"스마트 전략으로 성장 궤도에 속도를 더하다"
2023년 전 세계 그래픽 처리 장치(GPU) 시장 규모는 483억 8천만 달러로 평가되었습니다. 시장은 2024년 615억 8천만 달러에서 2032년까지 4,610억 2천만 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 28.6%를 나타낼 것으로 예상됩니다. 기간.
GPU(그래픽 처리 장치)는 시각적 결과를 위해 동영상 및 이미지 처리 속도를 높이는 전용 전자 회로입니다. 그래픽을 해석하기 위해 설계되었습니다. GPU는 비디오 재생 및 병렬 처리에 가장 적합하므로 게임 및 다각적인 계산에 필수적입니다. 복잡한 그래픽 작업을 관리하고 전반적인 효율성과 속도를 향상시켜 전자 장치와 컴퓨터의 성능을 향상시킵니다.
그래픽 처리 장치는 비디오, 이미지, 애니메이션을 렌더링하고 생성하는 데 특화되어 비디오 품질을 향상시킵니다. 그래픽 처리 장치의 다른 주요 기능으로는 더 높은 처리 능력, 복잡한 작업 작업의 더 빠른 실행, 더 나은 확장성, 부드러운 그래픽 렌더링 등이 있습니다. 이러한 단위는 스마트폰, 컴퓨터, 태블릿, 게임 콘솔을 포함한 다양한 장치에 걸쳐 구현됩니다. , 그리고 텔레비전. 예를 들어,
그래픽 처리 장치 시장은 코로나19 팬데믹 기간 동안 여러 가지 변화를 겪었습니다. 팬데믹으로 이익을 얻은 일부 산업에는 PC(개인용 컴퓨터) 산업이 포함됩니다. 코로나19 팬데믹은 PC 수요를 증폭시키는 데 주목할만한 역할을 했다. 노트북과 데스크탑은 집에서 업무와 학교 업무를 수행해야 하는 고객에게 필수적인 장치가 되었습니다. 예를 들어,
시장 발전을 촉진하기 위한 생성 AI 전반의 GPU 기술 고급 기능
그래픽 처리 장치는 주로 비디오 게임의 그래픽 해석을 위해 제작되었지만 광범위한 병렬 구조로 인해 AI와 관련하여 발전했습니다. 수천 가지 기능을 동시에 수행할 수 있습니다. 이는 생성 AI의 불안정한 메커니즘인 신경망에 필요한 작업과 원활하게 일치합니다. 따라서 기업에서는 그래픽 처리 장치를 설계하고 개발하고 있습니다. 예를 들어,
ChatGPT와 같은 다양한 사용 사례는 이러한 단위가 인공 지능에 어떻게 효율적인지 보여주는 일반적인 예를 제시했습니다. 수백 대의 NVIDIA GPU에서 훈련 및 처리되는 LLM(대형 언어 모델)은 1억 명이 넘는 개인이 사용하는 생성 AI 시설을 처리합니다.
GAN(Generative Adversarial Networks) 및 VAE(Variational Autoencoders)를 포함한 생성적 AI 시뮬레이션은 주로 엄청난 양의 데이터를 효율적으로 처리하는 능력에 달려 있습니다. 그래픽 처리 장치는 병렬 처리에 가장 뛰어나므로 모델 준비 및 추론을 빠르게 처리하여 AI에서 생성된 콘텐츠를 더 빠르고 정확하게 생성할 수 있습니다.
따라서 이러한 장치의 첨단 메커니즘은 생성 AI 기반 모델의 개발 및 발전에 기여합니다.
AR 및 VR 전반에 걸친 GPU 사용이 시장 추세
가상 현실(VR)과 증강 현실(AR)은 소비자들 사이에서 사용량과 수요가 증가하는 첨단 기술 메커니즘. 전문 VR(가상 현실) 애플리케이션에는 강력한 업무용 하드웨어가 필요합니다. HTC Vive의 메모리 및 CPU 요구 사항은 비교적 낮지만(3.30GHz Intel Core i5 4590 및 4GB+ RAM) 그래픽 처리 장치(GPU)의 경우는 그렇지 않습니다. VR에는 단일 FHD 모니터에서 동일한 작업 작업을 보는 데 필요한 것보다 8배 더 많은 그래픽 처리 성능이 필요합니다. 따라서 그래픽 처리 장치는 CPU와 같은 다른 기술보다 선호됩니다.
디지털 개체를 처리하고 이를 실제 세계에 손쉽게 결합하려면 증강 현실이 필요합니다. 그래픽 처리 장치는 사용자의 위치와 움직임을 추적하고 실제 상황의 깊이를 이해할 수 있는 기능을 제공합니다.
이러한 장치의 향상된 기능과 이점은 증강 현실과 가상 현실의 몰입형 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다. 따라서 다양한 공급업체에서는 새로운 발전과 혁신을 통해 증강 현실과 가상 현실을 중심으로 한 새로운 GPU 솔루션을 개발하고 있습니다. 예를 들어,
증강 현실과 VR 전반에 걸친 그래픽 처리 장치의 이러한 발전과 추가적인 이점은 시장 발전을 주도합니다.
