株式会社グローバルインフォメーション(所在地:神奈川県川崎市、代表者:小野悟、証券コード:東証スタンダード 4171)は、市場調査レポート「AIインフラの世界市場:提供別(ハードウェア、サーバーソフトウェア)、技術別(機械学習、深層学習)、機能別(トレーニング、推論)、展開タイプ別、エンドユーザー別、地域別 - 2027年までの予測」(MarketsandMarkets)の販売を8月9日より開始いたしました。
【 当レポートの詳細目次 】
https://www.gii.co.jp/report/mama1105263-ai-infrastructure-market-by-offering-hardware.html
AIインフラの市場規模は、2022年の287億米ドルからCAGR27.5%で成長し、2027年には966億米ドルに達すると予測されています。同市場の成長は、データトラフィックの増加と高いコンピューティングパワーの必要性、クラウドベースの機械学習プラットフォームの採用拡大、大規模かつ複雑化するデータセット、業界を超えたパートナーシップやコラボレーションの増加、COVID-19の流行によるAI採用の増加、AIデータセンターにおける並列計算への注目度の上昇などによってもたらされます。
牽引要因:AIデータセンターにおけるパラレルコンピューティングへの注目の高まり
CPUは、データセンターのシリアルコンピューティングに使用され、命令とデータが格納されている一連のメモリ位置を追跡します。 プロセッサは、メモリアドレスの命令とデータを分析することにより、シリアルに計算を行います。 シリアル計算では、計算ステップはシーケンシャルで論理的です。 言い換えると、データセンターの単一のタスクは一連の個別の命令セットに分割され、プロセッサによってシリアルに実行されます。 これは通常、データセンターで遅延の問題を引き起こします。特に、データと命令セットの数が膨大なAIベースの計算では問題が発生します。
一方、並列コンピューティングでは、複数の計算リソースを同時に使用して命令を実行します。この方式では、命令を分割し、複数のコプロセッサで同時に実行することができることから、並列コンピューティングはHPC/スーパーコンピュータに適していると言えます。
AIやデータマイニング、バーチャルリアリティの発展に伴い、商用サーバーにおける並列コンピューティングの利用が進んでいます。GPUは、数千個のコアを持つ並列アーキテクチャにより、複数の命令を同時に処理することができるため、並列コンピューティングに適しています。人工的なニュートラルネットワークは、基本的に並列コンピューティングのフレームワークでより効率的に動作するため、並列コンピューティングモデルはディープラーニングのトレーニングやインターフェースの実装に理想的です。並列コンピューティングの需要の高まりは、今後もAIインフラストラクチャ市場を押し上げることが予想されます。
【 無料サンプル 】
当レポートの無料サンプルは、こちらからお申し込みいただけます。
https://www.gii.co.jp/report/mama1105263-ai-infrastructure-market-by-offering-hardware.html
【本件に関するお問合せ先】
<アジア最大の市場調査レポート販売代理店>
株式会社グローバルインフォメーション
マーケティング部
E-mail:dbm@gii.co.jp
TEL:044-952-0102(9:00-18:00 土日・祝日を除く)
URL:https://www.gii.co.jp
【会社概要】
1995年の創立以来、海外市場調査レポートの販売を通じて企業のグローバル展開を支援しています。世界5カ国に拠点を持ち、海外の提携調査会社250社以上が発行する調査資料約10万点をワンストップでご提供。市場情報販売のグローバル・リーディングカンパニーを目指し、企業ならびに社会の発展に寄与すべく、お客様にとって真に価値ある情報をお届けしています。
創立:1995年
所在地:215-0004 神奈川県川崎市麻生区万福寺1-2-3 アーシスビル7F
事業内容:市場調査レポート/年間契約型情報サービスの販売、委託調査の受託
市場調査レポート/年間契約型情報サービス:https://www.gii.co.jp
委託調査:https://www.gii.co.jp/custom_research/
当社は、2020年12月24日に東京証券取引所へ上場いたしました(東証スタンダード市場:4171)。
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AIインフラの市場規模は、2022年の287億米ドルからCAGR27.5%で成長し、2027年には966億米ドルに達すると予測されています。同市場の成長は、データトラフィックの増加と高いコンピューティングパワーの必要性、クラウドベースの機械学習プラットフォームの採用拡大、大規模かつ複雑化するデータセット、業界を超えたパートナーシップやコラボレーションの増加、COVID-19の流行によるAI採用の増加、AIデータセンターにおける並列計算への注目度の上昇などによってもたらされます。
牽引要因:AIデータセンターにおけるパラレルコンピューティングへの注目の高まり
CPUは、データセンターのシリアルコンピューティングに使用され、命令とデータが格納されている一連のメモリ位置を追跡します。 プロセッサは、メモリアドレスの命令とデータを分析することにより、シリアルに計算を行います。 シリアル計算では、計算ステップはシーケンシャルで論理的です。 言い換えると、データセンターの単一のタスクは一連の個別の命令セットに分割され、プロセッサによってシリアルに実行されます。 これは通常、データセンターで遅延の問題を引き起こします。特に、データと命令セットの数が膨大なAIベースの計算では問題が発生します。
一方、並列コンピューティングでは、複数の計算リソースを同時に使用して命令を実行します。この方式では、命令を分割し、複数のコプロセッサで同時に実行することができることから、並列コンピューティングはHPC/スーパーコンピュータに適していると言えます。
AIやデータマイニング、バーチャルリアリティの発展に伴い、商用サーバーにおける並列コンピューティングの利用が進んでいます。GPUは、数千個のコアを持つ並列アーキテクチャにより、複数の命令を同時に処理することができるため、並列コンピューティングに適しています。人工的なニュートラルネットワークは、基本的に並列コンピューティングのフレームワークでより効率的に動作するため、並列コンピューティングモデルはディープラーニングのトレーニングやインターフェースの実装に理想的です。並列コンピューティングの需要の高まりは、今後もAIインフラストラクチャ市場を押し上げることが予想されます。
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創立:1995年
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市場調査レポート/年間契約型情報サービス:https://www.gii.co.jp
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