하드웨어 가속 시장 – 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 유형별 세분화(그래픽 처리 장치, 비디오 처리 장치, AI 가속기, 정규 표현식 가속기, 암호화 가속기 및 기타), 애플리케이션별(딥 러닝 교육, 퍼블릭 클라우드 추론, 엔터프라이즈 추론, 기타), 최종 사용자별(IT 및 통신, BFSI, 소매, 호텔, 물류, 자동차, 의료, 에너지, 기타), 지역 및 경쟁별, 2019-2029F

시장 개요

글로벌 하드웨어 가속 시장은 2023년에 20억 달러 규모로 평가되었으며 2029년까지 49.3%의 CAGR로 예측 기간 동안 강력한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 글로벌 하드웨어 가속 시장은 다양한 산업에서 고성능 컴퓨팅 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 놀라운 성장을 경험하고 있습니다. GPU(그래픽 처리 장치) 및 FPGA(필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이)와 같은 하드웨어 가속 기술은 복잡한 계산 작업에서 처리 속도와 효율성을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 인공 지능, 머신 러닝, 데이터 분석 및 게임과 같은 산업은 이러한 기술에 크게 의존하여 데이터 처리를 가속화하고 더 빠른 통찰력과 의사 결정을 가능하게 합니다. 하드웨어 가속에 대한 수요는 빅데이터 애플리케이션의 증가로 더욱 확대되고 있으며, 여기서 방대한 데이터 세트의 빠른 분석은 기업이 경쟁 우위를 확보하는 데 필수적입니다. 클라우드 서비스의 확장과 5G 네트워크의 출현은 이러한 기술이 원활한 성능을 위해 가속 하드웨어 솔루션을 필요로 하기 때문에 새로운 기회를 창출하고 있습니다. 기업이 실시간 데이터 처리와 고급 컴퓨팅 기능을 점점 더 우선시함에 따라 글로벌 하드웨어 가속 시장은 지속적인 확장을 준비하고 있으며, 혁신을 촉진하고 모든 부문에서 기술 발전을 주도하고 있습니다.

주요 시장 동인

인공 지능 및 머신 러닝에서 고성능 컴퓨팅에 대한 수요 증가

인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 애플리케이션에서 고성능 컴퓨팅에 대한 수요가 급증하면서 글로벌 하드웨어 가속 시장을 추진하는 핵심 동인이 되었습니다. AI 및 ML 기술이 의료, 금융, 자동차를 포함한 다양한 산업의 필수 구성 요소가 되면서 가속 하드웨어 솔루션에 대한 전례 없는 요구가 있습니다. 기존의 중앙 처리 장치(CPU)는 딥 러닝 알고리즘과 복잡한 신경망의 계산적 요구에 발맞추기 위해 고군분투합니다. 그래픽 처리 장치(GPU) 및 기타 하드웨어 가속 기술은 처리 능력을 크게 향상시켜 복잡한 AI 및 ML 작업을 빠르게 실행할 수 있게 합니다. 산업은 데이터 분석, 예측 모델링, 자연어 처리 및 이미지 인식에 AI와 ML을 활용하고 있습니다. 하드웨어 가속은 이러한 프로세스를 가속화할 뿐만 아니라 에너지 소비를 줄여 AI와 ML의 힘을 효과적으로 활용하려는 기업에 지속 가능한 선택이 됩니다.

의사 결정에서 데이터 분석의 중요성 증가

산업 전반에 걸쳐 의사 결정 프로세스에서 데이터 분석의 중요성이 증가함에 따라 글로벌 시장에서 하드웨어 가속 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 빅데이터의 출현으로 기업은 실행 가능한 통찰력을 도출하기 위해 복잡한 분석이 필요한 방대한 양의 정보에 압도당하고 있습니다. FPGA(Field-Programmable Gate Arrays) 및 ASIC(Application-Specific Integrated Circuits)와 같은 하드웨어 가속 기술은 데이터 처리를 가속화하고 실시간 분석을 가능하게 합니다. 데이터 스트림에 대한 이러한 빠른 분석은 민첩한 의사 결정을 용이하게 하여 기업이 패턴, 추세 및 이상을 신속하게 식별할 수 있도록 합니다. 전자 상거래, 의료 및 마케팅과 같은 분야에서는 적시에 데이터 중심 의사 결정이 경쟁 우위를 확보하는 데 가장 중요합니다. 하드웨어 가속은 데이터 분석 속도를 향상시킬 뿐만 아니라 정확성과 신뢰성을 보장하여 원시 데이터를 의미 있는 비즈니스 전략으로 전환하려는 조직에 없어서는 안 될 도구입니다.

