神经处理器,也称为神经处理单元 (NPU),是一种专门设计用于执行人工神经网络 (ANN) 计算的专用微处理器。人工神经网络是模仿生物神经网络结构和功能的计算模型,生物神经网络是大脑中处理和传输信息的神经元网络。神经处理器通常由许多处理核心或处理元件 (PE) 组成,它们以高度并行架构互连。每个处理元件被设计为执行简单的数学运算,例如加法或乘法,并且可以与网络中的其他处理元件通信。神经处理器针对深度学习应用进行了优化,其中涉及训练和运行大规模神经网络以识别数据模式。它们可以高速、高能效地执行计算,非常适合图像和语音识别、自然语言处理和自动驾驶汽车等应用。机器学习和深度学习在各个行业垂直领域的使用越来越多,预计将推动全球神经处理器市场的发展。
疫情对神经处理的一个主要影响是向远程工作和协作的转变。许多研究人员不得不适应在家工作和虚拟合作,这导致了研究和开发的变化。远程协作工具变得比以往任何时候都更加重要,研究人员必须找到新的方法来安全有效地共享数据、模型和代码。疫情的另一个影响是资金和资源配置的改变。由于疫情造成的经济不确定性,许多国家和企业不得不重新评估其优先事项并相应地分配资源。这一因素导致研究重点发生一些转变,强调与大流行直接相关的领域,例如流行病学和疫苗开发以及在疫苗快速制造和分配中发挥关键作用的神经处理器。
此外,疫情凸显了神经处理在解决现实世界问题中的重要性。随着 COVID-19 的出现,研究人员使用神经处理技术来模拟病毒的传播、分析医疗数据并开发治疗方法和疫苗。这增加了全球神经处理器市场的需求和投资。
该报告将涵盖以下关键见解:
获得对市场的广泛洞察, 定制请求
神经处理器在欺诈检测、财务预测和图像检测等各种应用中变得越来越流行。神经处理器已广泛应用于各种应用,包括欺诈检测和图像优化。神经处理器分析大型数据集中的模式以识别可疑交易或行为。神经网络,例如图像处理或超分辨率,也用于图像优化。自动编码器是经过训练来重建输入数据的神经网络,它们可以通过重建去除噪声的图像来对图像进行去噪。自动编码器还可以通过训练网络从低分辨率输入重建高分辨率图像来实现图像超分辨率,从而推动市场增长。
英特尔公司(美国)、IBM公司(美国)、谷歌公司(美国)、高通公司(美国)、CEVA公司(美国)、NVIDIA公司(美国)、Teradeep公司(美国)、BrainChip Holdings Ltd(澳大利亚)、Graphcore(英国)和 Advanced Micro Devices (AMD) Inc.(美国)
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