深度学习芯片组市场规模、份额、增长和行业分析，按类型（图形处理单元 (GPU)、中央处理单元 (CPU)、专用集成电路 (ASIC)、现场可编程门阵列 (FPGA) 等），按应用（消费、航空航天、军事与国防、汽车、工业、医疗等）、区域洞察和 2031 年预测

更新于: 29 April 2024

深度学习芯片组市场报告概述

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2022年全球深度学习芯片组市场规模为45.287亿美元，预计到2031年深度学习芯片组市场将达到774.90亿美元，预测期内复合年增长率为37.1%。

深度学习芯片组优化加快了深度神经网络的训练过程。它们能够处理巨大的数据集和复杂的计算，并且在矩阵乘法和卷积等运算中比传统处理器更有效。应用经过训练的深度学习模型对新数据进行预测或判断称为推理。通过学习芯片组可以加速推理过程，从而实现实时或近乎实时的数据处理。这对于语音识别、计算机视觉和自然语言处理等程序至关重要。学习芯片组经常将能源效率放在首位，这些芯片组可以最大限度地提高性能，同时最大限度地减少功耗。这种有效性对于在智能手机、物联网设备和边缘计算平台等低功耗系统上运行的应用程序至关重要。

为了让深度学习芯片组适应某些深度学习模型或任务，可以对其进行修改或重新编程。一些芯片组（例如 FPGA）提供硬件重新配置的灵活性，使开发人员能够根据其特定要求定制设计。

 TensorFlow、PyTorch 和 Caffe 等流行的深度学习软件框架均与深度学习芯片组兼容。对于深度学习从业者来说，这种集成保证了兼容性和易于开发。深度学习芯片组市场极大地提高了深度学习任务的速度和有效性，彻底改变了人工智能领域。它们使自动驾驶汽车、自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等各个领域的发展成为可能。

COVID-19 影响

" 供应链中断阻碍市场增长 "

国际供应网络，特别是半导体行业的供应网络，受到了疫情的干扰。为了满足深度学习芯片组的需求并维持制造水平，许多芯片制造商遇到了困难。工厂关闭、员工减少和运输问题导致制造和交付延迟。受疫情影响，人工智能（AI）和深度学习技术得到了更广泛的应用。随着企业和组织试图为医疗保健诊断、远程监控和自动化等任务创建人工智能驱动的解决方案，这刺激了对深度学习芯片组的需求。由于需求增加，供应链进一步紧张。由于封锁和社会隔离政策，许多企业和学术机构转向远程工作环境。深度学习的创建和使用受到了这一变化的影响。

最新趋势

" 增加处理核心数量以促进市场增长 "

深度学习芯片组始终致力于提高其性能。芯片架构必须得到增强，处理核心的数量必须增加，并且芯片的设计必须针对深度学习活动进行优化。为了满足深度学习算法的强烈处理需求，许多企业正在创建专门的深度学习加速器。由于这些加速器专为矩阵运算和神经网络计算而设计，因此可以缩短训练和推理时间并提高效率。混合精度计算技术正在被纳入学习芯片组中，以提高性能和能源效率。对于某些运算，芯片组可以使用较低精度的数据格式（例如半精度（16 位）甚至更低）来更快地进行计算，同时使用更少的功耗。

深度学习芯片组市场细分

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• 按类型

根据类型市场分为图形处理单元 (GPU)、中央处理单元 CPU。

• 按应用

根据应用市场分为消费类、航空航天、军事与国防、汽车、工业、医疗等。

驱动因素

" 创建专用芯片组以推动市场 "

深度学习已成为许多学科的关键工具，包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别和推荐系统。对深度学习应用的需求不断增长以及对更快、更有效处理的要求促使了专用芯片组的创建。深度学习模型经常需要复杂的计算和广泛的矩阵运算，这需要大量的处理能力。这些活动所需的性能可能超出传统中央处理单元 (CPU) 的能力，因此需要使用深度学习芯片组等专用硬件加速器。

" 高性能和高能效促进市场增长 "

深度学习芯片组试图平衡高性能和能源效率。随着深度学习模型的复杂性和规模的增加，能源消耗成为一个主要问题。深度学习工作负载最好由专用芯片组执行，这些芯片组旨在最大限度地提高计算效率、节省电池使用量并提高性能。传统的通用计算架构可能不太适合深度神经网络的特殊需求。卷积运算、矩阵乘法和激活函数只是学习芯片组旨在加速的神经网络计算中的一小部分。由于边缘计算和物联网 (IoT) 设备的出现，对网络边缘有效且强大的深度学习功能的需求不断增长。

限制因素

" 无法处理更大、更复杂的网络，阻碍市场扩张 "

深度学习模型，特别是深度神经网络，需要大量的计算和处理能力。这些模型的复杂性会给当前的深度学习芯片组带来负担，使其无法处理更大、更复杂的网络。对于存储权重、激活和中间输出的深度学习模型，经常需要大量内存。芯片组内存限制可能会影响性能，这些限制会影响可部署模型的大小和内存访问速度。在处理大规模神经网络和数据密集型任务时，学习芯片组会消耗大量电量。高功耗使其无法在电源有限的移动和边缘设备中使用，并会增加数据中心的运行成本。

深度学习芯片组市场区域洞察

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" 北美因其强大的研究环境而主导市场 "

美国尤其是北美芯片组开发学习的重要中心。对行业有重大影响的大型科技公司、学术机构和初创企业都将其视为家。深度学习芯片组创新在硅谷尤其活跃，NVIDIA 等组织在其中发挥了关键作用。由于其强大的研究、开发和资金环境，该地区是学习芯片组行业的主要参与者。深度芯片组经历了快速增长和创新，特别是在亚太地区，特别是在中国和韩国。中国企业投入大量资金创建自己的学习芯片组，包括华为、阿里巴巴和百度。由于该地区对人工智能 (AI) 的战略重点，学习芯片组的研究和开发显着增加。此外，韩国一直在半导体和人工智能技术方面进行投资，三星和SK海力士等公司在这些领域取得了长足的进步。

主要行业参与者

" 主要参与者注重合作伙伴关系以获得竞争优势 "

著名的市场参与者正在通过与其他公司合作来共同努力，以在竞争中保持领先地位。许多公司还投资新产品的发布，以扩大其产品组合。并购也是企业扩大产品组合的关键策略之一。

市场参与者列表

• NVIDIA (美国)
• 英特尔（美国）
• IBM (美国)
• 高通（美国）
• CEVA（法国）
• KnuEdge（美国）
• AMD（美国）
• Xilinx（中国）

RE P ORT 覆盖范围

该报告预计将对区域和国家层面的全球市场规模、细分市场增长和市场份额进行详细分析。该报告的主要目标是帮助用户了解市场的定义、市场潜力、影响趋势以及市场面临的挑战。报告解释的主题包括销售分析、市场参与者的影响、最新发展、机会分析、战略市场增长分析、领土市场扩张和技术创新。