| ■ 영문 제목 : Global Neural Processor Market 2024 by Manufacturers, Regions, Type and Application, Forecast to 2030 | |
 | ■ 상품코드 : GIR2406C4408 ■ 조사/발행회사 : Globalinforesearch ■ 발행일 : 2024년 6월 ■ 페이지수 : 약100 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (주문후 2-3일 소요) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 전자＆반도체 |
| Single User (1명 열람용) | USD3,480 ⇒환산￦4,698,000 | 견적의뢰/주문/질문 |
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조사회사 Global Info Research의 최신 조사에 따르면, 세계의 신경 처리 장치 시장 규모는 2023년에 XXX백만 달러로 분석되었으며, 검토 기간 동안 xx%의 CAGR로 2030년까지 XXX백만 달러의 재조정된 규모로 성장이 예측됩니다.
Global Info Research 보고서에는 신경 처리 장치 산업 체인 동향 개요, 대기업, 중소 기업 응용분야 및 선진 및 개발 도상국의 주요 기업의 시장 현황, 신경 처리 장치의 최첨단 기술, 특허, 최신 용도 및 시장 동향을 분석했습니다.
지역별로는 주요 지역의 신경 처리 장치 시장을 분석합니다. 북미와 유럽은 정부 이니셔티브와 수요자 인식 제고에 힘입어 꾸준한 성장세를 보이고 있습니다. 아시아 태평양, 특히 중국은 탄탄한 내수 수요와 지원 정책, 강력한 제조 기반을 바탕으로 글로벌 신경 처리 장치 시장을 주도하고 있습니다.
[주요 특징]
본 보고서는 신경 처리 장치 시장에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다. 본 보고서는 산업에 대한 전체적인 관점과 개별 구성 요소 및 이해 관계자에 대한 자세한 통찰력을 제공합니다. 본 보고서는 신경 처리 장치 산업 내의 시장 역학, 동향, 과제 및 기회를 분석합니다. 또한, 거시적 관점에서 시장을 분석하는 것이 포함됩니다.
시장 규모 및 세분화: 본 보고서는 판매량, 매출 및 종류별 (예 : 이상 금융 거래 탐지, 하드웨어 진단, 재무 예측, 이미지 최적화, 기타)의 시장 점유율을 포함한 전체 시장 규모에 대한 데이터를 수집합니다.
산업 분석: 보고서는 정부 정책 및 규제, 기술 발전, 수요자 선호도, 시장 역학 등 광범위한 산업 동향을 분석합니다. 이 분석은 신경 처리 장치 시장에 영향을 미치는 주요 동인과 과제를 이해하는데 도움이 됩니다.
지역 분석: 본 보고서에는 지역 또는 국가 단위로 신경 처리 장치 시장을 조사하는 것이 포함됩니다. 보고서는 정부 인센티브, 인프라 개발, 경제 상황 및 수요자 행동과 같은 지역 요인을 분석하여 다양한 시장 내의 변화와 기회를 식별합니다.
시장 전망: 보고서는 수집된 데이터와 분석을 통해 신경 처리 장치 시장에 대한 미래 전망 및 예측을 다룹니다. 여기에는 시장 성장률 추정, 시장 수요 예측, 새로운 트렌드 파악 등이 포함될 수 있습니다. 본 보고서에는 신경 처리 장치에 대한 보다 세분화된 접근 방식도 포함됩니다.
기업 분석: 본 보고서는 신경 처리 장치 제조업체, 공급업체 및 기타 관련 업계 플레이어를 다룹니다. 이 분석에는 재무 성과, 시장 포지셔닝, 제품 포트폴리오, 파트너십 및 전략에 대한 조사가 포함됩니다.
수요자 분석: 보고서는 신경 처리 장치에 대한 수요자 행동, 선호도 및 태도에 대한 데이터를 다룹니다. 여기에는 설문 조사, 인터뷰 및 응용 분야별 (대기업, 중소 기업)의 다양한 수요자 리뷰 및 피드백 분석이 포함될 수 있습니다.
