Размер мирового рынка нейронных процессоров по типу (многослойный персептрон, сверточная нейронная сеть), по компоненту (оборудование, программное обеспечение), по применению (автомобильная промышленность, электроника), по географическому охвату и прогнозу

Размер и прогноз рынка нейронных процессоров

Размер рынка нейронных процессоров оценивался как растущий более быстрыми темпами с существенными темпами роста за последние несколько лет, и, по оценкам, рынок значительно вырастет в прогнозируемый период, т. е. с 2023 по 2030 год.

Некоторые из ключевых драйверов рынка нейронных процессоров и тенденций, способствующих расширению рынка, включают растущее принятие подхода машинного обучения в различных отраслях, включая производство, автомобилестроение, аэрокосмическую промышленность, электронику, спорт, авиацию и развлечения, а также быстрый переход информационной отрасли. Разработка операционно успешных моделей прогнозирования и использование ресурсов в значительной степени используют нейронные процессоры. Они были представлены в различных дисциплинах, включая распознавание образов, аналитику данных, распознавание голоса, роботизированную кинетику и компьютерное зрение. Рынок нейронных процессоров расширяется из-за расширяющегося использования данных в различных отраслях. Отчет о мировом рынке нейронных процессоров содержит целостную оценку рынка. В отчете представлен всесторонний анализ ключевых сегментов, тенденций, драйверов, ограничений, конкурентной среды и факторов, которые играют существенную роль на рынке.

Определение глобального рынка нейронных процессоров

Нейронные процессоры, также называемые нейронными процессорами, представляют собой специализированные микропроцессорные схемы, которые фокусируются на реализации логического и арифметического управления, что необходимо для ускорения алгоритмов машинного обучения за счет работы с предиктивными моделями, такими как случайные леса и искусственные нейронные сети. Нейросетевые процессоры сокращают потребление компьютерной обработки во всей компьютерной сети. Они используют нейронные сети для объединения машинного обучения и искусственного интеллекта в единое целое. Они неэффективны для базовых вычислительных операций.

Исследования, разработки и быстрые достижения в области машинного обучения значительно влияют на рост нейронных процессоров. Такие приложения, как беспилотные автомобили, системный мониторинг и инфраструктура здравоохранения, часто используют методы машинного обучения. Машинное обучение полезно для ускорения вычислений, обеспечения надлежащего использования ресурсов и автоматизации процессов, среди прочего. Они широко используются в производственной, автомобильной, розничной и электронной промышленности. Оно было представлено в различных дисциплинах, включая сжатие данных, аналитику, распознавание образов, кинетику роботов и компьютерное зрение. Основная цель нейронных сетей — создать эффективную адаптивную платформенную систему, которая работает лучше, чем традиционные подходы. Сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, поверхностные нейронные сети, многослойные персептроны, рекурсивные нейронные сети, долго-краткосрочная память и модели последовательности-в-последовательности — вот некоторые из типов нейронных процессоров, которые можно классифицировать.

Кроме того, рынок нейронных процессоров можно разделить на три сегментааппаратное обеспечение, программное обеспечение и услуги. Автомобильная, развлекательная, промышленная автоматизация, аэрокосмическая и оборонная отрасли входят в число многочисленных конечных пользователей нейронных процессоров. Развитие нейронных процессоров во многом зависит от использования этих устройств для искусственного интеллекта, операций в реальном времени и методов глубокого обучения.

Обзор мирового рынка нейронных процессоров

Использование нейронных процессоров в процессах реального времени и автоматизированных процессах в нескольких секторах является распространенным. Подходы машинного обучения, такие как случайные леса и искусственные нейронные сети, реализуются с использованием нейронных процессоров, что позволяет использовать гибкую технику машинного обучения для различных задач. Нейросетевые процессоры сокращают объем обработки, требуемой от всей компьютерной сети. Они могут ускорять вычисления, использовать ресурсы в полной мере и автоматизировать процедуры, среди прочих преимуществ. Они широко используются в электронике, автомобилестроении, розничной торговле, производстве и других секторах экономики.

Кроме того, значимость нейронных процессоров в автомобильном секторе растет в ответ на растущую потребность в автоматизации, такой как автономное вождение, голосовое управление и искусственный интеллект в транспортных средствах. Использование нейронных процессоров растет в различных секторах из-за быстрой и удобной обработки данных, обработки в реальном времени и стратегии обучения данных. Они также подходят для их использования из-за их низкого энергопотребления, быстрой обработки данных и эффективности в использовании. Количество мозговых процессоров увеличивается в результате увеличения разработок, исследований и изобретений. Рынок нейронных процессоров расширяется в результате ускорения инфраструктурных инвестиций и экономического роста.

тогда как объем данных, необходимых для нейронных процессоров, больше, чем для традиционных методов, что делает их более сложными для использования. Кроме того, ряд проблем с нейронным процессором препятствуют росту рынка нейронных процессоров. Расходы на вычисления для алгоритмов делают использование нейронных процессоров более сложным.

Анализ сегментации мирового рынка нейронных процессоров

Глобальный рынок нейронных процессоров сегментирован по типу, компоненту, применению и географии.

