Globale Marktgröße für neuronale Prozessoren nach Typ (Multilayer Perceptron, Convolutional Neural Network), nach Komponente (Hardware, Software), nach Anwendung (Automobil, Elektronik), nach geografischem Umfang und Prognose

Marktgröße und Prognose für neuronale Prozessoren

Die Marktgröße für neuronale Prozessoren wurde in den letzten Jahren mit erheblichen Wachstumsraten schneller geschätzt und es wird geschätzt, dass der Markt im Prognosezeitraum, d. h. von 2023 bis 2030, erheblich wachsen wird.

Zu den wichtigsten Treibern und Trends des Marktes für neuronale Prozessoren, die die Expansion des Marktes vorantreiben, gehören die zunehmende Einführung des maschinellen Lernens in einer Vielzahl von Branchen, darunter Fertigung, Automobilindustrie, Luft- und Raumfahrt, Elektronik, Sport, Luftfahrt und Unterhaltung, sowie der schnelle Wandel der Informationsbranche. Sowohl die Entwicklung operativ erfolgreicher Vorhersagemodelle als auch die Ressourcennutzung nutzen stark neuronale Verarbeitungseinheiten. Sie wurden in einer Vielzahl von Disziplinen vorgestellt, darunter Mustererkennung, Datenanalyse, Spracherkennung, Roboterkinetik und Computervision. Der Markt für neuronale Prozessoren wächst aufgrund der zunehmenden Datennutzung in einer Vielzahl von Branchen. Der Bericht zum globalen Markt für neuronale Prozessoren bietet eine ganzheitliche Bewertung des Marktes. Der Bericht bietet eine umfassende Analyse der wichtigsten Segmente, Trends, Treiber, Einschränkungen, des Wettbewerbsumfelds und der Faktoren, die auf dem Markt eine wesentliche Rolle spielen.

Globale Marktdefinition für neuronale Prozessoren

Neuronale Prozessoren, auch als neuronale Verarbeitungseinheiten bezeichnet, sind spezialisierte Mikroprozessorschaltungen, die sich auf die Implementierung von Logik- und Arithmetiksteuerung konzentrieren, die erforderlich ist, um maschinelle Lernalgorithmen durch die Arbeit mit Vorhersagemodellen wie Zufallswäldern und künstlichen neuronalen Netzwerken zu beschleunigen. Die neuronalen Netzwerkprozessoren reduzieren den Verbrauch von Computerverarbeitung im gesamten Computernetzwerk. Sie verwenden neuronale Netzwerke, um maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz in einer einzigen Einheit zu kombinieren. Für grundlegende Rechenoperationen sind sie ungeeignet.

Forschung, Entwicklung und schnelle Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens beeinflussen das Wachstum neuronaler Prozessoren erheblich. Anwendungen wie selbstfahrende Fahrzeuge, Systemüberwachung und Gesundheitsinfrastruktur verwenden häufig Techniken des maschinellen Lernens. Maschinelles Lernen ist unter anderem nützlich, um das Rechnen zu beschleunigen, eine angemessene Ressourcennutzung sicherzustellen und Prozesse zu automatisieren. Sie werden in der Fertigungs-, Automobil-, Einzelhandels- und Elektronikbranche umfassend eingesetzt. Es wurde in einer Vielzahl von Disziplinen vorgestellt, darunter Datenkomprimierung, Analytik, Mustererkennung, Roboterkinetik und Computervision. Das Hauptziel neuronaler Netzwerke besteht darin, ein effektives, anpassbares Plattformsystem zu schaffen, das besser funktioniert als die herkömmlichen Ansätze. Faltungsneuronale Netze, rekurrierende neuronale Netze, flache neuronale Netze, mehrschichtige Perzeptronen, rekursive neuronale Netze, Langzeit-Kurzzeitgedächtnisse und Sequenz-zu-Sequenz-Modelle sind einige der Typen neuronaler Prozessoren, die kategorisiert werden können.

Zusätzlich kann der Markt für neuronale Prozessoren in drei Segmente unterteilt werdenHardware, Software und Dienstleistungen. Die Automobil-, Unterhaltungs-, Industrieautomatisierungs-, Luft- und Raumfahrt- und Verteidigungsindustrie gehören zu den zahlreichen Endverbrauchern neuronaler Prozessoren. Die Entwicklung neuronaler Prozessoren wird maßgeblich durch die Nutzung dieser Geräte für künstliche Intelligenz, Echtzeitoperationen und Deep-Learning-Techniken beeinflusst.