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시장 성장 촉진을 위한 HPC 전반의 GPU 구현
고성능 컴퓨팅(HPC)은 고속 데이터 분석 및 처리에 사용되는 클라우드 시스템의 컴퓨터 클러스터를 의미합니다. 이러한 클라우드 클러스터는 일반적으로 함께 작동하며 클라우드 파일 시스템, 컨테이너화된 애플리케이션 또는 기타 소프트웨어와 같은 특정 메커니즘과 조정됩니다. 이러한 HPC 클러스터는 일반적으로 금융, 의료, 생명 과학, 공급망 관리, 게놈 서열 분석 등 복잡하고 지속적인 애플리케이션에 HPC가 필요한 특정 산업에서 사용됩니다.
GPU는 고성능 컴퓨팅, AI, 머신러닝 등 까다로운 컴퓨팅 작업을 CPU와 같은 이전 GPU보다 훨씬 더 효과적으로 지원할 수 있습니다. HPC 애플리케이션은 비교적 유사한 절차를 사용하는 대규모 병렬 처리에 의존하며 GPU는 이를 지원하는 논리적 하드웨어입니다. 고성능 역량을 갖춘 클라우드 컴퓨팅 플랫폼은 이 메커니즘의 도움을 받아 서버 인프라를 개발합니다. 이러한 어려운 작업을 신속하게 처리합니다. 예를 들어,
고성능 컴퓨팅 솔루션에서 이러한 장치의 추가적인 이점은 그래픽 처리 장치 시장 성장을 주도합니다.
GPU 및 그래픽 카드 가격 상승으로 시장 성장 저해
GPU 시스템을 사용하면 예측할 수 없고 비용도 더 많이 듭니다. GPU 클라우드를 사용하려면 초기 비용이 낮아야 하지만 사용자는 이를 사용하기 위해 반복적으로 비용을 지불해야 합니다. 수수료는 GPU 모델, 사용량, 지역, 구성, 수요에 따라 달라질 수 있으며 예기치 않게 빠르게 합산될 수 있습니다.
또한 사용자는 고급 메커니즘과 성능 향상을 따라잡아야 하는데, 이를 위해서는 빈번한 업그레이드가 필요할 수 있으며 이로 인해 비용이 많이 들 수 있습니다. 또한, 2020년부터 2023년 사이에 그래픽 카드의 평균 가격이 2배나 올랐고, 이러한 가격이 하락할 조짐이 보이지 않아 고급형 그래픽 카드는 가격이 비쌉니다. 예를 들어,
이러한 그래픽 카드 및 장치의 증가는 개인 및 중소기업의 사용을 제한하여 시장 성장을 방해합니다.
시장 발전을 촉진하기 위한 하이브리드 GPU의 인기 증가
type를 기준으로 시장은 전용 또는 disc리테, 통합, 하이브리드로 분류됩니다.
하이브리드 부문은 전문 애플리케이션과 게임 모두에서 탁월한 성능을 제공하는 인기와 역량으로 인해 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 메커니즘의 발전으로 이러한 GPU는 작업 요구에 따라 전용 그래픽과 통합 그래픽 간에 원활하게 전환하여 최적화된 성능과 에너지 효율성을 보장합니다.
통합 부문은 더 작고 가벼운 시스템, 데스크톱, 노트북 전반에 걸쳐 사용량이 늘어나 2023년 가장 높은 시장 점유율을 차지합니다. 또한 이러한 GPU는 프로세서에 통합되어 있기 때문에 일반적으로 전력을 덜 사용하므로 발열도 적어 배터리 수명이 길어질 수 있습니다. 이러한 이점으로 인해 개인과 기업 전반에서 통합 GPU의 사용이 증가합니다. 예를 들어,
머신러닝 및 인공 지능 전반에 걸쳐 GPU의 향상된 기능과 효율성 향상으로 세그먼트 성장 촉진
애플리케이션별로 시장은 머신러닝과 인공지능, 과학 컴퓨팅으로 분류됩니다. , 3D 모델링 및 렌더링, 동영상 편집 및 렌더링, 암호화폐 채굴.
GPU의 활용 및 포함이 광대한 신경망에 상당한 변화를 가져왔기 때문에 기계 학습 및 인공 지능 부문은 2023년에 가장 높은 시장 점유율을 차지했습니다. GPU는 CPU보다 빠르고 효율적으로 기계적 계산을 수행합니다. 따라서 AI 훈련 및 추론을 위한 향상된 성능을 제공할 뿐만 아니라 광범위한 구현 전반에 걸쳐 이점을 제공합니다.
