Yapay zeka çip pazarını yeniden şekillendiriyor
"
Spektrumdan çevrildi
IHS Markit | Teknoloji raporuna göre. 2025 yılına kadar, yapay zeka (AI) uygulamaları için yarı iletkenlerin depolanması ve işlenmesine yönelik küresel pazar, 2019'daki 42,8 milyar ABD dolarının üç katı olan 128,9 milyar ABD dolarına yükselecek.
"Yapay Zeka-Teknolojinin Benimsenmesi ve Etkisi 2019 Raporu" başlıklı, yapay zeka, küresel yapay zeka uygulamaları alanında depolama cihazlarının gelirinin 2019'da 21 milyar ABD dolarından 2025'te 600'e çıkacağına işaret edildi. Yüz milyon ABD doları. İşlemci pazarının genişlemesi, 2019'da 22 milyar dolardan 2025'te 68,5 milyar dolara biraz hızlanacak.
Bu veriler, yapay zeka işlevlerini çalıştıran sistemlerdeki yarı iletken içeriğin satışını izler.Bu çipler, yapay zeka uygulamalarını çalıştırabilen bellek ve işleme ekipmanını içerir.
Günümüzde yapay zeka çipleri, otomobil, iletişim, bilgisayar, tüketici elektroniği, endüstriyel ve tıbbi gibi birçok pazarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Yapay zeka uygulamalarında bellek cihazlarının en büyük tek pazarı bilgisayar alanıdır.Satışları 2025 yılında 66 milyar ABD dolarına, bileşik büyüme oranı 2019'da 27,5 milyar ABD dolarından% 15,7'ye çıkacak. Bununla birlikte, iletişim, tüketici elektroniği, endüstri ve sağlık hizmetleri gibi diğer alanlar daha hızlı büyüme sağlayacaktır.
IHS Markit | Technology'de yapay zeka kıdemli araştırma direktörü Luca De Ambroggi şunları söyledi: "Yarı iletkenler, yapay zeka tedarik zincirinin temelini temsil ediyor ve gezegendeki her yapay zeka uygulaması için gerekli işleme ve depolama yeteneklerini sağlıyor." Yapay zeka mikroçipleri teşvik ediyor. Büyük talep artışının ana itici gücü. Ancak, bu teknoloji aynı zamanda yonga pazarının şeklini de değiştiriyor ve yeni performans gereksinimlerini karşılamak için geleneksel işlemci mimarisini ve bellek arayüzünü yeniden tanımlıyor. "
Rapor, grafik işleme birimleri (GPU), sahada programlanabilir kapı dizileri (FPGA), mikroişlemciler (FPGA) gibi geleneksel yapay zeka işleme ekipmanlarının pazar hakimiyetine meydan okumak için yeni mimariler sağlamaya giderek daha fazla girişimin bağlı olduğunu gösteriyor. Mikrodenetleyici), mikro denetleyici (MCU) ve dijital sinyal işlemcisi (DSP). Bu yeni mimariler, derin öğrenme görevlerini hızlandırabilen entegre vektör işleme gibi işlevleri içerir.
Ek olarak, çeşitli cihazlarda yapay zeka ile ilgili işlevlerin tanıtılması, bu geleneksel işlemci türlerinin gelişmekte olduğu ve artık farklı kategoriler olarak kabul edilmedikleri anlamına geliyor.
De Ambroggi: "Yapay zeka çağında, MPU, DSP veya MCU'nun eski tanımları bulanıklaşmaya başlıyor, çünkü her cihaz türü farklı işlevlere sahip bir çekirdek ekliyor ve giderek daha fazla yapay zeka sistemi tasarımcısı kullanıyor. Uygulamaya özel entegre devre (ASIC) ve yonga üzerinde sistem (SOC) çözümleri gibi son derece entegre heterojen işleme çözümleri. "
"İşlemci üreticileri, bu ASIC'leri ve SOC'leri kullanarak anahtar teslimi, heterojen işleme çözümleri sağladığından, sistem tasarımcıları için yapay zeka algoritmalarının GPU, CPU veya DSP üzerinde yürütülmesi arasında çok az fark vardır. "
Gelişmiş yapay zeka teknolojileri, özellikle derin öğrenme algoritmaları, normal şekilde çalışmak için büyük miktarda yüksek bant genişliğine sahip geçici bellek gerektirir, ancak bu, güç tüketimini sürdürülemez seviyelere itmiştir.
IHS, bazı yeni mimarilerin her işlem çekirdeği için özel depolama birimleri ile donatıldığına ve dolayısıyla paralel işlemin hızını artırdığına dikkat çekti. Diğer bir yöntem, veri hareketini azaltmak için işleme görevlerini doğrudan belleğe aktarmaktır. Buradaki fikir, verilerin bulunduğu yerde işlem yapmak, güç tüketimini ve gecikmeyi azaltmaktır.
Endüstri, aşağıdakileri içeren bazı alternatif yöntemler aramaktadır: belleğin bilgi işlem çekirdeğine daha yakın olduğu, veri hareketinin yükünü azaltan ve her işlem çekirdeği için ayrılmış bir bellek birimi sağlayarak yüksek işlem paralelliği sağlayan yeni bir işlemci mimarisi; Veri hesaplamanın erken aşaması belleğe aktarılır Bu tekniğe belleğe işleme (PIM) denir. PIM, yukarıda belirtildiği gibi benzer faydalar sağlar. Son olarak, basit arka uç silikon entegrasyonu, uçucu performans, uçucu olmayan yetenek, bayt başına düşük picojoule veya hızlı giriş / çıkış (G / Ç) arayüzlerinin kullanımını destekleyebilecek yeni bellek teknolojilerini belirleyin yeni yöntem.
Gerçekten de, yapay zekanın (AI) patlayıcı kullanımı, birçok yeni fırsatın yanı sıra birçok zorluk da getirecek yeni bir yarı iletken ekipman çağı açıyor. Yapay zeka işlemcileri aynı zamanda küresel yarı iletken endüstrisinin büyümesini de yönlendiriyor ve bu da pazar analizi ajanslarının önümüzdeki beş yıl içinde yapay zeka çiplerinin uygulanmasının üç katına çıkacağına dair olumlu tahminler yapmalarını sağladı.
Allied Market Research, yapay zeka ve makine öğreniminin giderek daha fazla alanda kullanımının pazar gelişimini yönlendiren ana faktörlerden biri olduğuna inanıyor. Dikey pazarlar medya ve reklamcılık, bankacılık finans hizmetleri ve sigorta, BT ve telekomünikasyon, perakende, sağlık hizmetleri, otomobiller ve ulaşım vb. Olarak ikiye ayrılabilir. Buna ek olarak, e-perakendeciler de sürekli artan verileri işlemek için yapay zekaya ihtiyaç duyabilir. Şu anda yalnızca Hindistan her gün 30-40 terabayt veri üretiyor.
AI çiplerinin hızla geliştiğine şüphe yok, ancak yine de iki büyük zorlukla karşı karşıyalar. Bir yandan teknolojik yenilik, depolama ve bilgi işlem verimliliğinin zorluklarını çözerken, diğer yandan da yapay zeka yongalarının büyük bir değeri hızla yansıtmasına izin vermek için pratik uygulamalarla nasıl birleştirileceğini çözüyor.