기술 분석: 신경 처리 장치과 관련된 특정 기술을 다루는 보고서입니다. 신경 처리 장치 분야의 현재 상황 및 잠재적 미래 발전 가능성을 평가합니다.
경쟁 환경: 본 보고서는 개별 기업, 공급업체 및 수요업체를 분석하여 신경 처리 장치 시장의 경쟁 환경에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 분석은 시장 점유율, 경쟁 우위 및 업계 플레이어 간의 차별화 가능성을 이해하는 데 도움이 됩니다.
시장 검증: 본 보고서에는 설문 조사, 인터뷰 및 포커스 그룹과 같은 주요 조사를 통해 결과 및 예측을 검증하는 작업이 포함됩니다.
[시장 세분화]
신경 처리 장치 시장은 종류 및 용도별로 나뉩니다. 2019-2030년 기간 동안 세그먼트 간의 시장규모에 대한 정확한 계산 및 예측을 볼륨 및 금액 측면에서 제공합니다.
종류별 시장 세그먼트
– 이상 금융 거래 탐지, 하드웨어 진단, 재무 예측, 이미지 최적화, 기타
용도별 시장 세그먼트
– 대기업, 중소 기업
주요 대상 기업
– BrainChip Holdings Ltd., HP Enterprise, Samsung Electronics Ltd, HRLLaboratories,LLC, General Vision Inc, Applied Brain Research lnc., Aspinity, Inc., BrainCo, Inc., Bit Brain Technologies, Halo Neuroscience
지역 분석은 다음을 포함합니다.
– 북미 (미국, 캐나다, 멕시코)
– 유럽 (독일, 프랑스, 영국, 러시아, 이탈리아)
– 아시아 태평양 (중국, 일본, 한국, 인도, 동남아시아, 호주)
– 남미 (브라질, 아르헨티나, 콜롬비아)
– 중동 및 아프리카 (사우디아라비아, 아랍에미리트, 이집트, 남아프리카공화국)
본 조사 보고서는 아래 항목으로 구성되어 있습니다.
– 신경 처리 장치 제품 범위, 시장 개요, 시장 추정, 주의 사항 및 기준 연도를 설명합니다.
– 2019년부터 2024년까지 신경 처리 장치의 가격, 판매량, 매출 및 세계 시장 점유율과 함께 신경 처리 장치의 주요 제조업체를 프로파일링합니다.
– 신경 처리 장치 경쟁 상황, 판매량, 매출 및 주요 제조업체의 글로벌 시장 점유율이 상세하게 분석 됩니다.
– 신경 처리 장치 상세 데이터는 2019년부터 2030년까지 지역별 판매량, 소비금액 및 성장성을 보여주기 위해 지역 레벨로 표시됩니다.
– 2019년부터 2030년까지 판매량 시장 점유율 및 성장률을 종류별, 용도별로 분류합니다.
– 2017년부터 2023년까지 세계 주요 국가의 판매량, 소비금액 및 시장 점유율과 함께 국가 레벨로 판매 데이터를 분류하고, 2025년부터 2030년까지 판매량 및 매출과 함께 지역, 종류 및 용도별로 신경 처리 장치 시장 예측을 수행합니다.
– 시장 역학, 성장요인, 저해요인, 동향 및 포터의 다섯 가지 힘 분석.
– 주요 원자재 및 주요 공급 업체, 신경 처리 장치의 산업 체인.
– 신경 처리 장치 판매 채널, 유통 업체, 고객(수요기업), 조사 결과 및 결론을 설명합니다.
※납품 보고서의 구성항목 및 내용은 본 페이지에 기재된 내용과 다를 수 있습니다. 보고서 주문 전에 당사에 보고서 샘플을 요청해서 구성항목 및 기재 내용을 반드시 확인하시길 바랍니다. 보고서 샘플에 없는 내용은 납품 드리는 보고서에도 포함되지 않습니다.