과학 연구 및 시뮬레이션에서 고성능 컴퓨팅의 진화

과학 연구 및 시뮬레이션에서 고성능 컴퓨팅의 진화는 글로벌 하드웨어 가속 시장의 주요 원동력으로 자리 잡고 있습니다. 기후 모델링과 약물 발견에서 천체물리학 및 유전체학에 이르기까지 과학 연구에는 시뮬레이션과 데이터 분석을 위한 방대한 연산 능력이 필요합니다. 하드웨어 가속 기술은 연구자에게 복잡한 시뮬레이션을 수행하고 전례 없는 속도로 방대한 데이터 세트를 처리할 수 있는 능력을 제공합니다. 특히 GPU는 병렬 처리에 뛰어나 과학적 응용 프로그램에 이상적입니다. 연구 활동이 점점 더 데이터 집약적이고 연산적으로 복잡해짐에 따라 하드웨어 가속은 과학적 발견을 가속화하고 연구 일정을 단축하며 시뮬레이션의 정확성을 높이는 데 필수적입니다. 전 세계의 기관과 연구 기관은 가속 컴퓨팅 솔루션을 채택하여 과학 지식의 경계를 넓히고 다양한 분야에 광범위한 영향을 미치는 혁신을 촉진하고 있습니다.

클라우드 컴퓨팅 및 인프라 서비스 확장

클라우드 컴퓨팅 및 인프라 서비스의 확장은 글로벌 하드웨어 가속 시장을 추진하는 중요한 원동력입니다. 클라우드 서비스 제공업체는 하드웨어 가속 기술을 인프라에 통합하여 기업과 소비자에게 향상된 서비스를 제공하고 있습니다. GPU 및 FPGA로 구동되는 가속 컴퓨팅 인스턴스는 클라우드에서 워크로드를 더 빠르게 처리할 수 있도록 합니다. 이는 대기 시간과 계산 속도가 가장 중요한 비디오 렌더링, 게임, 실시간 데이터 처리와 같은 애플리케이션에 특히 중요합니다. 기업은 확장 가능하고 비용 효율적이며 고성능 컴퓨팅 리소스의 이점을 얻기 위해 워크로드를 클라우드로 마이그레이션하고 있습니다. 클라우드의 하드웨어 가속은 원활한 사용자 경험을 보장하여 빠른 데이터 처리 및 렌더링이 필요한 애플리케이션을 지원합니다. 클라우드 환경에서 하드웨어 가속을 도입하면 클라우드 서비스의 효율성이 향상될 뿐만 아니라 혁신이 촉진되어 기업이 증강 현실, 가상 현실, 대화형 미디어 스트리밍과 같은 분야에서 새로운 가능성을 모색할 수 있습니다.

자율주행차와 엣지 컴퓨팅의 발전

자율주행차와 엣지 컴퓨팅 기술의 발전으로 글로벌 시장에서 하드웨어 가속 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 자율 주행차는 실시간 의사 결정, 내비게이션 및 객체 인식을 위해 정교한 센서와 AI 알고리즘에 의존합니다. 하드웨어 가속 기술은 온보드 시스템의 처리 기능을 향상시켜 센서 데이터를 빠르게 분석하고 자율 주행의 안전성과 효율성을 보장합니다. 마찬가지로 데이터 처리가 데이터 소스에 더 가깝게 발생하는 엣지 컴퓨팅은 저지연 애플리케이션을 지원하기 위해 가속 하드웨어 솔루션이 필요합니다. 스마트 시티와 산업 자동화에서 의료 및 IoT 기기에 이르기까지 엣지 컴퓨팅은 실시간 분석, 예측 유지 관리 및 원격 모니터링과 같은 작업에 효율적인 하드웨어 가속을 요구합니다. 자동차 산업이 자율 주행으로 발전하고 IoT 생태계가 확장됨에 따라 엣지 컴퓨팅에서 하드웨어 가속에 대한 필요성이 가장 중요해지면서 하드웨어 기술의 지형이 형성되고 글로벌 하드웨어 가속 시장에서 혁신이 촉진됩니다.

