Tamanho do mercado de chipsets de aprendizado profundo, participação, crescimento e análise da indústria, por tipo (Unidades de Processamento de Gráficos (GPUs), unidades de processamento central (CPUs), circuitos integrados específicos de aplicativos (ASICs), matrizes de portões programáveis ​​de campo (FPGAs) e outros), Por aplicação (consumidor, aeroespacial, militar e defesa, automotivo, industrial, médico e outros), insights regionais e

Visão geral do relatório do mercado de chipsets de aprendizado profundo

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O tamanho do mercado global de chipset de aprendizado profundo é de US $ 8,51 bilhões em 2024 e deve atingir US $ 106,25 bilhões até 2032, crescendo a uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de cerca 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 do que os processadores convencionais em operações como multiplicação e convolução da matriz. A aplicação de um modelo de aprendizado profundo que foi treinado para fazer previsões ou julgamentos em novos dados é referido como inferência. O processo de inferência pode ser acelerado aprendendo chipsets, 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 é frequentemente dada prioridade, aprendendo chipsets, que maximizam o desempenho e minimizam o uso de energia. Essa eficácia é essencial para aplicativos que operam em sistemas de baixa potência, como smartphones, dispositivos IoT e plataformas de computação de borda.

Para que os chipsets de aprendizado profundo se adaptem a certos modelos ou tarefas de aprendizado profundo, eles podem ser modificados ou reprogramados. Alguns chipsets, como os FPGAs, fornecem flexibilidade na reconfiguração de hardware, permitindo que os desenvolvedores adaptem o design aos seus requisitos específicos.

Estruturas populares de software de aprendizado profundo, como Tensorflow, Pytorch e Caffe, são todos compatíveis com chipsets de aprendizado profundo. Para profissionais de aprendizagem profunda, essa integração garante compatibilidade e facilidade de desenvolvimento. O mercado de chipset de aprendizado profundo aumentou consideravelmente a velocidade e a eficácia das tarefas de aprendizado profundo, revolucionando o campo da inteligência artificial. Eles tornaram possível desenvolvimentos em uma variedade de campos, incluindo carros autônomos, processamento de linguagem natural, visão computacional e sistemas de recomendação.

Impacto covid-19

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

As redes internacionais de suprimentos, especialmente as da indústria de semicondutores, foram interrompidas pela pandemia. Para atender à demanda por chipsets de aprendizado profundo e sustentar os níveis de fabricação, muitos fabricantes de chips encontraram dificuldades. Atrasos na fabricação e entrega foram causados ​​pelo fechamento de fábrica, uma equipe menor e problemas de transporte. A inteligência artificial (IA) e as tecnologias de aprendizado profundo tornaram -se mais amplamente utilizadas como resultado da pandemia. Enquanto empresas e organizações tentavam criar soluções movidas a IA para tarefas como diagnóstico de assistência médica, monitoramento remoto e automação, isso alimentou a demanda por chipset de aprendizado profundo. A cadeia de suprimentos foi ainda mais tensa como resultado do aumento da demanda. Muitas empresas e instituições acadêmicas mudaram para configurações de trabalho remotas como resultado de bloqueios e políticas de isolamento social. A criação e o uso de 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 aumentou e o design do chip deve ser otimizado para atividades de aprendizado profundo. Para atender às intensas necessidades de processamento dos algoritmos de aprendizado profundo, muitas empresas estão criando aceleradores de aprendizado profundo especializados. Como esses aceleradores são projetados para operações de matriz e cálculos de rede neural, as durações de treinamento e inferência são reduzidas e tornadas mais eficazes. As técnicas de computação de precisão mista estão sendo incluídas no aprendizado de chipsets para aumentar o desempenho e a eficiência energética. Os chipsets podem realizar cálculos mais rapidamente enquanto usam menos energia usando formatos de dados de baixa precisão, como meia precisão (16 bits) ou até mais baixos, para algumas operações.

Segmentação de mercado de chipset de aprendizado profundo

Por tipo

Com base no mercado de tipos, é classificado como unidades de processamento gráfico (GPUs), unidades de processamento central CPUs.

Por aplicação

Com base no mercado de aplicativos, é classificado como consumidor, aeroespacial, militar e defesa, automotivo, industrial, médico e outros.

Fatores determinantes

"Criação de chipsets especializados para fornecer impulso ao mercado"

O aprendizado profundo se tornou uma ferramenta -chave em várias 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 aplicativos de aprendizado profundo e pelo requisito de processamento mais rápido e eficaz. Os modelos de aprendizado profundo freqüentemente envolvem cálculos intrincados e operações de matriz extensas, que precisam de muito poder de processamento. O desempenho necessário para essas atividades pode estar acima dos recursos das unidades de processamento central convencional (CPUs), necessitando do uso de aceleradores de hardware especializados como chipsets de aprendizado profundo.

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

Os chipsets para aprendizado profundo tentam equilibrar o alto desempenho e a eficiência energética. O consumo de energia se torna uma grande preocupação à medida que os modelos de aprendizado profundo crescem em complexidade e tamanho. As cargas de trabalho de aprendizado profundo são melhor realizadas por chipsets especializados, feitos para maximizar a eficiência computacional, salvar o uso da bateria e melhorar o desempenho. As necessidades particulares das redes neurais profundas podem não ser bem adequadas por arquiteturas de computação de uso geral convencionais. Operações convolucionais, multiplicações de matriz e funções de ativação são apenas alguns dos cálculos de rede neural que o aprendizado de chipsets foi projetado para acelerar. Há uma demanda crescente por recursos de aprendizado eficaz e potente de aprendizado profundo na borda da rede devido ao surgimento de dispositivos de computação de borda e Internet das Coisas (IoT).

Fatores de restrição

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

Modelos de aprendizado profundo, em particular redes neurais profundas, exigem muita capacidade de computação e processamento. A complexidade desses modelos pode colocar uma carga nos chipsets de aprendizado profundo atuais, impedindo -os de lidar com redes maiores e mais complicadas. Para modelos de aprendizado profundo para armazenar pesos, ativações e saídas intermediárias, muita memória é frequentemente necessária. O desempenho pode ser dificultado pelas restrições de memória do chipset que afetam o tamanho dos modelos implantáveis ​​e a velocidade do acesso à memória. Ao trabalhar com enormes redes neurais e tarefas intensivas em dados, os chipsets de aprendizado podem usar 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 dos data centers em execução.

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Mercado de chipset de aprendizado profundo Insights regionais

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

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

Principais participantes do setor

"Os principais atores se concentram nas parcerias para obter uma vantagem competitiva"

Os participantes proeminentes do mercado estão fazendo esforços colaborativos ao fazer parceria com outras empresas para ficar à frente da concorrência. Muitas empresas também estão investindo em lançamentos de novos produtos para expandir seu portfólio de produtos. Fusões e aquisições também estão entre as principais estratégias usadas pelos jogadores para expandir seus portfólios de produtos.

Lista das principais empresas de chipset de aprendizado profundo

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

RÉPCobertura ort

O relatório antecipa uma análise detalhada do tamanho do mercado global em nível regional e nacional, o crescimento do mercado de ssegmentação e a participação de mercado. O principal objetivo do relatório é ajudar o usuário a entender o mercado em termos de definição, potencial de mercado, tendências influenciadas e os desafios enfrentados pelo mercado. Aanálise das vendas, o impacto dos participantes do mercado, desenvolvimentos recentes, análise de oportunidades, análise de crescimento estratégico do mercado, expansão do mercado territorial e inovações tecnológicas são o assunto explicado no relatório.