■ 보고서 목차■ 시장 개요 ■ 제조업체 프로필 BrainChip Holdings Ltd. HP Enterprise Samsung Electronics Ltd ■ 제조업체간 경쟁 환경 ■ 지역별 소비 분석 ■ 종류별 시장 세분화 ■ 용도별 시장 세분화 ■ 북미 ■ 유럽 ■ 아시아 태평양 ■ 남미 ■ 중동 및 아프리카 ■ 시장 역학 ■ 원자재 및 산업 체인 ■ 유통 채널별 출하량 ■ 조사 결과 [그림 목록]- 신경 처리 장치 이미지 - 종류별 세계의 신경 처리 장치 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 종류별 세계의 신경 처리 장치 소비 금액 시장 점유율 - 용도별 세계의 신경 처리 장치 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 용도별 세계의 신경 처리 장치 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 신경 처리 장치 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 세계의 신경 처리 장치 소비 금액 및 예측 (2019-2030) - 세계의 신경 처리 장치 판매량 (2019-2030) - 세계의 신경 처리 장치 평균 가격 (2019-2030) - 2023년 제조업체별 세계의 신경 처리 장치 판매량 시장 점유율 - 2023년 제조업체별 세계의 신경 처리 장치 소비 금액 시장 점유율 - 2023년 상위 3개 신경 처리 장치 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 2023년 상위 6개 신경 처리 장치 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 지역별 신경 처리 장치 판매량 시장 점유율 - 지역별 신경 처리 장치 소비 금액 시장 점유율 - 북미 신경 처리 장치 소비 금액 - 유럽 신경 처리 장치 소비 금액 - 아시아 태평양 신경 처리 장치 소비 금액 - 남미 신경 처리 장치 소비 금액 - 중동 및 아프리카 신경 처리 장치 소비 금액 - 세계의 종류별 신경 처리 장치 판매량 시장 점유율 - 세계의 종류별 신경 처리 장치 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 종류별 신경 처리 장치 평균 가격 - 세계의 용도별 신경 처리 장치 판매량 시장 점유율 - 세계의 용도별 신경 처리 장치 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 용도별 신경 처리 장치 평균 가격 - 북미 신경 처리 장치 종류별 판매량 시장 점유율 - 북미 신경 처리 장치 용도별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 신경 처리 장치 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 신경 처리 장치 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 미국 신경 처리 장치 소비 금액 및 성장률 - 캐나다 신경 처리 장치 소비 금액 및 성장률 - 멕시코 신경 처리 장치 소비 금액 및 성장률 - 유럽 신경 처리 장치 종류별 판매량 시장 점유율 - 유럽 신경 처리 장치 용도별 판매량 시장 점유율 - 유럽 신경 처리 장치 국가별 판매량 시장 점유율 - 유럽 신경 처리 장치 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 독일 신경 처리 장치 소비 금액 및 성장률 - 프랑스 신경 처리 장치 소비 금액 및 성장률 - 영국 신경 처리 장치 소비 금액 및 성장률 - 러시아 신경 처리 장치 소비 금액 및 성장률 - 이탈리아 신경 처리 장치 소비 금액 및 성장률 - 아시아 태평양 신경 처리 장치 