercado"

Modelos de aprendizagem profunda, em particular redes neurais profundas, exigem muita capacidade de computação e processamento. A complexidade desses modelos pode sobrecarregar os atuais chipsets de aprendizagem profunda, impedindo-os de lidar com redes maiores e mais complicadas. Para que modelos de aprendizado profundo armazenem pesos, ativações e resultados intermediários, muitas vezes é necessária muita memória. O desempenho pode ser prejudicado por restrições de memória do chipset que afetam o tamanho dos modelos implementáveis ​​e a velocidade de acesso à memória. Ao trabalhar com redes neurais massivas e tarefas com uso intensivo de dados, os chipsets de aprendizagem podem consumir muita energia. O alto consumo de energia pode torná-los impraticáveis ​​para uso em dispositivos móveis e de borda com fontes de alimentação restritas e aumentar o custo de operação de data centers.

Insights regionais do mercado de chipsets de aprendizagem profunda

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"A América do Norte dominará o mercado devido ao seu forte ambiente para pesquisa"

Os Estados Unidos, em particular, têm sido um centro proeminente para o desenvolvimento de chipsets de aprendizagem na América do Norte. As principais empresas de tecnologia, instituições acadêmicas e start-ups com impacto substancial na indústria chamam-no de lar. A inovação em chipsets de aprendizagem profunda tem sido particularmente ativa no Vale do Silício, onde organizações como a NVIDIA desempenharam um papel fundamental. A área é um participante importante na indústria de chipsets de aprendizagem graças ao seu forte ambiente para pesquisa, desenvolvimento e financiamento. Os chipsets profundos experimentaram rápido crescimento e inovação, especialmente na área Ásia-Pacífico, especialmente na China e na Coreia do Sul. As empresas chinesas investiram muito dinheiro na criação de seus próprios chipsets de aprendizagem, incluindo Huawei, Alibaba e Baidu. A pesquisa e o desenvolvimento de chipsets de aprendizagem aumentaram significativamente como resultado da ênfase estratégica da região na inteligência artificial (IA). Além disso, a Coreia do Sul tem feito investimentos em semicondutores e tecnologia de IA, com empresas como a Samsung e a SK Hynix a fazer progressos nestes campos.

PRINCIPAIS ATORES DA INDÚSTRIA

"Principais participantes focam em parcerias para obter vantagem competitiva"

Intervenientes proeminentes do mercado estão a fazer esforços de colaboração através de parcerias com outras empresas para se manterem à frente da concorrência. Muitas empresas também estão investindo no lançamento de novos produtos para expandir seu portfólio de produtos. Fusões e aquisições também estão entre as principais estratégias utilizadas pelos players para expandir seus portfólios de produtos.

Lista de participantes do mercado perfilados

• NVIDIA (EUA)
• Intel (EUA)
• IBM (EUA)
• Qualcomm (EUA)
• CEVA (França)
• KnuEdge (EUA)
• AMD (EUA)
• Xilinx (China)

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O relatório prevê uma análise detalhada do tamanho do mercado global em nível regional e nacional, o crescimento do mercado de segmentação e a participação de mercado. O principal objetivo do relatório é ajudar o usuário a compreender o mercado em termos de definição, potencial de mercado, tendências de influência e os desafios enfrentados pelo mercado. Uma análise de vendas, o impacto dos participantes do mercado, desenvolvimentos recentes, análise de oportunidades, análise estratégica de crescimento de mercado, expansão territorial do mercado e inovações tecnológicas são o assunto explicado no relatório.

 

 

 

Escopo do relatório

Cobertura do relatório	detalhe
valor do tamanho do mercado	US $ 4528.7 Milhão de 2022
Por valor de tamanho de mercado	US $ 77490 Milhão Para 2031
taxa de crescimento	CAGR de 37.1% de 2022 to 2031
Período de previsão	2022-2031
ano base	2021
Dados históricos disponíveis	Sim
Segmento alvo	Tipos e aplicações
Faixa de área	Global