Рынок нейронных процессоров по типу

• Многослойный персептрон
• Сверточная нейронная сеть
• Рекурсивная нейронная сеть
• Рекуррентная нейронная сеть
• Модель «последовательность-последовательность»
• Неглубокая нейронная сеть
• Долговременная кратковременная память

В зависимости от типа рынок делится на многослойный персептрон, сверточную нейронную сеть, рекурсивную нейронную сеть, рекуррентную нейронную сеть, модель «последовательность-последовательность», неглубокую нейронную сеть и Долгосрочная краткосрочная память. Сегмент сверточных нейронных сетей составил наибольшую долю рынка в 2022 году и, по прогнозам, будет расти со значительным среднегодовым темпом роста в течение прогнозируемого периода. Многочисленные отрасли, включая автомобильную, аэрокосмическую, электронную, авиационную, спортивную, производственную и развлекательную, регулярно используют различные типы нейронных процессоров. Сверточные нейронные сети часто используются в глубоком обучении для обработки данных, интерпретации изображений и снижения необходимости человеческого вмешательства, что стимулирует рост рынка в этом сегменте.

Рынок нейронных процессоров по компонентам

• Аппаратное обеспечение
• Программное обеспечение
• Услуги

На основе компонентов глобальный рынок нейронных процессоров был сегментирован на оборудование, программное обеспечение и услуги. Благодаря быстро развивающимся инновациям и достижениям в оборудовании, используемом в нейронной обработке, эта категория лидировала на мировом рынке нейронных процессоров.

Рынок нейронных процессоров по применению

• Автомобильная промышленность
• Электронная промышленность
• Оборонная промышленность
• Авиационно-космическая промышленность
• Развлечения
• Другие

На основе применения глобальный рынок нейронных процессоров был сегментирован на автомобильную промышленность, электронику, оборону, аэрокосмическую промышленность, развлечения и другие. Ожидается, что использование нейронных сетей в автомобильной промышленности будет быстро развиваться в течение прогнозируемого периода. Спрос на автоматизацию, такую как голосовое управление, автоматическое вождение и искусственный интеллект в автомобилях, стимулирует использование нейронных процессоров в этом секторе.

Рынок нейронных процессоров по географии

• Северная Америка
• Европа
• Азиатско-Тихоокеанский регион
• Остальной мир

На основе географии глобальный рынок нейронных процессоров классифицируется на Северную Америку, Европу, Азиатско-Тихоокеанский регион и Остальной мир. На Азиатско-Тихоокеанский регион приходится самая большая доля рынка, и, по прогнозам, он будет расти со значительным среднегодовым темпом роста в течение прогнозируемого периода. Из-за широкого применения нейронных процессоров в различных отраслях, включая сельское хозяйство, авиацию, развлечения и другие, а также растущего использования глубокого обучения во многих секторах и инвестиций в развитие инфраструктуры для искусственного интеллекта и машинного обучения во всех отраслях.

Ключевые игроки

Отчет об исследовании «Глобальный рынок нейронных процессоров» предоставит ценную информацию с акцентом на мировой рынок. Основными игроками на рынке являются Teradeep Inc, BrainChip Holdings Ltd, Graphcore и Advanced Micro Devices, Intel Corp, IBM Corp, Google Inc, Qualcomm Inc, CEVA Inc, NVIDIA Corp и другие. В этом разделе представлен обзор компании, анализ рейтинга, региональное и отраслевое присутствие компании, а также матрица ACE.

Наш анализ рынка также включает раздел, посвященный исключительно таким крупным игрокам, в котором наши аналитики предоставляют информацию о финансовых отчетах всех крупных игроков, а также сравнительный анализ продуктов и SWOT-анализ.

Ключевые разработки

• В ноябре 2022 года Renesas Electronics разрабатывает нейроморфные устройства для TinyML. Это последнее поколение нейронных сетей, называемых спайковыми нейронными сетями (SNN), их работа и оборудование, необходимое для запуска этих алгоритмов. И продемонстрировать множество преимуществ SNN по сравнению с обычными искусственными нейронными сетями.
• В июне 2022 года, чтобы реализовать зондирование, обработку и принятие решений в области аналоговых технологий с ультранизким энергопотреблением и устранить связанные с этим потери энергии, Aspinity интегрировала AML100 с фирменными алгоритмами разбития стекла компании. Стекло имеет пятилетний срок службы батареи и устраняет ложные оповещения от обычных бытовых шумов.

Анализ матрицы Ace

Матрица Ace, представленная в отчете, поможет понять, как работают основные ключевые игроки, вовлеченные в эту отрасль, поскольку мы предоставляем рейтинг для этих компаний на основе различных факторов, таких как функции обслуживания и инновации, масштабируемость, инновации услуг, отраслевой охват, отраслевой охват и дорожная карта роста. На основе этих факторов мы ранжируем компании по четырем категориямАктивные, Передовые, Развивающиеся и Новаторы.

Привлекательность рынка

Предоставленное изображение привлекательности рынка также поможет получить информацию о регионе, который является основным лидером на мировом рынке нейронных процессоров. Мы охватываем основные факторы влияния, которые отвечают за рост отрасли в данном регионе.

Пять сил Портера

Предоставленное изображение также поможет получить информацию о структуре пяти сил Портера, предоставляя план для понимания поведения конкурентов и стратегического позиционирования игрока в соответствующей отрасли. Модель пяти сил Портера можно использовать для оценки конкурентной среды на мировом рынке нейронных процессоров, оценки привлекательности определенного сектора и оценки инвестиционных возможностей.

Область отчета

Самые популярные отчеты

Методология исследования рынка