주요 시장 과제

호환성 및 통합 복잡성

글로벌 하드웨어 가속 시장이 직면한 중요한 과제 중 하나는 호환성 및 통합과 관련된 복잡성입니다. 하드웨어 가속 기술을 기존 인프라 및 소프트웨어 시스템에 원활하게 통합하는 것은 기업에 상당한 장애물이 됩니다. 많은 조직이 원래 현대 하드웨어 가속기의 집중적인 컴퓨팅 요구 사항을 수용하도록 설계되지 않은 레거시 시스템을 운영합니다. 새로운 하드웨어 가속 솔루션과 이러한 레거시 시스템 간의 호환성을 보장하려면 상당한 수정이 필요한 경우가 많으며, 이로 인해 비용이 증가하고 시간이 많이 소요되는 통합 프로세스가 발생합니다. 게다가, 다양한 애플리케이션에는 GPU, FPGA 또는 ASIC와 같이 고유한 호환성 요구 사항이 있는 특정 유형의 하드웨어 가속기가 필요할 수 있습니다. 이러한 가속기가 중단이나 비효율성을 일으키지 않고 기존 프레임워크 내에서 조화롭게 작동하도록 하려면 세심한 계획, 전문 지식 및 리소스가 필요합니다. 결과적으로 기업은 하드웨어 및 소프트웨어 호환성의 복잡한 환경을 탐색해야 하는 과제에 직면하여 하드웨어 가속 기술의 원활한 도입을 방해합니다.

비용 및 리소스 제약

비용 고려 사항과 리소스 제약은 하드웨어 가속 솔루션을 도입하려는 기업에 상당한 과제를 제시합니다. 하드웨어 가속 기술을 구현하려면 종종 GPU 및 FPGA와 같은 특수 하드웨어 구성 요소에 대한 상당한 초기 투자와 통합, 교육 및 소프트웨어 최적화와 관련된 비용이 필요합니다. 특히 중소기업은 이러한 사전 비용이 너무 비싸서 잠재적인 이점에도 불구하고 하드웨어 가속 솔루션을 도입하는 데 주저할 수 있습니다. 유지 관리, 업그레이드, 숙련된 인력 교육을 포함한 지속적인 운영 비용은 기업의 재정 자원에 더욱 부담을 줍니다. 하드웨어 가속 기술에 능숙한 숙련된 전문가가 부족한 것도 이러한 과제에 기여하는데, 기업들은 이러한 고급 솔루션을 효과적으로 활용할 수 있는 인재를 찾고 유지하기 위해 고군분투하고 있습니다. 하드웨어 가속의 잠재적인 장기적 이점과 즉각적인 재정적 제약을 균형 있게 조절하는 것은 다양한 부문의 기업에게 여전히 중요한 과제입니다.

전력 소비 및 열 관리

전력 소비 및 열 관리가 하드웨어 가속 기술의 광범위한 도입에 상당한 과제를 안겨줍니다. GPU 및 FPGA와 같은 고급 가속기는 높은 연산 능력을 제공하도록 설계되었지만, 이는 종종 에너지 소비 증가라는 대가를 치릅니다. 높은 전력 소비는 운영 비용을 증가시킬 뿐만 아니라 특히 지속 가능성이 가장 중요한 고려 사항인 시대에 환경 문제에도 영향을 미칩니다. 전력 사용량이 증가하면 상당한 열이 발생하여 과열을 방지하고 하드웨어 구성 요소의 최적 기능을 유지하기 위해 견고한 냉각 솔루션이 필요합니다. 효율적인 열 관리가 하드웨어 가속기의 성능과 수명에 상당한 영향을 미칠 수 있는 열 조절을 방지하는 데 필수적입니다. 이러한 과제를 해결하려면 에너지 효율적인 하드웨어 가속 솔루션과 혁신적인 냉각 기술을 개발하여 에너지 효율성이나 환경적 지속 가능성을 손상시키지 않고도 가속 컴퓨팅의 이점을 실현할 수 있어야 합니다.

