AIコンピューティングハードウェア市場:成長、動向、予測(2020~2025年)

AIコンピューティングハードウェア 市場分析

AIコンピューティングハードウェア市場は、予測期間(2020-2025)に26%のCAGRを記録すると予想されています。最近では、AIブームにより、自動運転や監視カメラなどの特定のアプリケーション向けに最適化された、より特殊なチップを開発するスタートアップハードウェア企業の流れが引き起こされました。Graphcoreと他のいくつかのプレーヤーは、AIアプリケーションの開発に不可欠なだけでなく、生産がはるかに困難な、はるかに柔軟なチップを提供しています。2019年12月、マイクロソフトはGraphcoreに2億ドルの資金を調達し、AIアプリケーションの顧客数の増加に対してクラウドサービスをより魅力的にするハードウェアを見つけました。今後も続けば、クラウドサービスの数が増えれば、ハードウェア市場の成長に役立つかもしれません

- 防衛部門におけるAIコンピューティングハードウェアの需要が市場を牽引しています。空軍は、パターン認識、イベント推論、意思決定、適応学習、およびエネルギー効率の高い有人および無人航空機での自律タスクのための型破りなコンピューティングアーキテクチャを必要としています。研究者によると、主な焦点領域はニューロモルフィックコンピューティングまたは脳に触発されたコンピューティングであり、従来のフォンノイマンアーキテクチャよりも高度なプロセッサが関与しています。この種の設計は、メリスタやナノフォトニクスのような新しいナノテクノロジーに基づく型破りな回路につながる可能性があります
- 高速コンピューティングのためのフィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)の採用は、市場を牽引しています。FPGAは、低熱出力と低レイテンシを提供し、大きな可能性を秘めた代替ディープラーニングプロセッサを提供します。たとえば、プログラミング作業によって、開発者はさまざまなニューラルネットワークを実行するソフトウェアのようにFPGAを変更できます。アプリケーションが時間の経過とともに複数のニューラルネットワークを必要とする場合、FPGAは良い選択肢です。さらに、FPGAのようなハードウェアアクセラレータは、多くの業界で重いAIトレーニングやデータベースワークロードを実行するサーバーシステムにおいてますます重要になっています
- 2019年9月、インテルは、インテルのデータセンター技術を使用するクラウドおよび企業のワークロードを加速するために、新しいインテルStratix 10 DXフィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)を出荷すると発表しました。また、今後のIntel Xeon Scalableプロセッサの帯域幅とハードウェアアクセラレーションの向上にも役立ち、レイテンシが37%短縮され、理論上最高の転送レートは28 Gbps.
- しかし、COVID-19の影響は、サプライチェーンの大幅な減速により、市場の成長に影響を与えます。チップ部門では、パンデミックの間、収益は世界中で約12%減少し、2018年と比較して約570億米ドル減少し、最終的にはAIコンピューティングプロセッサに影響を与える可能性があります。インテルは2019年にコアマイクロプロセッサセグメントの成長をゼロにし、ロジックチップの売上高は7%増加しました.
- さらに、市場の成長は、医師を支援するプロセッサを提供するために、医療で観察することができます。2020年4月、AMDはCOVID-19やその他の疾患に関する医学研究を加速するためのコンピューティングリソースを研究機関に提供するために、COVID-19 HPC(ハイパフォーマンスコンピューティング)ファンドを発表しました。この基金には、AMD EPYC CPU(中央処理装置)とAMD Radeon Instinct GPU(グラフィックス処理装置)を搭載した高性能システム1500万米ドルを主要な研究機関に最初に寄付することが含まれます。医療業界のお客様向けに、AMDは人工呼吸器や人工呼吸器に使用されるAMD組み込みプロセッサーを含む製品出荷を優先し、迅速化しています

