Рынок аппаратного ускорения — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по типу (графический процессор, видеопроцессор, ускоритель ИИ, ускоритель регулярных выражений, криптографический ускоритель и другие), по применению (глубокое обучение, вывод из публичного облака, вывод предприятия, другие), по конечному пользователю (ИТ и телекоммуникации, BFSI, розн

Обзор рынка

Глобальный рынок аппаратного ускорения оценивался в 2 миллиарда долларов США в 2023 году и, как ожидается, будет прогнозировать устойчивый рост в прогнозируемый период с среднегодовым темпом роста 49,3% до 2029F. Глобальный рынок аппаратного ускорения переживает значительный рост, обусловленный растущей потребностью в высокопроизводительных вычислительных решениях в различных отраслях. Технологии аппаратного ускорения, такие как графические процессоры (GPU) и FPGA (программируемые пользователем вентильные матрицы), играют ключевую роль в повышении скорости обработки и эффективности в сложных вычислительных задачах. Такие отрасли, как искусственный интеллект, машинное обучение, аналитика данных и игры, в значительной степени полагаются на эти технологии для ускорения обработки данных, что позволяет быстрее получать информацию и принимать решения. Спрос на аппаратное ускорение еще больше усиливается ростом приложений Big Data, где быстрый анализ огромных наборов данных имеет решающее значение для получения компаниями конкурентного преимущества. Расширение облачных сервисов и появление сетей 5G создают новые возможности, поскольку эти технологии требуют ускоренных аппаратных решений для бесперебойной работы. Поскольку компании все больше отдают приоритет обработке данных в реальном времени и передовым вычислительным возможностям, глобальный рынок аппаратного ускорения готов к постоянному расширению, содействию инновациям и технологическому прогрессу во всех секторах.

Ключевые драйверы рынка

Растущий спрос на высокопроизводительные вычисления в приложениях искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) является ключевым фактором, движущим глобальный рынок аппаратного ускорения. Поскольку технологии ИИ и МО становятся неотъемлемыми компонентами различных отраслей, включая здравоохранение, финансы и автомобилестроение, возникает беспрецедентная потребность в ускоренных аппаратных решениях. Традиционные центральные процессоры (ЦП) с трудом поспевают за вычислительными требованиями алгоритмов глубокого обучения и сложных нейронных сетей. Графические процессоры (ГП) и другие технологии аппаратного ускорения значительно повышают вычислительную мощность, позволяя быстро выполнять сложные задачи ИИ и МО. Отрасли используют ИИ и МО для анализа данных, предиктивного моделирования, обработки естественного языка и распознавания изображений. Аппаратное ускорение не только ускоряет эти процессы, но и снижает потребление энергии, что делает его устойчивым выбором для предприятий, стремящихся эффективно использовать возможности ИИ и МО.

Растущая значимость аналитики данных в процессе принятия решений

Растущая значимость аналитики данных в процессах принятия решений в различных секторах подпитывает спрос на решения по аппаратному ускорению на мировом рынке. С появлением больших данных предприятия завалены огромными объемами информации, требующими сложного анализа для получения действенных идей. Технологии аппаратного ускорения, такие как программируемые пользователем вентильные матрицы (FPGA) и специализированные интегральные схемы (ASIC), ускоряют обработку данных и позволяют проводить аналитику в реальном времени. Этот быстрый анализ потоков данных способствует гибкому принятию решений, позволяя компаниям быстро выявлять закономерности, тенденции и аномалии. В таких секторах, как электронная коммерция, здравоохранение и маркетинг, своевременные решения на основе данных имеют первостепенное значение для получения конкурентного преимущества. Аппаратное ускорение не только повышает скорость анализа данных, но и обеспечивает точность и надежность, что делает его незаменимым инструментом для организаций, стремящихся преобразовать необработанные данные в значимые бизнес-стратегии.