보안 및 데이터 개인 정보 보호 문제

보안 및 데이터 개인 정보 보호 문제는 하드웨어 가속 기술의 광범위한 채택을 방해하는 근본적인 과제입니다. 특히 클라우드 환경에 배포된 가속 컴퓨팅 시스템은 종종 민감하고 중요한 데이터를 처리하기 때문에 사이버 공격의 매력적인 대상이 됩니다. 하드웨어 가속기에서 처리하는 데이터의 보안을 보장하는 것은 무단 액세스, 데이터 침해 및 민감한 정보의 잠재적 조작을 방지하는 데 필수적입니다. 데이터 프라이버시와 규제 프레임워크 준수에 대한 우려는 특히 의료, 금융, 정부 부문과 같이 기밀 정보를 다루는 산업에서 하드웨어 가속 솔루션 도입을 더욱 복잡하게 만듭니다. 하드웨어 가속의 힘을 활용하면서 데이터 무결성, 기밀성 및 프라이버시를 보호하려면 강력한 암호화, 인증 및 액세스 제어 메커니즘을 구현해야 합니다. 이러한 보안 과제를 극복하는 것은 하드웨어 가속 기술에 대한 신뢰를 구축하는 데 매우 중요하며, 기업은 처리하는 데이터의 무결성과 기밀성을 손상시키지 않고 잠재적인 이점을 활용할 수 있습니다.

주요 시장 동향

엣지 컴퓨팅이 하드웨어 가속 수요를 견인

글로벌 하드웨어 가속 시장을 형성하는 두드러진 동향 중 하나는 엣지 컴퓨팅 기술의 빠른 도입입니다. 데이터 처리가 중앙 집중식 데이터 센터가 아닌 데이터 소스에 더 가깝게 발생하는 엣지 컴퓨팅은 다양한 산업에서 상당한 인기를 얻었습니다. 이러한 동향은 특히 자율 주행차, IoT 장치, 스마트 제조와 같은 애플리케이션에서 실시간 데이터 처리와 대기 시간 단축에 대한 필요성으로 인해 주도되고 있습니다. 하드웨어 가속은 엣지에서 장치의 처리 기능을 향상시켜 효율적인 엣지 컴퓨팅을 가능하게 하는 데 중요한 역할을 합니다. GPU 및 FPGA와 같은 고급 가속기는 데이터 집약적 워크로드를 로컬에서 처리하여 중앙 집중형 서버로 데이터를 전송할 필요 없이 빠른 의사 결정을 가능하게 합니다. 엣지 컴퓨팅 솔루션의 배포가 계속 확대됨에 따라 엣지 환경에 맞게 조정된 하드웨어 가속 기술에 대한 수요가 크게 증가하고 있습니다. 이러한 추세는 컴퓨팅 패러다임의 변화를 나타내며, 새로운 애플리케이션과 서비스를 지원하기 위해 네트워크 엣지에서 고성능 하드웨어의 중요성을 강조합니다.

AI와 IoT의 융합이 혁신을 주도

인공 지능(AI)과 사물 인터넷(IoT)의 융합은 글로벌 하드웨어 가속 시장에서 혁신적인 추세를 나타냅니다. 머신 러닝 알고리즘과 딥 신경망을 포함한 AI 기반 애플리케이션은 IoT 기기의 기능과 지능을 향상시키기 위해 점점 더 많이 통합되고 있습니다. 이러한 AI 지원 IoT 기기는 복잡한 계산과 실시간 데이터 분석을 처리하기 위해 강력한 하드웨어 가속이 필요합니다. 예를 들어, 스마트 홈 시스템에서 AI 알고리즘은 IoT 센서의 데이터를 사용하여 에너지 사용을 최적화하고, 보안을 강화하고, 사용자 경험을 개인화합니다. AI 전용 칩 및 GPU와 같은 하드웨어 가속기는 리소스가 제한된 IoT 기기 내에서 AI 기능을 활성화하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 AI와 IoT의 융합은 의료, 농업, 스마트 시티를 포함한 다양한 분야에서 혁신을 촉진하고 있습니다. 이러한 추세는 보다 지능적이고 대응성이 뛰어난 IoT 생태계로의 전환을 의미하며, 다양한 IoT 시나리오에서 AI 기반 애플리케이션을 지원할 수 있는 하드웨어 가속 기술에 대한 수요를 촉진합니다.

