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Un processeur neuronal, également connu sous le nom d'unité de traitement neuronal (NPU), est un microprocesseur spécialisé conçu spécifiquement pour effectuer des calculs de réseau neuronal artificiel (ANN). Les réseaux de neurones artificiels sont des modèles informatiques qui imitent la structure et la fonction des réseaux de neurones biologiques, qui sont les réseaux de neurones du cerveau qui traitent et transmettent les informations. Un processeur neuronal se compose généralement de nombreux cœurs de traitement, ou éléments de traitement (PE), interconnectés dans une architecture hautement parallèle. Chaque élément de traitement est conçu pour effectuer une opération mathématique simple, telle qu'une addition ou une multiplication, et peut communiquer avec d'autres éléments de traitement du réseau. Les processeurs neuronaux sont optimisés pour les applications d'apprentissage profond, qui impliquent la formation et l'exécution de réseaux neuronaux à grande échelle pour reconnaître des modèles dans les données. Ils peuvent effectuer des calculs à grande vitesse et avec une efficacité énergétique élevée, ce qui les rend idéaux pour des applications telles que la reconnaissance d'images et de la parole, le traitement du langage naturel et les véhicules autonomes. L’utilisation croissante de l’apprentissage automatique et de l’apprentissage profond dans les différents secteurs industriels devrait stimuler le marché mondial des processeurs neuronaux.
L’un des impacts majeurs de la pandémie sur le traitement neuronal a été l’évolution vers le travail et la collaboration à distance. De nombreux chercheurs ont dû s’adapter au travail à domicile et à la collaboration virtuelle, ce qui a entraîné des changements dans la recherche et le développement. Les outils de collaboration à distance sont devenus plus importants que jamais et les chercheurs ont dû trouver de nouveaux moyens de partager des données, des modèles et du code de manière sécurisée et efficace. Un autre impact de la pandémie a été la modification du financement et de l’allocation des ressources. Face à l’incertitude économique provoquée par la pandémie, de nombreux pays et entreprises ont dû réévaluer leurs priorités et allouer des ressources en conséquence. Ce facteur a conduit à certains changements d’orientation de la recherche, mettant l’accent sur des domaines directement liés à la pandémie, tels que l’épidémiologie et le développement de vaccins et le processeur neuronal jouant un rôle essentiel dans la fabrication et la distribution rapides des vaccins.
En outre, la pandémie a mis en évidence l’importance du traitement neuronal pour résoudre les problèmes du monde réel. Avec l’émergence du COVID-19, les chercheurs ont utilisé des techniques de traitement neuronal pour modéliser la propagation du virus, analyser les données médicales et développer des traitements et des vaccins. Cela a accru la demande et les investissements sur le marché mondial des processeurs neuronaux.
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Les processeurs neuronaux deviennent populaires dans diverses applications telles que la détection de fraude, les prévisions financières et la détection d'images. Les processeurs neuronaux ont été largement utilisés dans diverses applications, notamment la détection de fraude et l'optimisation d'images. Les processeurs neuronaux analysent les modèles dans de grands ensembles de données pour identifier les transactions ou les comportements suspects. Les réseaux de neurones, tels que la finition d'image ou la super-résolution, sont également utilisés dans l'optimisation d'image. Les auto-encodeurs sont des réseaux de neurones entraînés à reconstruire les données d'entrée, et ils peuvent être utilisés pour débruiter les images en reconstruisant l'image sans le bruit. Les auto-encodeurs peuvent également être utilisés pour la super-résolution d’images en entraînant le réseau à reconstruire une image haute résolution à partir d’une entrée basse résolution, stimulant ainsi la croissance du marché.
Intel Corporation (États-Unis), IBM Corporation (États-Unis), Google Inc. (États-Unis), Qualcomm Inc. (États-Unis), CEVA Inc. (États-Unis), NVIDIA Corporation (États-Unis), Teradeep Inc. (États-Unis), BrainChip Holdings Ltd ( Australie), Graphcore (Royaume-Uni) et Advanced Micro Devices (AMD) Inc. (États-Unis)
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