애플리케이션별(사기 탐지, 하드웨어 진단, 금융 예측, 이미지 최적화 등), 최종 사용자별(BFSI, 의료, 소매, 국방 및 항공우주, 미디어 등) 신경 프로세서 시장 규모, 점유율 및 코로나19 영향 분석 및 지역 예측(2024~2032년)

신경 처리 장치(NPU)라고도 알려진 신경 프로세서는 인공 신경망(ANN) 계산을 수행하도록 특별히 설계된 특수 마이크로프로세서입니다. 인공 신경망은 정보를 처리하고 전송하는 뇌의 뉴런 네트워크인 생물학적 신경망의 구조와 기능을 모방한 계산 모델입니다. 신경 프로세서는 일반적으로 고도의 병렬 아키텍처로 상호 연결된 많은 처리 코어 또는 처리 요소(PE)로 구성됩니다. 각 처리 요소는 덧셈이나 곱셈과 같은 간단한 수학적 연산을 수행하도록 설계되었으며 네트워크의 다른 처리 요소와 통신할 수 있습니다. 신경 프로세서는 데이터의 패턴을 인식하기 위해 대규모 신경망을 훈련하고 실행하는 딥 러닝 애플리케이션에 최적화되어 있습니다. 빠른 속도와 높은 에너지 효율성으로 계산을 수행할 수 있어 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 자율주행차와 같은 응용 분야에 이상적입니다. 다양한 산업 분야에서 머신러닝과 딥러닝의 사용이 증가하면서 전 세계적으로 신경 프로세서 시장이 성장할 것으로 예상됩니다.

COVID-19가 신경 프로세서 시장에 미치는 영향:

팬데믹이 신경 처리에 미치는 주요 영향 중 하나는 원격 근무와 공동작업으로의 전환이었습니다. 많은 연구자들이 재택근무와 가상 협업에 적응해야 했고, 이는 연구 개발에 변화를 가져왔습니다. 원격 협업 도구는 그 어느 때보다 중요해졌으며, 연구자들은 데이터, 모델 및 코드를 안전하고 효율적으로 공유할 수 있는 새로운 방법을 찾아야 했습니다. 팬데믹의 또 다른 영향은 자금 조달 및 자원 할당에 변화를 가져왔습니다. 팬데믹으로 인한 경제적 불확실성으로 인해 많은 국가와 기업은 우선순위를 재평가하고 이에 따라 자원을 할당해야 했습니다. 이러한 요인으로 인해 연구 초점이 일부 바뀌게 되었고 역학, 백신 개발, 백신의 신속한 제조 및 유통에 중요한 역할을 하는 신경 프로세서 등 전염병과 직접적으로 관련된 영역을 강조하게 되었습니다.

또한 전염병은 실제 문제를 해결하는 데 있어 신경 처리의 중요성을 강조했습니다. 코로나19의 출현으로 연구자들은 신경 처리 기술을 사용하여 바이러스 확산을 모델링하고, 의료 데이터를 분석하고, 치료법과 백신을 개발했습니다. 이로 인해 전 세계적으로 신경 프로세서 시장에 대한 수요와 투자가 증가했습니다.

주요 통찰력:

보고서에서는 다음과 같은 주요 정보를 다룹니다.

• 최근 업계 동향 및 발전
• 경쟁 환경 및 전략적 핵심 플레이어
• 글로벌 신경 프로세서 시장에 대한 평가를 포함한 완전한 배경 분석
• 세그먼트의 완전한 분석
• COVID-19가 글로벌 신경 프로세서 시장에 미치는 영향

지역 분석:

시장에 대한 포괄적인 통찰력을 얻으세요, 커스터마이징 요청

• 북미 지역이 전 세계 신경 프로세서 시장을 장악하고 있습니다. 의료 부문에서 신경 프로세서의 사용이 증가함에 따라 북미 지역 시장이 성장할 것으로 예상됩니다.
• 유럽 시장은 예측 기간 동안 북미의 성장 추세를 따를 것으로 추정됩니다. 또한, 자동차 및 제조 부문에서 신경 프로세스의 사용이 증가하면 이 지역 시장이 성장할 것입니다.
• 그러나 아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 아시아 국가에서 사물인터넷과 인공지능의 채택이 증가함에 따라 이 지역의 신경 프로세스에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이 요소는 전 세계적으로 시장 성장을 담당할 것입니다.
• 또한 중동 및 아프리카, 남미 지역 시장도 완만하게 성장하고 있습니다. 그러나 UAE, 남아프리카공화국, 브라질, 사우디아라비아 등의 국가들이 자동 사기 탐지 및 생체인식 시스템 구현에 앞장서면서 이 지역의 신경 프로세서에 대한 수요가 증가하고 있으며, 이로 인해 이 지역 시장이 활성화될 것으로 예상됩니다.

최종 사용자 분석.

신경 프로세서는 사기 감지, 재무 예측, 이미지 감지 등 다양한 애플리케이션에서 인기를 얻고 있습니다. 신경 프로세서는 사기 탐지, 이미지 최적화 등 다양한 응용 분야에서 널리 사용되었습니다. 신경 프로세서는 대규모 데이터 세트의 패턴을 분석하여 의심스러운 거래나 행동을 식별합니다. 이미지 마무리나 초해상도와 같은 신경망도 이미지 최적화에 사용됩니다. 자동 인코더는 입력 데이터를 재구성하도록 훈련된 신경망이며, 노이즈가 제거된 이미지를 재구성하여 이미지의 노이즈를 제거하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 자동 인코더는 저해상도 입력에서 고해상도 이미지를 재구성하도록 네트워크를 훈련시켜 이미지 초고해상도에 사용할 수 있어 시장 성장을 주도할 수 있습니다.

대상 주요 플레이어:

Intel Corporation(미국), IBM Corporation(미국), Google Inc.(미국), Qualcomm Inc.(미국), CEVA Inc.(미국), NVIDIA Corporation(미국), Teradeep Inc.(미국), BrainChip Holdings Ltd(호주), Graphcore(영국) 및 Advanced Micro Devices(AMD) Inc.(미국)

세분화:

주요 산업 발전:

• 2021년 10월_인공지능 기반 기술의 글로벌 공급업체인 Syntiant Technologies는 신제품인 Syntiant NDP200 신경 결정 프로세서(NDP)를 출시했습니다. 이 신경 프로세서는 최소한의 전력 소비로 여러 애플리케이션을 동시에 실행할 수 있습니다. 이 프로세서는 사람 감지, 동작 추적, 객체 감지 등 다양한 AI 비전 기능에 자주 사용됩니다.
• 2022년 4월_ 선도적인 반도체 및 전자 솔루션 제공업체인 Synopsys Inc.는 신제품인 Synopsys 고성능 신경 프로세서 IP를 출시했습니다. 이 신경 처리 장치(NPU) IP 및 툴체인 제품은 고성능 AI 기반 이미지 감지 및 다양한 신경 기술 지원을 제공합니다.
• 2021년 9월_전산 프로세서의 글로벌 공급업체인 Intel Corporation은 신제품인 뉴로모픽 프로세서 Loihi를 출시했습니다. 새로 출시된 이 프로세서는 고급스럽고 복잡한 알고리즘을 실행하고 실행할 수 있습니다.