Accelerator Card Market Size, Share, and Industry Analysis By Processor Type (CPU, GPU, Field Programmable Gate Array (FPGA), and Application-Specific Integrated Circuit (ASIAC)), By Accelerator Type (Cloud Accelerator and High-Performance Computing Accelerator), By Application (Machine Learning, Video and Image Processing, Data Analytics, and Others (Financial Computing)), and Regional Forecast 2025-2032

Le marché mondial des cartes d'accélérateur connaît une expansion substantielle en raison de la hausse des besoins de solutions informatiques puissantes dans des secteurs tels que l'IA, les jeux, les télécommunications et les centres de données. Les cartes d'accélération, reconnues pour leur capacité à améliorer la force et la vitesse du traitement, deviennent des éléments cruciaux pour lutter contre les obstacles informatiques des applications contemporaines. La croissance de l'IA, de l'apprentissage automatique et de l'analyse des mégadonnées entraîne la demande de matériel plus rapide et plus extensible, faisant des cartes d'accélérateur une réponse vitale.

Les développements dans les technologies GPU, FPGA et NPU, combinés à des améliorations dans les techniques de fabrication, réduisent les dépenses et augmentent leur utilisation. Les cartes d'accélérateur jouent un rôle crucial dans l'avancement de la prochaine génération de technologies informatiques, car les industries se concentrent sur l'efficacité énergétique, le traitement plus rapide et les performances améliorées.

Impact de l'IA générative sur le Marché des cartes d'accélérateur

L'IA générative stimule l'expansion de l'industrie des cartes d'accélérateur en créant un besoin d'options informatiques avancées et à grande vitesse qui peuvent gérer des tâches exigeantes telles que la manipulation de modèles de gros langues et générant des images. Ces tâches ont besoin d'un équipement très développé, qui pousse les progrès des GPU, des TPU et des FPGA axés sur l'IA. Les fabricants sont motivés par la demande d'évolutivité, d'efficacité et de rentabilité pour créer des cartes d'accélérateur optimisées en AI pour les centres de données et les entreprises hyperscale, permettant une adoption approfondie de l'IA génératrice. Par exemple,

• En 2024, Neuchips a lancé la carte Viper Genai PCIe chez Computex 2024, un accélérateur AI plug-and-play conçu pour les tâches d'IA génératives. Il améliore les performances du modèle de langage grand (LLM), améliore la précision des chiffons et comprend 48 Go de mémoire sur site pour une gestion sécurisée des données.

Marché des cartes d'accélérateur Conducteur

L'augmentation des centres de données est un moteur majeur pour le marché

Avec la demande croissante de services cloud, d'analyse des mégadonnées et d'applications axées sur l'IA, les centres de données doivent avoir des solutions informatiques avancées pour gérer les grandes charges de travail. Les cartes d'accélérateur, telles que les GPU, les NPU et les FPGA, jouent un rôle crucial dans l'amélioration des vitesses de traitement et l'efficacité énergétique dans les centres de données. Le besoin croissant d'options plus rapides et plus adaptables consiste à entraîner l'utilisation de cartes d'accélérateur dans les centres de données pour gérer efficacement les tâches complexes et de grandes quantités de données, conduisant à l'expansion du marché. Par exemple,

• Selon le rapport de l'industrie, en décembre 2023, il y avait environ 10 978 emplacements du centre de données dans le monde, les 20 premiers pays ouvrant la voie, notamment les États-Unis (5 388), l'Allemagne (522), le Royaume-Uni (517), la Chine (449), le Canada (336), la France (315) et l'Australie (306).