종류별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 신경 처리 장치 용도별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 신경 처리 장치 지역별 판매 수량 시장 점유율 - 아시아 태평양 신경 처리 장치 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 중국 신경 처리 장치 소비 금액 및 성장률 - 일본 신경 처리 장치 소비 금액 및 성장률 - 한국 신경 처리 장치 소비 금액 및 성장률 - 인도 신경 처리 장치 소비 금액 및 성장률 - 동남아시아 신경 처리 장치 소비 금액 및 성장률 - 호주 신경 처리 장치 소비 금액 및 성장률 - 남미 신경 처리 장치 종류별 판매량 시장 점유율 - 남미 신경 처리 장치 용도별 판매량 시장 점유율 - 남미 신경 처리 장치 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 남미 신경 처리 장치 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 브라질 신경 처리 장치 소비 금액 및 성장률 - 아르헨티나 신경 처리 장치 소비 금액 및 성장률 - 중동 및 아프리카 신경 처리 장치 종류별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 신경 처리 장치 용도별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 신경 처리 장치 지역별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 신경 처리 장치 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 터키 신경 처리 장치 소비 금액 및 성장률 - 이집트 신경 처리 장치 소비 금액 및 성장률 - 사우디 아라비아 신경 처리 장치 소비 금액 및 성장률 - 남아프리카 공화국 신경 처리 장치 소비 금액 및 성장률 - 신경 처리 장치 시장 성장 요인 - 신경 처리 장치 시장 제약 요인 - 신경 처리 장치 시장 동향 - 포터의 다섯 가지 힘 분석 - 2023년 신경 처리 장치의 제조 비용 구조 분석 - 신경 처리 장치의 제조 공정 분석 - 신경 처리 장치 산업 체인 - 직접 채널 장단점 - 간접 채널 장단점 - 방법론 - 조사 프로세스 및 데이터 소스 ※납품 보고서의 구성항목 및 내용은 본 페이지에 기재된 내용과 다를 수 있습니다. 보고서 주문 전에 당사에 보고서 샘플을 요청해서 구성항목 및 기재 내용을 반드시 확인하시길 바랍니다. 보고서 샘플에 없는 내용은 납품 드리는 보고서에도 포함되지 않습니다. |
| ※참고 정보 신경 처리 장치(Neural Processor)는 인간의 뇌 신경망 구조와 기능을 모방하여 복잡한 계산을 효율적으로 수행하도록 설계된 하드웨어입니다. 기존의 중앙 처리 장치(CPU)나 그래픽 처리 장치(GPU)가 특정 연산에 최적화되어 있다면, 신경 처리 장치는 대규모 병렬 연산, 행렬 곱셈, 활성화 함수 적용 등 인공지능, 특히 딥러닝 모델의 연산에 특화되어 있습니다. 이러한 특성 때문에 신경 처리 장치는 인공지능 연산 가속기(AI Accelerator)라고도 불리며, 인공지능 기술 발전의 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 신경 처리 장치의 핵심적인 특징은 바로 **대규모 병렬 처리 능력**입니다. 인간의 뇌는 수십억 개의 뉴런과 수조 개의 시냅스가 복잡하게 연결되어 정보를 동시에 처리합니다. 신경 처리 장치 역시 이러한 구조를 모방하여 수많은 연산 코어와 메모리 유닛을 집적시켜, 데이터를 동시에 여러 방향으로 처리할 수 있습니다. 이는 딥러닝 모델에서 필수적인 행렬 곱셈과 같은 연산을 훨씬 빠르게 수행할 수 있게 합니다. 