主な市場動向

自動車セクター、大幅な成長を目の当たりに

●自動車業界は10年にわたる急速な変化を遂げており、自動車のコネクテッド化が進み、電気モーターなどの新しい推進システムが主流となり、車両の自律性のレベルが高まっています。多くの自動車メーカーはすでに、AIコンピューティングハードウェアを必要とするかもしれない自動運転のパイロットプロジェクトを発表することで対応しています
たとえば、NVIDIA DRIVE AGX 自動運転コンピューティング プラットフォームは、自動運転用に設計された世界初のプロセッサである NVIDIA Xavier 上に構築されています。自動グレードのXavierシステムオンチップ(SoC)は生産中であり、AI、センサー処理、マッピング、および駆動のための冗長で多様なアルゴリズムを実行するために6つの異なるタイプのプロセッサを組み込んで、安全のために設計されています.
- さらに、Xpeng P7は中国市場で最初のL3自律対応生産車両であり、NVIDIAのDRIVE AGX Xavierシステムオンチップを搭載し、30 TOPS(毎秒数兆回の操作)性能を提供し、消費電力はわずか30ワットです。同社の自動運転システムXPILOT3.0は、中国の困難な道路向けに作られている。12個の超音波センサー、5個のミリ波レーダー、14台のカメラ、業界唯一の360°マルチパーセプション統合システムが含まれています.
-さらに、2020年4月、自動運転車のスタートアップPhantom AIが、セレレス・インベストメンツが主導し、米国の自動車メーカーであるフォード・モーターと韓国最大の通信会社KTが加わり、22百万ドルのinaシリーズA資金調達を調達した。Phantom AIは、コンピュータビジョン、センサーフュージョン、および制御機能をソリューションに組み込むことに焦点を当て、生産をグローバルに加速します.
- さらに、プレイヤーは、サラウンドビューの視覚化、ドライバー監視スタンドアロンのビジョン処理、および電子ミラーソリューションのための次世代のインテリジェントな視聴プラットフォームに焦点を当てています。アンバレラは2020年4月、安全関連アプリケーションを実現するため、AI処理とASIL-B対応の車載カメラSoC「CV22FS」と「CV2FS」を発表した
- さらに、人工知能とニューラルネットワークのプロセッサ統合サポートと組み合わせることで、COTS(商用既製のプラットフォーム)は、開発者がスマートビジョンシステムに必要なすべてを提供します。2020年2月、Congatecは3.5インチ製品をNXP i.MX8プロセッサに拡張しました。新しいconga-SMC1 3.5インチボードは、スケーラブルなプロセッサ性能のためのSMARCソケットを備えているだけでなく、MIPIカメラにも最適化されており、追加のハードウェアなしで直接接続でき、自律走行車の状況認識に使用できます.

アジア太平洋地域、最速の成長率を記録

- アジア太平洋地域は、中国や日本などの国々でのAI技術の進歩により、プレーヤーがパートナーシップを通じてデバイスにコンピューティングハードウェアを統合することに集中しているため、大幅な成長率を記録すると予想されています.
- 2020年4月、中国のAIチップメーカーであるIntellifusionは、Utrust VC、Forebright Capital、および既存の投資家であるWalden Internationalが率いる約10億元(1億4100万米ドル)のIPO前の資金調達ラウンドを完了しました。インテリフュージョンは、視覚知能の分野に焦点を当てています。同社のチッププラットフォームであるMossは最近、カスタム命令セットニューラルネットワークプロセッサが埋め込まれた異種マルチコアビジュアル分析SoCである第2世代の人工知能チップDeepEye1000を発売しました.
- DeepEye1000のユニット性能は20倍に増加し、ユニットのエネルギー効率は100倍に増加し、システム遅延は200倍に減少しました。インテリジェントセキュリティ、新規ビジネス、インテリジェント輸送、インテリジェント製造、インテリジェントストレージ、インテリジェントホーム、ロボット、インテリジェントスーパーコンピューティング、およびその他の産業に適用できます。これは市場の成長をさらに支えています
- 2019年8月、ファーウェイはデータトレーニング用のAIプロセッサであるAscend 910と、AIコンピューティングフレームワークのMindSporeを発表しました。このプロセッサは、半精度浮動小数点(FP16)用にそれぞれ256テラフロップス、整数精度計算(INT8)用に512テラフロップスを提供します。さらにファーウェイは、AscendプロセッサをベースにしたアトラスおよびMDC製品を開発する計画で、インドの大学やその他のパートナーが業界固有の課題に対処するためのアプリケーションを開発する際に提供できる。これにより、インドと中国の将来の市場成長がさらに加速する可能性があります
- さらに、今日のエッジコンピューティングデバイスは、従来の汎用GPUに基づいています。これらのプロセッサは、一般に、消費電力の増加や発熱の増加により、より大きなデバイスをより高いコストで必要とする画像認識や解析などのAIベースの処理要件に対する需要の高まりに対応できません。このようなデバイスとその限られた性能は、最先端のAI処理には望ましくありません
- このような課題を解決するため、ソシオネクスト株式会社は2020年3月、新開発の量子化ディープニューラルネットワーク(DNN)技術を組み込んだチップのプロトタイプを開発し、小型・低消費電力のエッジコンピューティングデバイス向けに高度なAI処理を可能にしました。本プロトタイプは、独立行政法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の委託を受けた「更新可能・低消費電力のAIエッジLSI技術開発」の研究プロジェクトの一部です。さらに実装すれば、市場への大幅な成長が可能になるかもしれません

競争環境

AIコンピューティングハードウェア市場は非常に細分化されており、主要企業は新製品の発売、契約、合弁事業、パートナーシップ、買収などのさまざまな戦略を使用して、この市場でのフットプリントを拡大しています。キープレーヤーはケイデンス・デザイン・システムズ、シノプシスなどです。市場における最近の動向には、-

- 2020年 - Tenstorrentは、Grayskullと名付けられたオールインワンコンピュータシステムのために3400万ドル以上を資金提供しました。Grayskullのアーキテクチャは、不要な計算を排除して、今日最も使用されているAIモデルのパフォーマンスを向上させ、データサイエンティストはクラウドでホストされているリソースに鼻からお金を払うことなく、洗練されたAIをトレーニングできます。このシステムは、Tenstorrent独自のTensixコアを120個備えており、それぞれが高使用率のパケットプロセッサ、単一の命令複数データ(SIMD)プロセッサ、高密度数学計算ブロック、および5つの縮小命令セットコンピュータ(RISC)コアで構成されています.

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