Marché des cartes d'accélérateur Retenue

Les exigences de puissance et de refroidissement peuvent entraver la croissance du marché

Les cartes d'accélérateur, en particulier celles utilisées dans l'informatique haute performance (HPC) et les applications d'IA, consomment des quantités importantes de puissance, nécessitant souvent des centaines d'amplis à de faibles tensions. Ces exigences d'énergie étendues créent une chaleur importante, nécessitant des systèmes de refroidissement avancés et efficaces pour maintenir les conditions de fonctionnement idéales. Dans les centres de données, il devient un défi essentiel pour assurer un refroidissement suffisant et gérer efficacement la consommation d'énergie lors du déploiement de plusieurs cartes d'accélérateur dans des configurations denses. Il en résulte des dépenses opérationnelles plus élevées, car les systèmes d'électricité et de refroidissement doivent être élargis pour répondre à ces exigences à forte intensité énergétique. De plus, les problèmes de distribution et de refroidissement de l'énergie peuvent avoir un impact sur le fonctionnement global et la longévité du matériel. Par exemple,

• Selon un article de EE Power, les cartes d'accélérateur AI nécessitent une puissance extrêmement élevée pour traiter les charges de travail de l'IA, certains modèles fournissant plus de 1000 A à des niveaux de sous-1v. Ces cartes sont souvent confrontées à des transitoires à courant élevé et à des pointes de tension qui peuvent perturber les performances du système. Par exemple, les puces d'IA peuvent subir des demandes d'énergie allant jusqu'à 650 par continu, avec un courant de pointe supérieur à 1000 A.

Marché des cartes d'accélérateur Opportunité

L'extraction de crypto-monnaie crée une opportunité pour le marché

L'industrie minière des crypto-monnaies présente une opportunité de marché importante pour les cartes d'accélérateur, en particulier les GPU et les ASIC, en raison de la puissance de calcul élevée requise pour résoudre des puzzles cryptographiques complexes dans les algorithmes de preuve de travail. Les crypto-monnaies telles que Bitcoin et Ethereum évoluent, conduisant à une difficulté minière plus élevée qui nécessite un matériel plus avancé tel que les GPU et les ASIC personnalisés. Sur les marchés haussiers, l'augmentation de l'activité minière augmente la nécessité de cartes d'accélérateur haute performance, en particulier dans les opérations minières à grande échelle et les pools d'exploitation minière.

En outre, la demande croissante de matériel économe en énergie en raison de la surveillance réglementaire croissante et de l'expansion des activités minières dans le monde entier stimule également le marché, créant des possibilités continues d'avancement et d'expansion dans l'industrie des cartes d'accélérateur. Par exemple,

• En 2022, Intel est entré dans l'industrie minière du Bitcoin avec une nouvelle puce d'accélérateur de blockchain économe en énergie, conçue pour améliorer considérablement les performances tout en réduisant la consommation d'énergie. La puce promet une amélioration de 1000x des performances par WATT par rapport aux GPU traditionnels utilisés pour l'exploitation d'exploitation SHA-256.

Segmentation

Idées clés

Le rapport couvre les idées clés suivantes:

• Micro-indicateurs macroéconomiques
• Conducteurs, contraintes, tendances et opportunités
• Stratégies commerciales adoptées par les acteurs clés
• Impact de l'IA génératrice sur le marché des cartes d'accélérateur
• Analyse SWOT consolidée des acteurs clés

Analyse par type de processeur

Sur la base du type de processeur, le marché est fragmenté en processeur, GPU, réseau de porte programmable sur le terrain (FPGA) et circuit intégré spécifique à l'application (ASIAC).

Le segment GPU domine en raison de ses excellentes capacités de traitement parallèle, il est bien adapté aux applications dans l'IA, l'apprentissage automatique et l'informatique haute performance. Les GPU sont devenus le choix préféré des tâches lourdes de données dans des domaines tels que l'IA et l'apprentissage en profondeur en raison de leur capacité à gérer des charges de travail parallèles approfondies. Bien que les CPU soient toujours le choix le plus courant pour les tâches informatiques générales et les FPGA et les ASIC sont préférés pour des fonctions spécifiques, les GPU sont devenus le premier choix du marché en raison de sa flexibilité et de son évolutivité. De plus, des innovations récentes dans l'industrie soutiennent cette tendance. Par exemple,

• En 2023, AMD a lancé son accélérateur Instinct Mi300X AI, un puissant GPU conçu pour les charges de travail AI et HPC. Avec 192 Go de mémoire HBM3 et une bande passante de mémoire de 5,3 To / s, le MI300X est conçu pour gérer les tâches de formation et d'inférence AI exigeantes.