예를 들어, 딥러닝 모델의 순전파(forward propagation) 과정에서 수많은 뉴런의 가중치와 입력값의 곱셈 및 덧셈이 동시에 이루어져야 하는데, 신경 처리 장치는 이러한 연산을 병렬적으로 처리함으로써 기존 CPU 대비 수십 배에서 수백 배 빠른 속도를 제공할 수 있습니다. 또 다른 중요한 특징은 **특정 연산에 대한 높은 효율성**입니다. 신경 처리 장치는 일반적인 범용 연산보다는 딥러닝 모델 학습 및 추론에 사용되는 특정 연산(행렬 연산, 컨볼루션 연산, 활성화 함수 적용 등)에 최적화된 아키텍처를 가집니다. 이를 통해 전력 소비 대비 연산 성능을 극대화할 수 있습니다. 이러한 효율성은 모바일 기기, 사물 인터넷(IoT) 장치와 같이 전력 및 성능 제약이 있는 환경에서 딥러닝 모델을 구동하는 데 필수적입니다. 또한, 신경 처리 장치는 데이터의 이동을 최소화하는 온칩(on-chip) 메모리 구조를 갖추어 메모리 대역폭 병목 현상을 줄이고 연산 효율을 높이는 데 기여합니다. 신경 처리 장치의 종류는 그 설계 방식과 적용 분야에 따라 다양하게 구분될 수 있습니다. 크게 **집적회로(IC) 기반**과 **비실리콘(non-silicon) 기반**으로 나눌 수 있습니다. 집적회로 기반은 현재 가장 보편적으로 사용되는 방식으로, 기존 반도체 제조 공정을 활용하여 신경 처리 장치를 설계하고 생산합니다. 이 안에서도 다시 **프로그래밍 가능한 방식**과 **고정 기능 방식**으로 나눌 수 있습니다. 프로그래밍 가능한 방식은 특정 알고리즘이나 모델에 구애받지 않고 다양한 신경망 구조를 유연하게 처리할 수 있다는 장점이 있습니다. 예를 들어, FPGA(Field-Programmable Gate Array) 기반의 신경 처리 장치가 여기에 해당합니다. 반면, 고정 기능 방식은 특정 유형의 딥러닝 연산에 최적화되어 매우 높은 성능과 효율을 제공하지만, 범용성은 떨어집니다. 모바일 AP(Application Processor)에 통합되는 NPU(Neural Processing Unit)나 전용 AI 칩들이 이러한 고정 기능 방식에 해당합니다. 최근에는 기존 실리콘 반도체를 넘어 **비실리콘 기반의 새로운 신경 처리 장치** 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 이는 기존 실리콘 반도체의 물리적 한계를 극복하고 더욱 혁신적인 성능을 달성하기 위함입니다. 대표적인 예로 **뉴로모픽 칩(Neuromorphic Chip)**이 있습니다. 뉴로모픽 칩은 인간 뇌의 구조와 작동 방식을 더욱 직접적으로 모방하려는 시도를 합니다. 즉, 뉴런과 시냅스를 물리적인 소자 자체로 구현하여 뇌와 유사한 방식으로 정보를 처리하는 방식입니다. 이는 학습 과정에서도 에너지 효율성이 매우 뛰어나다는 장점이 있습니다. 또한, **광학적 신경 처리 장치(Optical Neural Processor)**는 빛의 특성을 이용하여 연산을 수행함으로써 기존 전자 기반 방식보다 훨씬 빠른 속도와 낮은 에너지 소비를 기대할 수 있습니다. 이러한 비실리콘 기반 기술은 아직 상용화 초기 단계이지만, 미래 인공지능 하드웨어 발전에 중요한 가능성을 제시하고 있습니다. 신경 처리 장치의 주요 용도는 **인공지능 모델의 학습(Training) 및 추론(Inference) 가속**입니다. 딥러닝 모델은 방대한 양의 데이터를 사용하여 복잡한 패턴을 학습하는데, 이 학습 과정에는 수많은 행렬 연산과 최적화 알고리즘이 필요합니다. 신경 처리 장치는 이러한 학습 과정을 수십 배 이상 단축시켜 개발 효율성을 높입니다. 또한, 학습이 완료된 인공지능 모델을 실제 서비스에 적용하는 추론 단계에서도 신경 처리 장치는 빛을 발합니다. 음성 인식, 이미지 분류, 자연어 처리 등 실시간으로 빠른 응답이 필요한 서비스에서 신경 처리 장치는 지연 시간을 최소화하고 사용자 경험을 향상시키는 데 결정적인 역할을 합니다. 실질적인 용도로는 **자율주행 차량**이 대표적입니다. 