DUBLIN, 26 juillet 2022 /PRNewswire/ — Le “Logiciel informatique d’intelligence artificielle : analyse du marché” rapport a été ajouté à de ResearchAndMarkets.com offre.
Le marché devrait croître de 6,9 milliards de dollars en 2021 pour 37,6 milliards de dollars en 2026 et pourrait devenir un nouveau secteur de l’économie.
Cette recherche contient des informations complètes sur les spécifications et les capacités des processeurs liés à l’IA qui ont été produites par les principaux acteurs du marché et les start-ups.
Cette analyse complète peut vous aider dans vos acquisitions technologiques ou vos décisions d’investissement liées au marché en pleine croissance des processeurs d’IA.
Après la principale percée au tournant du siècle, l’IA a commencé à intégrer de plus en plus de réseaux de neurones artificiels, connectés en un nombre toujours croissant de couches, maintenant connus sous le nom de Deep Learning (DL). Ils peuvent concurrencer et surpasser les techniques ML classiques telles que le clustering, mais sont plus flexibles et peuvent fonctionner avec des ensembles de données beaucoup plus complexes, y compris des images et de l’audio.
Alors que l’apprentissage automatique entrait dans une croissance exponentielle, il s’est étendu à des domaines généralement dominés par le calcul haute performance, tels que le repliement des protéines et les interactions à plusieurs particules. Dans le même temps, nos vies deviennent de plus en plus dépendantes de sa disponibilité et de sa fiabilité. Cela pose un certain nombre de nouveaux défis techniques mais ouvre en même temps la voie à de nouvelles solutions et technologies, à l’instar de l’exploration spatiale ou de la physique fondamentale.
Plus encore, le succès commercial des systèmes basés sur l’IA (pilotes automatiques, traitement d’images, reconnaissance vocale et traduction, pour n’en citer que quelques-uns) garantit qu’aucune pénurie de fonds ne pourra entraver cette croissance. C’est clairement devenu une nouvelle industrie, sinon un secteur de l’économie, qui prend de l’importance d’année en année.
Comme toute industrie, elle dépend de plusieurs facteurs pour prospérer. La demande croissante des consommateurs a conduit au consensus des principaux prévisionnistes sur la croissance rapide du secteur – environ 40 % par an dans un avenir proche, de sorte que le manque de fonds n’est pas un problème. Au lieu de cela, nous devons nous concentrer sur d’autres exigences pour le fonctionnement efficace de l’industrie.
Les trois principales composantes sont la disponibilité des outils de transformation, l’abondance des matières premières et la main-d’œuvre. Dans ce cas, les matières premières sont représentées par des mégadonnées, et il y en a souvent plus que ce que nos systèmes actuels peuvent comprendre. La main-d’œuvre semble également croître suffisamment rapidement, car ML cimente sa place dans le programme universitaire. Ainsi, les outils de traitement, ainsi que l’énergie disponible pour les faire fonctionner, sont des goulots d’étranglement évidents dans la croissance exponentielle.
La fin de la loi d’extrapolation de Moore due à l’effet tunnel quantique et autres, qui deviennent de plus en plus importants avec la réduction de la taille des transistors, fixe des limites claires sur ce que nous pouvons faire. Pour assurer des investissements à long terme dans l’industrie, une stratégie claire doit être développée pour compenser ce qui se passera dans 10 ans
Points saillants
-
La plupart des tâches liées à DL sont effectuées sur des GPU et des ASIC. Le principal flux de travail de formation sera toujours lié aux GPU, mais l’adoption accrue de l’IA dans les segments grand public et périphérique fera évoluer le ratio vers la parité, alors que 80 % du marché actuel est dominé par les GPU.