Эволюция высокопроизводительных вычислений в научных исследованиях и моделировании

Эволюция высокопроизводительных вычислений в научных исследованиях и моделировании является ключевым фактором для глобального рынка аппаратного ускорения. Научные исследования, начиная от моделирования климата и открытия лекарств и заканчивая астрофизикой и геномикой, требуют огромной вычислительной мощности для моделирования и анализа данных. Технологии аппаратного ускорения дают исследователям возможность проводить сложные моделирования и обрабатывать огромные наборы данных с беспрецедентной скоростью. Графические процессоры, в частности, преуспевают в параллельной обработке, что делает их идеальными для научных приложений. Поскольку исследовательские работы становятся все более интенсивными по объему данных и сложными в вычислительном отношении, аппаратное ускорение становится необходимым для ускорения научных открытий, сокращения сроков исследований и повышения точности моделирования. Учреждения и исследовательские организации по всему миру внедряют решения для ускоренных вычислений, чтобы раздвинуть границы научных знаний, способствуя инновациям, имеющим далеко идущие последствия в различных дисциплинах.

Расширение облачных вычислений и инфраструктурных услуг

Расширение облачных вычислений и инфраструктурных услуг является важным драйвером, продвигающим глобальный рынок аппаратного ускорения. Поставщики облачных услуг интегрируют технологии аппаратного ускорения в свою инфраструктуру, чтобы предлагать улучшенные услуги для предприятий и потребителей. Ускоренные вычислительные экземпляры, работающие на базе графических процессоров и ПЛИС, обеспечивают более быструю обработку рабочих нагрузок в облаке. Это особенно важно для таких приложений, как рендеринг видео, игры и обработка данных в реальном времени, где задержка и скорость вычислений имеют первостепенное значение. Компании переносят свои рабочие нагрузки в облако, чтобы воспользоваться преимуществами масштабируемых, экономически эффективных и высокопроизводительных вычислительных ресурсов. Аппаратное ускорение в облаке обеспечивает бесперебойный пользовательский опыт, поддерживая приложения, которым требуется быстрая обработка и рендеринг данных. Внедрение аппаратного ускорения в облачных средах не только повышает эффективность облачных сервисов, но и стимулирует инновации, позволяя компаниям исследовать новые возможности в таких областях, как дополненная реальность, виртуальная реальность и интерактивная потоковая передача мультимедиа.

Достижения в области автономных транспортных средств и периферийных вычислений

Достижения в области автономных транспортных средств и технологий периферийных вычислений стимулируют спрос на решения по аппаратному ускорению на мировом рынке. Автономные транспортные средства полагаются на сложные датчики и алгоритмы ИИ для принятия решений в реальном времени, навигации и распознавания объектов. Технологии аппаратного ускорения расширяют возможности обработки бортовых систем, позволяя быстро анализировать данные датчиков и обеспечивая безопасность и эффективность автономного вождения. Аналогичным образом, периферийные вычисления, где обработка данных происходит ближе к источнику данных, требуют ускоренных аппаратных решений для поддержки приложений с малой задержкой. От умных городов и промышленной автоматизации до здравоохранения и устройств IoT, периферийные вычисления требуют эффективного аппаратного ускорения для таких задач, как аналитика в реальном времени, предиктивное обслуживание и удаленный мониторинг. По мере того, как автомобильная промышленность движется к автономному вождению и расширяется экосистема IoT, потребность в аппаратном ускорении в периферийных вычислениях становится первостепенной, формируя ландшафт аппаратных технологий и стимулируя инновации на мировом рынке аппаратного ускорения.

Ключевые проблемы рынка

Совместимость и сложность интеграции

Одной из существенных проблем, с которыми сталкивается мировой рынок аппаратного ускорения, является сложность, связанная с совместимостью и интеграцией. Интеграция технологий аппаратного ускорения в существующую инфраструктуру и программные системы представляет собой значительное препятствие для предприятий. Многие организации используют устаревшие системы, которые изначально не были разработаны для удовлетворения интенсивных вычислительных требований современных аппаратных ускорителей. Обеспечение совместимости между новыми решениями аппаратного ускорения и этими устаревшими системами часто требует существенных изменений, что приводит к увеличению затрат и длительным процессам интеграции. Более того, для разных приложений могут потребоваться определенные типы аппаратных ускорителей, такие как графические процессоры, ПЛИС или ASIC, каждый из которых имеет свои уникальные требования к совместимости. Обеспечение того, чтобы эти ускорители работали гармонично в существующей структуре, не вызывая сбоев или неэффективности, требует тщательного планирования, экспертизы и ресурсов. Следовательно, предприятия сталкиваются с проблемой навигации в запутанном ландшафте аппаратной и программной совместимости, что препятствует беспрепятственному внедрению технологий аппаратного ускорения.

