 | • レポートコード：GIR-23F1760 • 出版社/出版日：GlobalInfoResearch / 2023年2月 ※2025年版があります。お問い合わせください。 • レポート形態：英文、PDF、71ページ • 納品方法：Eメール（2~3営業日） • 産業分類：電子＆半導体 |
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レポート概要
「Global GPU for Deep Learning Market 2022」レポートは、世界の市場規模、地域および国レベルの市場規模、セグメント市場の成長性、市場シェア、競争環境、販売分析、国内および世界の市場プレーヤーの影響、バリューチェーンの最適化、最近の動向、機会分析、市場成長の戦略的な分析、製品発売、地域市場の拡大などに関する情報を提供します。
グローバルインフォリサーチ社の最新の調査によると、世界のディープラーニング用GPUの市場規模は2021年のxxx米ドルから2028年にはxxx米ドルと推定され、xxx％の成長率で成長すると予想されます。
ディープラーニング用GPU市場はタイプ（種類）とアプリケーション（用途）によって区分されます。2017年～2028年において、量と金額の観点からタイプ別およびアプリケーション別セグメントの売上予測データを提供します。この分析は、適格なニッチ市場をターゲットにすることでビジネスを拡大するのに役立ちます。
タイプ別セグメントは次をカバーします。
・RAM4GB以下、RAM4~8GB、RAM8~12GB、RAM12GB以上
アプリケーション別セグメントは次のように区分されます。
・パソコン、ワークステーション、ゲーム機
世界のディープラーニング用GPU市場の主要な市場プレーヤーは以下のとおりです。
・Nvidia、AMD、Intel
地域別セグメントは次の地域・国をカバーします。
・北米市場（米国、カナダ、メキシコ）
・ヨーロッパ市場（ドイツ、フランス、イギリス、ロシア、イタリア）
・アジア太平洋市場（日本、中国、韓国、インド、東南アジア、オーストラリア）
・南米市場（ブラジル、アルゼンチン、コロンビア）
・中東・アフリカ市場（サウジアラビア、UAE、エジプト、南アフリカ）
本調査レポートの内容は計15章あります。
・第1章では、ディープラーニング用GPU製品の調査範囲、市場の概要、市場の成長要因・阻害要因、および市場動向について説明します。
・第2章では、主要なディープラーニング用GPUメーカーの企業概要、2019年～2022年までのディープラーニング用GPUの価格、販売量、売上、市場シェアを掲載しています。
・第3章では、主要なディープラーニング用GPUメーカーの競争状況、販売量、売上、世界市場シェアが重点的に比較分析されています。
・第4章では、2017年～2028年までの地域別ディープラーニング用GPUの販売量、売上、成長性を示しています。
・第5、6章では、2017年～2028年までのディープラーニング用GPUのタイプ別とアプリケーション別の市場規模、市場シェアと成長率を掲載しています。
・第7、8、9、10、11章では、2017年～2022年までの世界の主要国での販売量、売上、市場シェア、並びに2023年～2028年までの主要地域でのディープラーニング用GPU市場予測を収録しています。
・第12章では、主要な原材料、主要なサプライヤー、およびディープラーニング用GPUの産業チェーンを掲載しています。
・第13、14、15章では、ディープラーニング用GPUの販売チャネル、販売業者、顧客、調査結果と結論、付録、データソースなどについて説明します。
***** 目次(一部) *****
・市場概要
– ディープラーニング用GPUの概要
– タイプ別分析（2017年vs2021年vs2028年）：RAM4GB以下、RAM4~8GB、RAM8~12GB、RAM12GB以上
– アプリケーション別分析（2017年vs2021年vs2028年）：パソコン、ワークステーション、ゲーム機
– 世界のディープラーニング用GPU市場規模・予測
– 世界のディープラーニング用GPU生産能力分析
– 市場の成長要因・阻害要因・動向
・メーカー情報（企業概要、製品概要、販売量、価格、売上）
– Nvidia、AMD、Intel
・メーカー別市場シェア・市場集中度
・地域別市場分析2017年-2028年
・タイプ別分析2017年-2028年：RAM4GB以下、RAM4~8GB、RAM8~12GB、RAM12GB以上
・アプリケーション別分析2017年-2028年：パソコン、ワークステーション、ゲーム機
・ディープラーニング用GPUの北米市場分析
– ディープラーニング用GPUの北米市場：タイプ別市場規模2017年-2028年
– ディープラーニング用GPUの北米市場：アプリケーション別市場規模2017年-2028年
– 主要国別市場規模：アメリカ、カナダ、メキシコなど
・ディープラーニング用GPUのヨーロッパ市場分析
– ：ディープラーニング用GPUのヨーロッパ市場：タイプ別市場規模2017年-2028年
– ：ディープラーニング用GPUのヨーロッパ市場：アプリケーション別市場規模2017年-2028年