자율주행 차량은 카메라, 라이다, 레이더 등 다양한 센서로부터 실시간으로 방대한 양의 데이터를 수집하고, 이를 신경망 모델을 통해 분석하여 주변 환경을 인식하고 주행 경로를 결정해야 합니다. 이 과정에서 신경 처리 장치는 객체 인식, 차선 감지, 보행자 탐지 등 복잡한 영상 처리 및 인지 알고리즘을 빠르게 수행하여 안전하고 효율적인 주행을 가능하게 합니다. 또한, **스마트폰 및 모바일 기기**에서의 활용도 두드러집니다. 스마트폰에 탑재되는 NPU는 온디바이스 AI(On-device AI) 기능을 구현하여 사용자의 음성 비서, 사진 편집, 증강현실(AR) 기능 등을 더욱 빠르고 정확하게 처리할 수 있게 합니다. 이는 클라우드 서버와의 통신 없이도 기기 자체적으로 인공지능 기능을 수행할 수 있어 프라이버시 보호와 응답 속도 향상에 기여합니다. **데이터 센터**에서도 신경 처리 장치의 역할은 매우 중요합니다. 대규모 AI 모델 학습 및 서비스 제공을 위해 수많은 서버에 고성능 신경 처리 장치가 탑재됩니다. 이는 데이터 센터의 연산 처리 능력을 크게 향상시키고, 에너지 효율성을 높여 운영 비용을 절감하는 데 기여합니다. 클라우드 기반 AI 서비스의 확산과 함께 데이터 센터용 신경 처리 장치 시장은 지속적으로 성장하고 있습니다. 신경 처리 장치와 관련된 기술로는 **하드웨어 아키텍처 설계**, **컴파일러 및 소프트웨어 스택 개발**, **메모리 기술**, **전력 관리 기술** 등이 있습니다. 하드웨어 아키텍처 설계는 어떤 종류의 신경망 연산을 효율적으로 처리할 수 있도록 코어 구조, 연결 방식, 메모리 계층 구조 등을 결정하는 핵심 기술입니다. 최근에는 **텐서 코어(Tensor Core)**와 같이 행렬 곱셈 연산을 집중적으로 가속하는 특정 연산 유닛을 설계하는 것이 일반화되고 있습니다. 컴파일러 및 소프트웨어 스택 개발은 다양한 딥러닝 프레임워크(TensorFlow, PyTorch 등)에서 작성된 모델을 신경 처리 장치에서 최적으로 실행될 수 있도록 변환하고 최적화하는 기술입니다. 이를 통해 개발자들은 하드웨어의 성능을 최대한 활용할 수 있습니다. 또한, **양자화(Quantization)**와 같이 모델의 정확도를 크게 손상시키지 않으면서 연산량과 메모리 사용량을 줄이는 기법은 저전력 및 고성능 추론에 필수적입니다. 메모리 기술 또한 신경 처리 장치의 성능을 좌우하는 중요한 요소입니다. 고대역폭 메모리(HBM, High Bandwidth Memory)와 같은 최신 메모리 기술은 신경 처리 장치가 대규모 데이터를 빠르고 효율적으로 접근할 수 있도록 지원하며, 온칩 메모리(On-chip memory)의 용량과 속도를 최적화하는 것도 중요한 연구 분야입니다. 마지막으로, 높은 연산 성능을 유지하면서도 전력 소비를 최소화하는 **전력 관리 기술**은 모바일 및 엣지 디바이스 환경에서 신경 처리 장치의 활용도를 높이는 데 필수적입니다. 결론적으로 신경 처리 장치는 인공지능 시대의 핵심적인 하드웨어 구성 요소로서, 뇌의 연산 방식을 모방하여 복잡한 계산을 효율적으로 수행합니다. 대규모 병렬 처리 능력과 특정 연산에 대한 최적화를 통해 딥러닝 모델의 학습 및 추론 속도를 획기적으로 향상시키며, 자율주행, 모바일 기기, 데이터 센터 등 다양한 분야에서 인공지능 기술의 실현을 가속화하고 있습니다. 앞으로도 하드웨어 아키텍처, 소프트웨어 최적화, 새로운 소재 및 소자 기술과의 융합을 통해 신경 처리 장치는 더욱 발전하여 우리 삶에 더 깊숙이 자리 잡을 것으로 예상됩니다. |
| ※본 조사보고서 [세계의 신경 처리 장치 시장 2024 : 기업, 종류, 용도, 시장예측] (코드 : GIR2406C4408) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
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