Ограничения по стоимости и ресурсам

Соображения стоимости и ограничения по ресурсам представляют собой значительную проблему для предприятий, стремящихся внедрить решения аппаратного ускорения. Внедрение технологий аппаратного ускорения часто требует существенных первоначальных инвестиций в специализированные аппаратные компоненты, такие как графические процессоры и ПЛИС, а также затрат, связанных с интеграцией, обучением и оптимизацией программного обеспечения. Малые и средние предприятия, в частности, могут посчитать эти первоначальные расходы непомерными, что приведет к нежеланию внедрять решения аппаратного ускорения, несмотря на их потенциальные преимущества. Текущие эксплуатационные расходы, включая обслуживание, модернизацию и обучение квалифицированного персонала, еще больше истощают финансовые ресурсы предприятий. Нехватка квалифицированных специалистов, владеющих технологиями аппаратного ускорения, также усугубляет проблему, поскольку компании изо всех сил пытаются найти и удержать таланты, способные эффективно использовать эти передовые решения. Баланс между потенциальными долгосрочными преимуществами аппаратного ускорения и непосредственными финансовыми ограничениями остается критической проблемой для предприятий в различных секторах.

Энергопотребление и управление теплом

Энергопотребление и управление теплом представляют собой значительные проблемы при широком внедрении технологий аппаратного ускорения. Продвинутые ускорители, такие как графические процессоры и ПЛИС, предназначены для обеспечения высокой вычислительной мощности, но это часто достигается за счет повышенного потребления энергии. Высокое энергопотребление не только повышает эксплуатационные расходы, но и способствует проблемам окружающей среды, особенно в эпоху, когда устойчивость является первостепенным соображением. Повышенное энергопотребление приводит к образованию значительного количества тепла, требуя надежных решений по охлаждению для предотвращения перегрева и поддержания оптимального функционирования аппаратных компонентов. Эффективное управление теплом имеет важное значение для предотвращения теплового дросселирования, которое может существенно повлиять на производительность и долговечность аппаратных ускорителей. Решение этих проблем требует разработки энергоэффективных решений для аппаратного ускорения и инновационных технологий охлаждения, гарантирующих, что преимущества ускоренных вычислений могут быть реализованы без ущерба для энергоэффективности или экологической устойчивости.

Проблемы безопасности и конфиденциальности данных

Проблемы безопасности и конфиденциальности данных являются фундаментальными проблемами, препятствующими широкому внедрению технологий аппаратного ускорения. Ускоренные вычислительные системы, особенно развернутые в облачных средах, часто обрабатывают конфиденциальные и критически важные данные, что делает их привлекательными целями для кибератак. Обеспечение безопасности данных, обрабатываемых аппаратными ускорителями, имеет важное значение для предотвращения несанкционированного доступа, утечек данных и потенциальной манипуляции конфиденциальной информацией. Проблемы с конфиденциальностью данных и соответствием нормативным требованиям еще больше усложняют принятие решений по аппаратному ускорению, особенно в отраслях, работающих с конфиденциальной информацией, таких как здравоохранение, финансы и государственный сектор. Защита целостности данных, конфиденциальности и приватности при использовании возможностей аппаратного ускорения требует внедрения надежных механизмов шифрования, аутентификации и контроля доступа. Преодоление этих проблем безопасности имеет решающее значение для укрепления доверия к технологиям аппаратного ускорения, позволяя предприятиям использовать свои потенциальные преимущества, не ставя под угрозу целостность и конфиденциальность обрабатываемых ими данных.

Основные тенденции рынка

Пограничные вычисления стимулируют спрос на аппаратное ускорение

Одной из важных тенденций, формирующих глобальный рынок аппаратного ускорения, является быстрое принятие технологий пограничных вычислений. Пограничные вычисления, при которых обработка данных происходит ближе к источнику данных, а не в централизованных центрах обработки данных, приобрели значительную популярность в различных отраслях. Эта тенденция обусловлена необходимостью обработки данных в реальном времени и сокращения задержек, особенно в таких приложениях, как автономные транспортные средства, устройства Интернета вещей и интеллектуальное производство. Аппаратное ускорение играет ключевую роль в обеспечении эффективных периферийных вычислений за счет расширения возможностей обработки устройств на периферии. Продвинутые ускорители, такие как графические процессоры и ПЛИС, обрабатывают рабочие нагрузки с интенсивным использованием данных локально, обеспечивая быстрое принятие решений без необходимости передачи данных на централизованные серверы. По мере расширения развертывания решений для периферийных вычислений спрос на технологии аппаратного ускорения, адаптированные для периферийных сред, существенно растет. Эта тенденция свидетельствует о смене вычислительных парадигм, подчеркивая важность высокопроизводительного оборудования на периферии сетей для поддержки новых приложений и услуг.