3D 모델링 및 렌더링 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 산업 디자인, 건축 등 업계 전반의 전문가들은 이러한 장치를 사용하여 3D 모델링 및 렌더링 작업을 빠르게 진행합니다. 또한 이러한 산업 전반에 걸쳐 새로운 기술과 자동화 구현에 대한 수요로 인해 그래픽 처리 장치 시장 점유율이 높아졌습니다.
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IT 및 통신 전반에 걸쳐 GPU 구현 증가로 세그먼트 성장 촉진
산업을 기준으로 시장은 IT 및 통신, 전자제품, 미디어 및 엔터테인먼트로 분류됩니다. , 국방 및 정보 등(자동차).
2023년에는 IT 및 통신 부문이 가장 높은 매출을 기록했습니다. GPU는 통신 서비스의 혁명을 가능하게 했습니다. GPU는 통신 서비스 전반에 걸친 무선 통합과 같은 새로운 발전과 개선을 통해 IT 및 통신을 가속화했습니다. 예를 들어,
방위 및 정보 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 시장을 선도할 것으로 예상됩니다. 인공지능(AI), 빅데이터, IoT 메커니즘의 잠재력을 연결하는 기능을 갖춘 GPU 기반 컴퓨팅 솔루션은 현대화된 군사 및 항공우주 애플리케이션 전반에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 이를 통해 군대는 이전에 가능했던 방법보다 더 빠른 의사 결정을 위해 막대한 양의 원시 데이터를 빠르고 안정적으로 연습할 수 있습니다.
그래픽 처리 장치 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카, 남미 등 지역별로 분석되었습니다.
North America Graphic Processing Unit Market Size, 2023 (USD Billion)
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북미는 2023년 가장 높은 시장 점유율을 차지했습니다. 3D 모델링 및 렌더링과 기계 학습, 인공 지능, 생성 AI 등 기타 메커니즘 전반에 걸친 수많은 기회로 인해 이 지역의 GPU 수요가 증가했습니다. . 또한 이 지역에는 Nvidia, AMD, Intel 등과 같은 주요 업체가 존재하여 지역 시장 점유율에 기여하고 있습니다. 예를 들어,
Fortune Business Insights에 따르면 아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. GPU 구성 및 설계의 지속적인 개선은 아시아 태평양 지역 전체 인프라의 빠른 확장 및 개발을 지원합니다. 고품질 GPU 해석 기능은 특수 효과의 처리 속도를 향상시킵니다. 따라서 지역 전체에서 이러한 장치의 채택과 구현이 증가하고 있습니다. 예를 들어,
유럽의 그래픽 처리 장치 시장 점유율은 예측 기간 동안 크게 증가할 것으로 예상됩니다. 지역적 환경은 외국 기업에게 다양한 기회를 제공합니다. 또한, 지역 시장 개발 전반에 걸쳐 투자와 자금 조달이 증가하고 있습니다. 예를 들어,
중동 및 아프리카, 남미 지역은 예측 기간 동안 상당한 속도로 성장할 것으로 예상됩니다. UAE, 터키, 브라질에서는 그래픽, 시뮬레이션, 비디오 편집 등 전반에 걸쳐 혁신과 개선이 늘어나고 있습니다. 이 지역에서는 그래픽 부문에 대한 외국인 투자도 증가하고 있습니다. 또한 UAE는 이 지역에 더 많은 투자자가 있는 주요 국가 중 하나입니다.
비즈니스 확장을 촉진하기 위한 기술 발전을 위한 협력, 혁신 및 제품 통합 증가
NVIDIA Corporation, Advanced Micro Devices, Inc., Intel Corporation, ASUSTeK Computer Inc., GIGA-BYTE Technology Co., P.C.와 같은 저명한 시장 참가자 Partner Group Limited, EVGA, SAPPHIRE Technology Limited., SAMSUNG 및 Imagination Technologies 등은 혁신적인 기술 기반 GPU 제공에 세심한 주의를 기울이고 있습니다. 이들 기업은 생성 AI 및 기계 학습에 대한 수요 증가로 인해 제품 라인을 확장하고 있습니다. 저명한 기업들은 파트너십, 혁신, 제품 통합 등과 같은 다양한 비즈니스 전략을 채택하여 전 세계적으로 비즈니스를 확장하고 있습니다.
시장 조사 보고서는 사용자에게 더 나은 이해를 제공하기 위해 전 세계 주요 지역을 강조합니다. 또한 이 보고서는 최신 시장 동향에 대한 통찰력을 제공하고 빠르게 배포된 기술을 분석합니다. 일부 동인과 제한 사항을 더욱 강조하여 독자가 시장 분석에 대한 심층적인 지식을 얻을 수 있도록 돕습니다.
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속성 | 세부정보 |
학습 기간 | 2019-2032 |
기준 연도 | 2023 |
예상 연도 | 2024 |
예측 기간 | 2024-2032 |
과거 기간 | 2019-2022 |
성장률 | 2024년부터 2032년까지 CAGR 28.6% |
단위 | 가치(10억 달러) |
세분화 | 작성자: type
애플리케이션별
업종별
기준 지역
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