Analyse par type accélérateur

Sur la base du type d'accélérateur, le marché est fragmenté en accélérateur cloud et à l'accélérateur informatique haute performance.

Le segment des accélérateurs cloud domine le marché en raison de la demande croissante de services basés sur le cloud qui nécessitent une puissance de calcul élevée pour les tâches telles que l'IA et l'apprentissage automatique. Les accélérateurs de cloud offrent aux entreprises la possibilité de traiter de grandes quantités de données et d'effectuer des calculs complexes sans avoir besoin de matériel sur site coûteux, en raison de leurs capacités de traitement évolutives et à la demande. Avec le nombre croissant d'entreprises migrant leurs opérations vers le cloud et à la recherche de solutions efficaces de traitement des données adaptables, la demande d'accélérateurs de cloud a augmenté, ce qui en fait un facteur crucial sur le marché. L'utilisation croissante de l'IA dans différents secteurs et les améliorations de l'infrastructure cloud entraînent la nécessité de solutions de cloud computing plus avancées et efficaces. Par exemple,

• En 2024,AMD et IBM se sont associés pour déployer des accélérateurs Instinct Mi300X en tant que service sur IBM Cloud pour augmenter l'accélération du cloud pour les modèles d'IA et l'informatique haute performance. Cette collaboration vise à améliorer les performances et l'efficacité énergétique, soutenant l'inférence Watsonx AI et Red Hat Linux AI d'IBM.

Analyse par application

Sur la base de l'application, le marché est subdivisé dans l'apprentissage automatique, le traitement vidéo et d'image, l'analyse des données et autres (informatique financière).

Le segment d'apprentissage automatique domine le marché des cartes d'accélérateur car il nécessite une immense puissance de calcul pour former et déduire de grands modèles complexes, auxquels les accélérateurs tels que les GPU sont particulièrement adaptés. Le besoin croissant de matériel fort pour traiter rapidement et efficacement de grandes quantités de données dans diverses industries, telles que les soins de santé et les finances, est le résultat de la demande croissante d'intelligence artificielle (IA).

Les GPU, en particulier ceux adaptés à l'apprentissage automatique, offrent la puissance de traitement parallèle nécessaire pour accélérer ces calculs. De plus, le récent lancement de produits dans l'industrie soutient cette tendance. Par exemple,

• En 2024,Cloudera a lancé des accélérateurs pour les projets d'apprentissage automatique (AMPS) pour accélérer les déploiements d'IA. Ces solutions open-source prédéfinies, avec des outils tels que Fineding Studio et Rag avec un graphique de connaissances, permettent une adoption rapide de l'IA et maximiser la valeur des données. Cloudera les a présentés à Evolve24 à Dubaï, soulignant leur impact sur l'accélération des projets d'IA et l'amélioration de la productivité.

Analyse régionale

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Sur la base de la région, le marché a été étudié en Amérique du Nord, en Europe, en Asie-Pacifique, en Amérique du Sud et au Moyen-Orient et en Afrique.

L'Amérique du Nord détient une part majoritaire sur le marché des cartes d'accélérateur. La région est l'endroit où se trouvent les principales sociétés technologiques telles que NVIDIA, AMD et Intel, ce qui ouvre la voie dans les progrès de la technologie des cartes d'accélérateur, en particulier pour l'IA, l'apprentissage automatique et l'informatique haute performance. En outre, il existe un besoin important d'IA et de solutions basées sur les données dans diverses industries telles que les soins de santé, la finance et l'automobile en Amérique du Nord, entraînant une augmentation de l'utilisation des cartes d'accélérateur pour un traitement plus rapide des données. De plus, la domination de l'Amérique du Nord sur le marché est soutenue par une solide adoption d'entreprise, une recherche universitaire et des innovations récentes. Par exemple,

• En 2024, IBM a dévoilé l'accélérateur de spyre à Hot Chips 2024, augmentant les capacités AI d'IBM Z avec 32 cœurs et le regroupement de cartes PCIe. Il permet des tâches d'IA génératives efficaces, une détection de fraude et des réglages de réglage des modèles sur site en matière d'IA tout en garantissant des solutions d'IA d'entreprise sécurisées et évolutives.