Конвергенция ИИ и Интернета вещей, движущая инновациями

Конвергенция искусственного интеллекта (ИИ) и Интернета вещей (IoT) представляет собой преобразующую тенденцию на мировом рынке аппаратного ускорения. Приложения на базе ИИ, включая алгоритмы машинного обучения и глубокие нейронные сети, все чаще интегрируются в устройства IoT для повышения их функциональности и интеллекта. Эти устройства IoT с поддержкой ИИ требуют надежного аппаратного ускорения для обработки сложных вычислений и анализа данных в реальном времени. Например, в системах умного дома алгоритмы ИИ используют данные с датчиков IoT для оптимизации энергопотребления, повышения безопасности и персонализации пользовательского опыта. Аппаратные ускорители, такие как чипы и графические процессоры, предназначенные для ИИ, играют важную роль в обеспечении возможностей ИИ в устройствах IoT с ограниченными ресурсами. Эта конвергенция ИИ и IoT способствует инновациям в различных секторах, включая здравоохранение, сельское хозяйство и умные города. Эта тенденция означает переход к более интеллектуальным и отзывчивым экосистемам IoT, стимулируя спрос на технологии аппаратного ускорения, способные поддерживать приложения на основе ИИ в различных сценариях IoT.

Рост облачных ускоренных вычислительных сервисов

Рост облачных ускоренных вычислительных сервисов является важной тенденцией, меняющей глобальный рынок аппаратного ускорения. Поставщики облачных услуг все чаще предлагают специализированные экземпляры и сервисы, использующие технологии аппаратного ускорения. Компании и разработчики могут получить доступ к этим сервисам для выполнения высокопроизводительных вычислительных задач без инвестирования в выделенную аппаратную инфраструктуру. Облачные сервисы ускоренных вычислений особенно полезны для вычислительно интенсивных приложений, таких как рендеринг видео, научное моделирование и обучение моделей ИИ. Эта тенденция демократизирует доступ к передовому аппаратному ускорению, позволяя организациям всех размеров использовать вычислительную мощность ускорителей без первоначальных затрат и сложностей, связанных с развертыванием и управлением выделенным оборудованием. В результате предприятия могут ускорить свои рабочие процессы, сократить время выхода на рынок и добиться экономической эффективности. Распространение облачных ускоренных вычислительных сервисов означает переход к более доступным и масштабируемым решениям аппаратного ускорения, что позволяет более широкому спектру приложений и отраслей использовать ускоренную вычислительную мощность.

Растущий спрос на индивидуальные решения аппаратного ускорения

Значительной тенденцией на мировом рынке аппаратного ускорения является растущий спрос на индивидуальные решения аппаратного ускорения, адаптированные к конкретным приложениям и рабочим нагрузкам. Готовые ускорители, хотя и универсальны, не всегда могут соответствовать уникальным требованиям специализированных приложений в таких секторах, как финансы, здравоохранение и автомобилестроение. Предприятия и научно-исследовательские институты все чаще ищут индивидуальные аппаратные решения, предназначенные для оптимизации производительности для конкретных задач. Настройка может включать проектирование специализированных интегральных схем (ASIC) или FPGA, которые точно настроены для определенных алгоритмов и вычислений. Адаптируя аппаратные ускорители для соответствия точным требованиям, организации могут добиться превосходной производительности, энергоэффективности и экономической эффективности. Эта тенденция отражает растущее признание того, что индивидуальные решения по аппаратному ускорению обеспечивают конкурентное преимущество, обеспечивая оптимизированную производительность для критически важных приложений, что приводит к увеличению спроса на специализированные услуги по проектированию и разработке оборудования на рынке.