클라우드 기반 가속 컴퓨팅 서비스의 성장

클라우드 기반 가속 컴퓨팅 서비스의 성장은 글로벌 하드웨어 가속 시장을 재편하는 중요한 추세입니다. 클라우드 서비스 제공업체는 하드웨어 가속 기술을 활용하는 전문 인스턴스와 서비스를 점점 더 많이 제공하고 있습니다. 기업과 개발자는 전용 하드웨어 인프라에 투자하지 않고도 이러한 서비스에 액세스하여 고성능 컴퓨팅 작업을 수행할 수 있습니다. 클라우드 기반 가속 컴퓨팅 서비스는 비디오 렌더링, 과학적 시뮬레이션, AI 모델 교육과 같은 계산 집약적 애플리케이션에 특히 유용합니다. 이러한 추세는 고급 하드웨어 가속에 대한 액세스를 민주화하여 모든 규모의 조직이 전용 하드웨어를 배포하고 관리하는 데 따른 사전 비용과 복잡성 없이 가속기의 계산 능력을 활용할 수 있도록 합니다. 결과적으로 기업은 워크플로를 가속화하고 출시 시간을 단축하며 비용 효율성을 달성할 수 있습니다. 클라우드 기반 가속 컴퓨팅 서비스의 확산은 더 쉽게 접근하고 확장 가능한 하드웨어 가속 솔루션으로의 전환을 의미하며, 더 광범위한 애플리케이션과 산업이 가속 컴퓨팅 능력을 활용할 수 있도록 합니다.

맞춤형 하드웨어 가속 솔루션에 대한 수요 증가

글로벌 하드웨어 가속 시장에서 주목할 만한 추세는 특정 애플리케이션과 워크로드에 맞게 조정된 맞춤형 하드웨어 가속 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있다는 것입니다. 기성품 가속기는 다재다능하지만 금융, 의료, 자동차와 같은 분야의 특수 애플리케이션에 대한 고유한 요구 사항을 항상 충족하지는 못할 수 있습니다. 기업과 연구 기관은 특정 작업에 대한 성능을 최적화하도록 설계된 맞춤형 하드웨어 솔루션을 점점 더 많이 찾고 있습니다. 맞춤형화에는 특정 알고리즘과 계산에 맞게 미세 조정된 ASIC(Application-Specific Integrated Circuit) 또는 FPGA를 설계하는 것이 포함될 수 있습니다. 조직은 정확한 요구 사항을 충족하도록 하드웨어 가속기를 맞춤화함으로써 우수한 성능, 에너지 효율성 및 비용 효율성을 달성할 수 있습니다. 이러한 추세는 맞춤형 하드웨어 가속 솔루션이 미션 크리티컬 애플리케이션에 최적화된 성능을 제공하여 경쟁 우위를 제공한다는 인식이 커지고 있음을 반영하며, 시장에서 특수 하드웨어 설계 및 개발 서비스에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

세그먼트별 통찰력

유형 통찰력

AI 가속기 세그먼트는 글로벌 하드웨어 가속 시장에서 지배적인 세력으로 부상했으며, 예측 기간 내내 그 지배력이 지속될 것으로 예상됩니다. 다양한 산업에서 인공지능 애플리케이션의 전례 없는 성장은 특수 하드웨어에 대한 수요를 촉진하여 AI 가속기 부문을 선두로 이끌었습니다. GPU(그래픽 처리 장치) 및 NPU(신경 처리 장치)와 같은 전용 칩을 포함한 AI 가속기는 머신 러닝 알고리즘과 딥 뉴럴 네트워크에 필수적인 복잡한 계산을 특별히 처리합니다. 산업에서 데이터 분석에서 자연어 처리에 이르는 다양한 작업에 AI를 점점 더 활용함에 따라 고속의 효율적인 하드웨어에 대한 필요성이 가장 중요해졌습니다. AI 가속기는 놀라운 처리 능력을 제공할 뿐만 아니라 에너지 소비를 최적화하여 데이터 중심 의사 결정 시대에 필수적인 구성 요소가 되었습니다. 기업이 효율성 향상, 예측 분석 및 개인화된 고객 경험을 위해 AI 기반 솔루션에 계속 투자함에 따라 AI 가속기에 대한 수요는 여전히 강력합니다. 적응성, 비용 효율성, 복잡한 AI 워크로드를 처리하는 능력은 글로벌 하드웨어 가속 시장의 초석으로 자리 매김하여 2023년과 그 이후에도 우위를 점할 것입니다.