Weltweiter Marktüberblick für neuronale Prozessoren

Die Verwendung neuronaler Prozessoren in Echtzeit- und automatisierten Prozessen ist in mehreren Sektoren weit verbreitet. Maschinelle Lernansätze wie Random Forests und künstliche neuronale Netzwerke werden mithilfe neuronaler Verarbeitungseinheiten implementiert, wodurch eine flexible maschinelle Lerntechnik für eine Vielzahl von Aufgaben ermöglicht wird. Die neuronalen Netzwerkprozessoren reduzieren den Verarbeitungsaufwand des gesamten Computernetzwerks. Sie können Berechnungen beschleunigen, Ressourcen optimal nutzen und Verfahren automatisieren, neben anderen Vorteilen. Sie werden in der Elektronik, der Automobilindustrie, im Einzelhandel, in der Produktion und in anderen Wirtschaftssektoren häufig eingesetzt.

Darüber hinaus wächst die Bedeutung neuronaler Prozessoren im Automobilsektor als Reaktion auf den steigenden Bedarf an Automatisierung, wie z. B. autonomes Fahren, Sprachsteuerung und künstliche Intelligenz in Fahrzeugen. Die Verwendung neuronaler Verarbeitungseinheiten nimmt in einer Vielzahl von Sektoren zu, da sie eine schnelle und bequeme Datenverarbeitung, Echtzeitverarbeitung und Datenlernstrategie ermöglichen. Sie eignen sich auch aufgrund ihres geringen Stromverbrauchs, ihrer schnellen Datenverarbeitung und ihrer Effizienz im Einsatz für ihre Verwendung. Die Anzahl der Gehirnverarbeitungseinheiten steigt aufgrund verstärkter Entwicklung, Forschung und Erfindungen. Der Markt für neuronale Prozessoren wächst aufgrund der beschleunigten Infrastrukturinvestitionen und der wirtschaftlichen Expansion.

wobei die für neuronale Prozessoren benötigte Datenmenge größer ist als die für herkömmliche Techniken, was ihren Einsatz schwieriger macht. Darüber hinaus behindern eine Reihe von Problemen mit der neuronalen Verarbeitungseinheit das Wachstum des Marktes für neuronale Prozessoren. Die Kosten für die Berechnung von Algorithmen machen die Verwendung neuronaler Verarbeitungseinheiten schwieriger.

Globale Segmentierungsanalyse des Marktes für neuronale Prozessoren

Der globale Markt für neuronale Prozessoren ist nach Typ, Komponente, Anwendung und Geografie segmentiert.

Markt für neuronale Prozessoren nach Typ

• Mehrschichtiges Perzeptron
• Faltendes neuronales Netzwerk
• Rekursives neuronales Netzwerk
• Rekurrentes neuronales Netzwerk
• Sequenz-zu-Sequenz-Modell
• Flaches neuronales Netzwerk
• Langes Kurzzeitgedächtnis

Basierend auf dem Typ ist der Markt in Mehrschichtiges Perzeptron, Faltungsneuronales Netzwerk, Rekursives neuronales Netzwerk, Rekurrentes neuronales Netzwerk, Sequenz-zu-Sequenz-Modell, Flaches neuronales Netzwerk und Langes Kurzzeitgedächtnis unterteilt. Das Segment der Convolutional Neural Networks hatte im Jahr 2022 den größten Marktanteil und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer signifikanten CAGR wachsen. Zahlreiche Branchen, darunter die Automobil-, Luft- und Raumfahrt-, Elektronik-, Luftfahrt-, Sport-, Fertigungs- und Unterhaltungsindustrie, setzen regelmäßig verschiedene Arten von neuronalen Prozessoren ein. Convolutional Neural Networks werden häufig im Deep Learning verwendet, um Daten zu verarbeiten, Bilder zu interpretieren und den Bedarf an menschlichem Eingreifen zu reduzieren, was das Marktwachstum des Segments vorantreibt.

Markt für neuronale Prozessoren, nach Komponenten

• Hardware
• Software
• Dienste

Basierend auf Komponenten wurde der globale Markt für neuronale Prozessoren in Hardware, Software und Dienste segmentiert. Aufgrund der sich rasch entwickelnden Innovationen und Fortschritte bei der Hardware, die in der neuronalen Verarbeitung eingesetzt wird, war diese Kategorie der Marktführer für globale neuronale Prozessoren.

Markt für neuronale Prozessoren, nach Anwendung

• Automobilindustrie
• Elektronik
• Verteidigung
• Luft- und Raumfahrt
• Unterhaltung
• Sonstige

Basierend auf der Anwendung wurde der globale Markt für neuronale Prozessoren in die Branchen Automobilindustrie, Elektronik, Verteidigung, Luft- und Raumfahrt, Unterhaltung und Sonstige unterteilt. Es wird erwartet, dass sich der Einsatz neuronaler Netzwerke in der Automobilindustrie im gesamten Prognosezeitraum schnell entwickeln wird. Die Nachfrage nach Automatisierung, wie Sprachsteuerung, autonomes Fahren und künstliche Intelligenz in Autos, treibt den Einsatz neuronaler Prozessoren in der Branche in die Höhe.