Сегментные аналитические данные

Типовые аналитические данные

Сегмент ускорителей ИИ стал доминирующей силой на мировом рынке аппаратного ускорения, и его господство, как ожидается, сохранится в течение всего прогнозируемого периода. Беспрецедентный рост приложений искусственного интеллекта в различных отраслях подстегнул спрос на специализированное оборудование, выдвинув сегмент ускорителей ИИ на передовые позиции. Ускорители ИИ, включая специализированные чипы, такие как GPU (графические процессоры) и NPU (нейронные процессоры), специально предназначены для сложных вычислений, необходимых для алгоритмов машинного обучения и глубоких нейронных сетей. Поскольку отрасли все чаще используют ИИ для задач, начиная от анализа данных и заканчивая обработкой естественного языка, потребность в высокоскоростном и эффективном оборудовании стала первостепенной. Ускорители ИИ не только предлагают замечательную вычислительную мощность, но и оптимизируют потребление энергии, что делает их неотъемлемыми компонентами в эпоху принятия решений на основе данных. Поскольку компании продолжают инвестировать в решения на основе ИИ для повышения эффективности, предиктивной аналитики и персонализированного клиентского опыта, спрос на ускорители ИИ остается высоким. Их адаптивность, экономическая эффективность и способность обрабатывать сложные рабочие нагрузки ИИ позиционируют их как краеугольный камень мирового рынка аппаратного ускорения, обеспечивая их доминирование в 2023 году и далее.

Конечный пользователь

Сектор ИТ и телекоммуникаций стал доминирующей силой на мировом рынке аппаратного ускорения, и он готов сохранить свое превосходство в течение всего прогнозируемого периода. Широкая зависимость отрасли ИТ и телекоммуникаций от высокопроизводительных вычислений, обработки данных и оптимизации сетей привела к значительному спросу на технологии аппаратного ускорения. Эти технологии, включая графические процессоры (GPU), программируемые пользователем вентильные матрицы (FPGA) и специализированные интегральные схемы (ASIC), имеют решающее значение для ускорения сложных вычислений, улучшения анализа данных и повышения общей эффективности ИТ-инфраструктуры и телекоммуникационных сетей. Поскольку отрасль продолжает развиваться с такими инновациями, как сети 5G, облачные вычисления и периферийные вычисления, потребность в ускоренных аппаратных решениях остается критической. Эти технологии позволяют ИТ- и телекоммуникационным компаниям обрабатывать огромные наборы данных, обеспечивать бесперебойное подключение и поддерживать передовые приложения, такие как оптимизация сетей на основе ИИ и аналитика данных в реальном времени. Постоянное стремление сектора к более быстрой обработке данных и эффективному управлению сетями укрепляет его позицию ключевого драйвера на мировом рынке аппаратного ускорения, обеспечивая его доминирование в 2023 году и в обозримом будущем.

Загрузить бесплатный пример отчета

Региональные данные

Северная Америка доминировала на мировом рынке аппаратного ускорения и, как ожидается, сохранит свое доминирование в течение прогнозируемого периода. Северная Америка находится на переднем крае технологических достижений и имеет сильное присутствие ключевых игроков на рынке аппаратного ускорения. Доминирование региона можно объяснить несколькими факторами. В Северной Америке есть надежная экосистема для инноваций и исследований и разработок (НИОКР). В регионе находятся ведущие технологические компании, научно-исследовательские институты и университеты, которые активно участвуют в разработке передовых технологий аппаратного ускорения. Эта сильная экосистема НИОКР позволяет североамериканским компаниям оставаться впереди с точки зрения технологических достижений и разработки продуктов.

Последние разработки

• В августе 2023 года NVIDIA инициировала развертывание своей архитектуры Ada Lovelace на рынке рабочих станций. Компания представила свою новейшую флагманскую видеокарту RTX 6000 Ada, разработанную для обеспечения высочайших производительных возможностей. Кроме того, NVIDIA представила плату RTX 4000 SFF, которая может похвастаться впечатляющей производительностью в компактном форм-факторе. Этот стратегический шаг подчеркивает приверженность NVIDIA предоставлению высокопроизводительных решений, адаптированных под требования пользователей рабочих станций. Используя архитектуру Ada Lovelace, NVIDIA стремится повысить производительность и эффективность профессионалов в различных отраслях, зависящих от вычислительной мощности уровня рабочей станции.

Ключевые игроки рынка

• 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.