최종 사용자

IT 및 통신 부문은 글로벌 하드웨어 가속 시장에서 지배적인 세력으로 부상했으며, 예측 기간 내내 우위를 유지할 것으로 예상됩니다. IT 및 통신 산업이 고성능 컴퓨팅, 데이터 처리, 네트워크 최적화에 광범위하게 의존함에 따라 하드웨어 가속 기술에 대한 수요가 크게 증가했습니다. 그래픽 처리 장치(GPU), 현장 프로그래밍 가능 게이트 어레이(FPGA), 애플리케이션별 집적 회로(ASIC)를 포함한 이러한 기술은 복잡한 계산을 가속화하고, 데이터 분석을 향상시키고, IT 인프라와 통신 네트워크의 전반적인 효율성을 개선하는 데 매우 중요합니다. 5G 네트워크, 클라우드 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅과 같은 혁신으로 산업이 계속 발전함에 따라 가속화된 하드웨어 솔루션에 대한 필요성은 여전히 중요합니다. 이러한 기술은 IT 및 통신 회사가 방대한 데이터 세트를 처리하고, 원활한 연결을 보장하며, AI 기반 네트워크 최적화 및 실시간 데이터 분석과 같은 고급 애플리케이션을 지원할 수 있도록 지원합니다. 이 부문이 더 빠른 데이터 처리 및 효율적인 네트워크 관리를 위해 끊임없이 노력하면서 글로벌 하드웨어 가속 시장에서 핵심 동인으로서의 입지를 굳건히 했으며, 2023년과 가까운 미래에도 우위를 점할 것입니다.

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지역 통찰력

북미는 글로벌 하드웨어 가속 시장을 지배했으며 예측 기간 동안에도 우위를 유지할 것으로 예상됩니다. 북미는 기술 발전의 최전선에 있었으며 하드웨어 가속 시장의 주요 업체가 강력하게 존재합니다. 이 지역의 우위는 여러 요인에 기인할 수 있습니다. 북미는 혁신과 연구 개발(R&D)을 위한 강력한 생태계를 갖추고 있습니다. 이 지역은 최첨단 하드웨어 가속 기술 개발에 적극적으로 참여하는 선도적인 기술 회사, 연구 기관 및 대학이 있는 곳입니다. 이 강력한 R&D 생태계 덕분에 북미 기업은 기술 발전 및 제품 개발 측면에서 앞서 나갈 수 있습니다.

최근 개발

• 2023년 8월, NVIDIA는 워크스테이션 시장에 Ada Lovelace 아키텍처를 배포하기 시작했습니다. 이 회사는 최고 수준의 성능 기능을 제공하도록 설계된 최신 플래그십 RTX 6000 Ada 그래픽 카드를 공개했습니다. 또한 NVIDIA는 컴팩트한 폼 팩터 내에서 인상적인 성능을 자랑하는 RTX 4000 SFF 보드를 출시했습니다. 이 전략적 움직임은 워크스테이션 사용자의 요구에 맞춰 고성능 솔루션을 제공하려는 NVIDIA의 노력을 강조합니다. NVIDIA는 Ada Lovelace 아키텍처를 활용하여 워크스테이션 등급 컴퓨팅 성능에 의존하는 다양한 산업의 전문가의 생산성과 효율성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

주요 시장 참여자

• NVIDIA Corporation
• Intel Corporation
• Advanced Micro Devices, Inc.
• Alphabet Inc.
• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• Huawei Technologies Co., Ltd.
• Qualcomm Technologies, Inc.
• Fujitsu Limited
• Dell Technologies Inc.