L'Europe détient la deuxième part du marché des cartes d'accélérateur, tirée par des investissements importants dans la recherche sur l'IA et la transformation numérique dans les industries clés. L'Allemagne, la France et le Royaume-Uni sont à l'avant-garde, avec des industries telles que l'automobile, les soins de santé et la finance se tournant de plus en plus vers la technologie de l'IA. Les industries s'efforçant de progrès dans des domaines tels que la conduite autonome, la fabrication intelligente et la médecine de précision ont une forte demande de cartes d'accélérateur. De plus, l'accent mis par l'Europe sur la durabilité et l'innovation, ainsi que les programmes soutenus par le gouvernement favorisant l'utilisation de l'IA, accrochent la demande de solutions informatiques efficaces, soulignant l'importance des cartes d'accélérateur dans les progrès axés sur la technologie de la région.

L'Asie-Pacifique détient la troisième part du marché mondial des cartes d'accélérateur, alimentée par les progrès technologiques rapides de la région et la forte présence de principaux fabricants de semi-conducteurs, tels que le Japon, la Corée du Sud et Taiwan. L'augmentation de l'utilisation des technologies de l'IA dans des secteurs tels que l'électronique, le commerce électronique et les télécommunications ressentent le besoin de cartes d'accélérateur. En outre, la Chine et l'Inde font des investissements importants dans des projets d'IA, en se concentrant spécifiquement sur des domaines tels que la fabrication, les technologies financières et les soins de santé, ce qui augmente la demande de solutions informatiques avancées. L'accent croissant sur la numérisation et l'innovation dans le développement des marchés dans la région Asie-Pacifique le positionne comme un acteur crucial sur le marché des cartes d'accélérateur. Par exemple,

• En 2023, Intel a lancé la carte Accelerator Habana Gaudi 2 Deep Learning pour le marché chinois, avec 24 cœurs de traitement des tenseurs, une mémoire HBM2E de 96 Go et une bande passante de 2,4 To / s. Cappé aux réglementations locales, il prend en charge les modèles d'IA à grande échelle, offrant des performances et une rentabilité améliorées. Les produits du serveur utilisant GADI 2 sont attendus à partir d'Inspur, H3C et XFusion.

Players clés couverts

Le marché mondial des cartes d'accélérateur est fragmenté avec la présence d'un grand nombre de groupes et de fournisseurs autonomes. Aux États-Unis, les 5 meilleurs acteurs représentent environ 28% du marché.

Le rapport comprend les profils des principaux acteurs suivants:

• Alphabet Inc (États-Unis)
• AMD (États-Unis)
• Achronix Semiconductor Corporation (États-Unis)
• Dell Technologies (États-Unis)
• Hewlett Packard Enterprise (États-Unis)
• IBM (États-Unis)
• Intel (États-Unis)
• Nvidia (États-Unis)
• Qualcomm (États-Unis)

Développements clés de l'industrie

• En 2024, AMD a lancé la carte d'accélérateur Alveo UL3422, une solution mince et rentable optimisée pour le trading électronique de latence ultra-bas. Propulsé par l'AMD Virtex Ultrascale + FPGA, il réalise des performances de tick-to-trame de pointe avec moins de latence, s'adressant aux entreprises commerciales de toutes tailles.

• En 2024, le PowerEdge XE9680 de Dell intègre la carte d'accélérateur Intel Gaudi 3 AI, offrant l'informatique AI à haute performance rentable. Offrant jusqu'à 1,8x mieux calculer les performances et les vitesses d'entraînement / d'inférence plus rapides, il tire parti de la mise en réseau Ethernet pour l'évolutivité et l'abordabilité.