-
Le marché des ASIC a été historiquement beaucoup plus varié que les marchés des CPU ou des GPU. Là où il y a un besoin auquel on ne peut pas répondre par d’autres moyens – il y a un ASIC pour cela. Les acteurs du marché dotés de grands centres de données tentent d’optimiser et de développer leurs clouds tandis que les acteurs Edge cherchent à extraire chaque TOP de chaque watt. Nous nous attendons à ce que la croissance du marché des ASIC soit beaucoup plus rapide que celle des GPU, les FPGA prenant une place de plus en plus importante dans ce domaine.
-
Les FPGA étaient autrefois une partie quelque peu exotique, prenant les segments de niche des secteurs scientifiques et industriels. L’augmentation de la demande liée à l’IA et l’intégration du marché ont permis des progrès rapides dans le domaine et ont considérablement élargi les capacités du FPGA.
-
Nous sommes sur le point de voir une croissance moyenne de 34 % du secteur de la périphérie jusqu’en 2025, alors que les entreprises s’efforcent de réduire les latences liées au transfert de données entre les dispositifs d’acquisition de données et les centres de traitement de données. Environ 94 % des entreprises de l’Internet industriel des objets (IIoT) et de l’automatisation des processus robotiques (RPA) ont déjà annoncé leur intention d’intégrer l’IA de pointe ou le font déjà. L’un des facteurs de croissance du marché Edge est les processeurs mobiles. Ce secteur devrait presque doubler jusqu’en 2025, passant de 13 milliards de dollars en 2020 pour 22 milliards de dollars avec une croissance annuelle moyenne de 10,7 %.
-
Les puces neuromorphiques sont clairement en phase de recherche et de développement, mais la promesse d’une consommation d’énergie ultra-faible place ce type de tentative au centre de la croissance à long terme de l’industrie.
Principaux sujets abordés :
1. Défis d’apprentissage en profondeur
1.1 Limites architecturales
1.2 Brève introduction à l’apprentissage en profondeur
1.3 Prendre des raccourcis
1.4 Outils de traitement
2. Analyse du marché
2.1 Aperçu du marché
2.2 Processeur
-
Intel
-
IBM
-
BRAS
-
WaveComputing
-
Amazon (Amazon Web Services)
-
Groupe Alibaba (T-Head Semiconductor Co.)
-
AMD (microdispositifs avancés)
-
NVIDIA 32 Huawei (HiSilicon Technologies)
-
Tachyum
2.3 Bord et mobile
2.4 GPU
2.5FPGA
-
Intel (Altera)
-
AMD (Xilinx)
2.6 ASIC
2.6.1 Géants de la technologie
2.6.2 Démarrages
2.7 Processeurs neuromorphiques
-
Intel
-
puce cérébrale
-
IBM
-
SynSense
2.8 Informatique photonique
-
Matière lumineuse
-
Lumière allumée
-
Lightelligence
-
Optalysys
3. Glossaire
4. Infographies
-
Capitalisation boursière des entreprises publiques
-
Financement total des entreprises privées
-
Tissus
-
Paysage de processeur
-
Évaluation des performances du calcul FP16
-
Performances par watt du calcul FP16
-
Performances par watt du calcul FP32
-
Géographie du siège
Pour plus d’informations sur ce rapport, visitez https://www.researchandmarkets.com/r/7i5b4e
Personne-ressource pour les médias :
Recherche et Marchés
Laura Boiscadre supérieur
presse@researchandmarkets.com
Pour les heures de bureau EST, appelez le +1-917-300-0470
Pour les États-Unis/CAN appel gratuit +1-800-526-8630
Pour les heures de bureau GMT, appelez le +353-1-416-8900
Fax États-Unis : 646-607-1904
Télécopie (en dehors des États-Unis) : +353-1-481-1716
Logo: https://mma.prnewswire.com/media/539438/Research_and_Markets_Logo.jpg
Afficher le contenu d’origine :https://www.prnewswire.com/news-releases/global-artificial-intelligence-computing-software-market-report-2022-a-37-6-billion-market-in-2026–301593520.html
SOURCE Recherche et Marchés