Deep Learning Chipset Market Size, Share, Growth, and Industry Analysis, By Type (Graphics Processing Units (GPUs), Central Processing Units (CPUs), Application Specific Integrated Circuits (ASICs), Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) and Others), By Application (Consumer, Aerospace, Military & Defense, Automotive, Industrial, Medical and Others), Regional Insights, and Forecast From 2025 To 2033

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深度学习芯片组市场报告概述

预计2024年价值85.1亿美元的深度学习芯片组市场将始终如一地增长，到2025年达到116.7亿美元，到2033年最终达到14568亿美元，稳定的复合年增长率为37.1％，分别为2025年至2033年。

深度学习芯片组的优化加强了深层神经网络的训练过程。他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操作中，它们比常规处理器更有效。应用经过训练以做出预测或对新数据进行判断的深度学习模型称为推理。可以通过学习芯片组，实现实时或几乎实时数据处理来加强推理过程。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。通过学习芯片组，经常将能源效率优先考虑，从而最大程度地提高性能，同时最大程度地减少功率使用情况。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。

为了使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）在硬件重新配置方面具有灵活性，使开发人员能够根据其特定要求调整设计。

 流行的深度学习软件框架（例如Tensorflow，Pytorch和Caffe）都与深度学习芯片组兼容。对于深度学习从业者来说，这种整合可以保证兼容性和易于发展。 深度学习芯片组市场已大大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。他们使各个领域的开发项目成为可能，包括自动驾驶汽车，自然语言处理，计算机视觉和推荐系统。

COVID-19影响

供应链的破坏阻碍了市场的增长

国际供应网络，尤其是在半导体行业的供应网络，被大流行所破坏。为了满足对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。制造和交付的延误是由工厂关闭，较小的员工和运输问题引起的。由于大流行，人工智能（AI）和深度学习技术已被更广泛地使用。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AI驱动的解决方案，因此这种对深度学习芯片组的需求助长了。由于需求的增加，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了远程工作环境。这种变化影响了深度学习的创造和使用。

最新趋势

加工核心数量增加以增加市场增长

深度学习的芯片组一直在努力提高其性能能力。必须增强芯片架构，加工核心的数量增加，并且必须优化芯片的设计用于深度学习活动。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。由于这些加速器是为矩阵操作和神经网络计算而设计的，因此培训和推理持续时间缩短并更有效。混合精液计算技术被包括在学习芯片组中，以提高性能和能源效率。芯片组可以通过使用较低的精度数据格式（例如半精度（16位）甚至较低的功率来进行较少的功率进行更快的计算，以进行某些操作。

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深度学习芯片组市场细分

按类型

基于类型市场被归类为图形处理单元（GPU），中央处理单元CPU。

通过应用

基于应用程序市场被归类为消费者，航空航天，军事和国防，汽车，工业，医疗等。

驱动因素

创建专业芯片组以为市场提供动力

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。由于对深度学习应用的需求不断增长以及对更快，更有效的处理的需求的增加，已经引起了专业芯片组的创建。深度学习模型经常需要复杂的计算和广泛的矩阵操作，这需要大量的处理能力。这些活动所需的性能可能高于常规中央处理单元（CPU）的功能，因此需要使用专门的硬件加速器（例如深度学习芯片组）。

高性能和能源效率以提高市场增长

深度学习的芯片组，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长，能源消耗成为主要关注点。深度学习工作负载最好由专业芯片组执行，这些芯片组是为了最大程度地提高计算效率，节省电池的使用并提高性能。常规通用计算体系结构可能不太适合深度神经网络的特殊需求。卷积操作，矩阵乘法和激活功能只是学习芯片组旨在加快的一些神经网络计算。由于边缘计算和物联网（IoT）设备的出现，对网络边缘有效和有效的深度学习能力的需求不断增长。

限制因素

无能力处理更大，更复杂的网络来阻碍市场扩张

深度学习模型，尤其是深度神经网络，需要大量计算和处理能力。这些模型的复杂性可以使当前的深度学习芯片组负载，从而阻止它们处理更大，更复杂的网络。为了存储重量，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，这些芯片组内存限制会影响可部署模型的大小和内存访问速度。在处理大规模的神经网络和数据密集型任务时，学习芯片组可以用尽很多功能。高功耗可以使它们不切实际地用于具有限制电源的移动设备和边缘设备，并提高运行数据中心的成本。

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深度学习芯片组市场区域见解

北美由于其强大的研究环境而占据市场

特别是美国一直是北美学习芯片组开发的杰出中心。主要的技术公司，学术机构和初创企业对行业产生了重大影响。深度学习芯片组的创新在硅谷特别活跃，其中Nvidia等组织发挥了关键作用。由于其研究，开发和资金的强大环境，该地区是学习芯片组行业的主要参与者。深层芯片组经历了快速的增长和创新，尤其是在亚太地区，特别是在中国和韩国。中国企业投入了大量资金来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）的战略重视，学习芯片组的研究和发展已大大增加。此外，韩国一直在对半导体和AI技术进行投资，而这些领域的公司和SK Hynix等公司都在这些领域进行了大步发展。

关键行业参与者

主要参与者专注于伙伴关系以获得竞争优势

杰出的市场参与者通过与其他公司合作以保持竞争的领先地位，从而做出了合作的努力。许多公司还投资于新产品发布，以扩大其产品组合。合并和收购也是玩家扩展其产品组合的关键策略之一。

顶级深度学习芯片组公司的清单

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

关于pOrt覆盖范围

该报告预计将对区域和国家一级的全球市场规模，分解市场的增长和市场份额进行详细分析。该报告的主要目的是帮助用户从定义，市场潜力，影响趋势以及市场面临的挑战方面了解市场。报告中解释了销售的销售，市场参与者的影响，最新发展，机会分析，战略市场增长分析，领土市场的扩展和技术创新是报告中的主题。