Markt für neuronale Prozessoren, nach Geografie

• Nordamerika
• Europa
• Asien-Pazifik
• Rest der Welt

Auf Grundlage der Geografie wird der globale Markt für neuronale Prozessoren in Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik und den Rest der Welt unterteilt. Asien-Pazifik hatte den größten Marktanteil und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer signifikanten CAGR wachsen. Aufgrund der weit verbreiteten Anwendung neuronaler Prozessoren in einer Vielzahl von Branchen, darunter Landwirtschaft, Luftfahrt, Unterhaltung und andere, sowie der zunehmenden Verwendung von Deep Learning in vielen Sektoren und Investitionen in die Infrastrukturentwicklung für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in allen Branchen.

Schlüsselakteure

Der Studienbericht „Globaler Markt für neuronale Prozessoren“ bietet wertvolle Einblicke mit Schwerpunkt auf dem globalen Markt. Die wichtigsten Akteure auf dem Markt sind Teradeep Inc, BrainChip Holdings Ltd, Graphcore und Advanced Micro Devices, Intel Corp, IBM Corp, Google Inc, Qualcomm Inc, CEVA Inc, NVIDIA Corp und andere. Dieser Abschnitt bietet einen Unternehmensüberblick, eine Ranglistenanalyse, die regionale und branchenspezifische Präsenz des Unternehmens sowie eine ACE Matrix.

Unsere Marktanalyse umfasst auch einen Abschnitt, der ausschließlich diesen großen Akteuren gewidmet ist, in dem unsere Analysten einen Einblick in die Finanzberichte aller großen Akteure sowie Produktbenchmarking und SWOT-Analysen geben.

Wichtige Entwicklungen

• Im November 2022 entwickelt Renesas Electronics neuromorphe Geräte für TinyML. Es handelt sich um die neueste Generation neuronaler Netzwerke, sogenannte Spike Neural Networks (SNNs), deren Funktionsweise und die zum Ausführen dieser Algorithmen erforderliche Hardware. Und um die Vielfalt der Vorteile aufzuzeigen, die SNNs gegenüber herkömmlichen künstlichen neuronalen Netzwerken haben.
• Im Juni 2022 integrierte Aspinity den AML100 mit den kundenspezifischen Glasbruchalgorithmen des Unternehmens, um Sensorik, Verarbeitung und Entscheidungsfindung im analogen Bereich mit extrem niedrigem Stromverbrauch zu implementieren und die damit verbundene Stromverschwendung zu vermeiden. Das Glas hat eine Batterielebensdauer von fünf Jahren und eliminiert Fehlalarme durch normale Haushaltsgeräusche.

Ace-Matrix-Analyse

Die im Bericht bereitgestellte Ace-Matrix würde helfen, die Leistung der wichtigsten Akteure dieser Branche zu verstehen, da wir für diese Unternehmen eine Rangfolge anhand verschiedener Faktoren wie Servicefunktionen und Innovationen, Skalierbarkeit, Innovation der Services, Branchenabdeckung, Branchenreichweite und Wachstums-Roadmap erstellen. Basierend auf diesen Faktoren ordnen wir die Unternehmen in die vier Kategorien Aktiv, Spitzenreiter, Aufstrebend und Innovatoren

Marktattraktivität

Das bereitgestellte Bild der Marktattraktivität hilft außerdem dabei, Informationen über die Region zu erhalten, die auf dem globalen Markt für neuronale Prozessoren führend ist. Wir decken die wichtigsten Einflussfaktoren ab, die für das Branchenwachstum in der jeweiligen Region verantwortlich sind.

Porters Fünf Kräfte

Das bereitgestellte Bild hilft außerdem dabei, Informationen über Porters Fünf-Kräfte-Modell zu erhalten, das eine Blaupause zum Verständnis des Verhaltens von Wettbewerbern und der strategischen Positionierung eines Akteurs in der jeweiligen Branche bietet. Porters Fünf-Kräfte-Modell kann verwendet werden, um die Wettbewerbslandschaft auf dem globalen Markt für neuronale Prozessoren zu bewerten, die Attraktivität eines bestimmten Sektors einzuschätzen und Investitionsmöglichkeiten einzuschätzen.

Berichtsumfang

Top-Trendberichte

Forschungsmethodik der Marktforschung