KI-Computing-Hardware Marktgröße

Marktanalyse für KI-Computing-Hardware

Der Markt für KI-Computing-Hardware wird im Prognosezeitraum (2021 – 2026) voraussichtlich eine jährliche Wachstumsrate von 26 % verzeichnen. In jüngerer Zeit hat der KI-Boom eine Reihe von Hardware-Startup-Unternehmen in Gang gesetzt, die spezialisiertere Chips entwickeln, die für bestimmte Anwendungen wie autonomes Fahren und Überwachungskameras optimiert sind. Graphcore und einige andere Anbieter bieten wesentlich flexiblere Chips an, die nicht nur für die Entwicklung von KI-Anwendungen von entscheidender Bedeutung sind, sondern auch deutlich anspruchsvoller herzustellen sind. Im Dezember 2019 finanzierte Microsoft Graphcore 200 Millionen US-Dollar, um Hardware zu finden, die seine Cloud-Dienste für die wachsende Zahl von Kunden für KI-Anwendungen attraktiver macht. Wenn die steigende Zahl von Cloud-Diensten anhält, kann sie zum Wachstum des Hardware-Marktes beitragen

• Die Nachfrage nach KI-Computing-Hardware im Verteidigungssektor treibt den Markt an. Die Luftwaffe benötigt unkonventionelle Computerarchitekturen für Mustererkennung, Ereignisbegründung, Entscheidungsfindung, adaptives Lernen und autonome Aufgabenerstellung in energieeffizienten bemannten und unbemannten Flugzeugen. Laut Forschern liegt der Hauptschwerpunkt auf neuromorphem Computing oder gehirninspiriertem Computing, bei dem Prozessoren eingesetzt werden, die fortschrittlicher sind als die traditionelleren Von-Neumann-Architekturen. Diese Art von Design könnte zu unkonventionellen Schaltkreisen führen, die auf neuen Nanotechnologien wie Memristoren und Nanophotonik basieren.
• Die Einführung von feldprogrammierbaren Gate-Arrays (FPGAs) für hohe Rechengeschwindigkeiten treibt den Markt voran. Das FPGA bietet eine geringe thermische Leistung und geringe Latenzen und bietet einen alternativen Deep-Learning-Prozessor mit großem Potenzial. Mit etwas Programmieraufwand können Entwickler beispielsweise FPGAs modifizieren, etwa eine Software, um verschiedene neuronale Netze auszuführen. Wenn eine Anwendung im Laufe der Zeit mehrere neuronale Netze benötigt, stellen FPGAs eine gute Option dar. Darüber hinaus werden Hardwarebeschleuniger wie FPGAs in Serversystemen, die in vielen Branchen hohe KI-Trainings- oder Datenbank-Workloads ausführen, immer wichtiger.
• Im September 2019 kündigte Intel die Auslieferung neuer feldprogrammierbarer Gate-Arrays (FPGAs) Intel Stratix 10 DX an, um Arbeitslasten in der Cloud und in Unternehmen zu beschleunigen, die die Rechenzentrumstechnologie von Intel nutzen. Sie tragen auch dazu bei, die Bandbreite und Hardwarebeschleunigung für einige kommende skalierbare Intel
• Allerdings beeinträchtigen die Auswirkungen von COVID-19 das Wachstum des Marktes aufgrund der massiven Verlangsamung der Lieferkette. Im Chipsektor sind die Umsätze während der Pandemie weltweit um fast 12 % eingebrochen, im Vergleich zu 2018 um fast 57 Milliarden US-Dollar, was sich letztendlich auf die KI-Rechnerprozessoren auswirken könnte. Intel verzeichnete 2019 in seinem Kernsegment Mikroprozessoren kein Wachstum, während der Umsatz mit Logikchips um 7 % stieg.
• Darüber hinaus ist das Wachstum des Marktes im Gesundheitswesen zu beobachten, der Prozessoren zur Verfügung stellt, die Ärzten helfen. Im April 2020 kündigte AMD einen COVID-19-HPC-Fonds (High-Performance-Computing) an, um Forschungseinrichtungen Rechenressourcen zur Verfügung zu stellen, um die medizinische Forschung zu COVID-19 und anderen Krankheiten zu beschleunigen. Der Fonds umfasst eine erste Spende von 15 Millionen US-Dollar für Hochleistungssysteme mit AMD EPYC-CPUs (Zentraleinheiten) und AMD Radeon Instinct GPUs (Grafikprozessoreinheiten) an wichtige Forschungseinrichtungen. Für medizinische Kunden priorisiert und beschleunigt AMD den Versand von Produkten, einschließlich AMD-eingebetteter Prozessoren, die in Beatmungsgeräten und Beatmungsgeräten verwendet werden.