– 主要国別市場規模：ドイツ、イギリス、フランス、ロシア、イタリアなど
・ディープラーニング用GPUのアジア太平洋市場分析
– ディープラーニング用GPUのアジア太平洋市場：タイプ別市場規模2017年-2028年
– ディープラーニング用GPUのアジア太平洋市場：アプリケーション別市場規模2017年-2028年
– 主要国別市場規模：中国、日本、韓国、インド、東南アジア、オーストラリアなど
・ディープラーニング用GPUの南米市場分析
– ディープラーニング用GPUの南米市場：タイプ別市場規模2017年-2028年
– ディープラーニング用GPUの南米市場：アプリケーション別市場規模2017年-2028年
– 主要国別市場規模：ブラジル、アルゼンチンなど
・ディープラーニング用GPUの中東・アフリカ市場分析
– ディープラーニング用GPUの中東・アフリカ市場：タイプ別市場規模2017年-2028年
– ディープラーニング用GPUの中東・アフリカ市場：アプリケーション別市場規模2017年-2028年
– 主要国別市場規模：サウジアラビア、トルコ、エジプト、南アフリカなど
・原材料および産業チェーン
・販売チャネル、流通業者・代理店、顧客リスト
・調査の結果・結論
1 Market Overview
1.1 GPU for Deep Learning Introduction
1.2 Market Analysis by Type
1.2.1 Overview: Global GPU for Deep Learning Revenue by Type: 2017 Versus 2021 Versus 2028
1.2.2 RAM Below 4GB
1.2.3 RAM 4~8 GB
1.2.4 RAM 8~12GB
1.2.5 RAM Above 12GB
1.3 Market Analysis by Application
1.3.1 Overview: Global GPU for Deep Learning Revenue by Application: 2017 Versus 2021 Versus 2028
1.3.2 Personal Computers
1.3.3 Workstations
1.3.4 Game Consoles
1.4 Global GPU for Deep Learning Market Size & Forecast
1.4.1 Global GPU for Deep Learning Sales in Value (2017 & 2021 & 2028)
1.4.2 Global GPU for Deep Learning Sales in Volume (2017-2028)
1.4.3 Global GPU for Deep Learning Price (2017-2028)
1.5 Global GPU for Deep Learning Production Capacity Analysis
1.5.1 Global GPU for Deep Learning Total Production Capacity (2017-2028)
1.5.2 Global GPU for Deep Learning Production Capacity by Geographic Region
1.6 Market Drivers, Restraints and Trends
1.6.1 GPU for Deep Learning Market Drivers
1.6.2 GPU for Deep Learning Market Restraints
1.6.3 GPU for Deep Learning Trends Analysis
2 Manufacturers Profiles
2.1 Nvidia
2.1.1 Nvidia Details
2.1.2 Nvidia Major Business
2.1.3 Nvidia GPU for Deep Learning Product and Services
2.1.4 Nvidia GPU for Deep Learning Sales, Price, Revenue, Gross Margin and Market Share (2019, 2020, 2021, and 2022)
2.2 AMD
2.2.1 AMD Details
2.2.2 AMD Major Business
2.2.3 AMD GPU for Deep Learning Product and Services
2.2.4 AMD GPU for Deep Learning Sales, Price, Revenue, Gross Margin and Market Share (2019, 2020, 2021, and 2022)
2.3 Intel
2.3.1 Intel Details
2.3.2 Intel Major Business
2.3.3 Intel GPU for Deep Learning Product and Services
2.3.4 Intel GPU for Deep Learning Sales, Price, Revenue, Gross Margin and Market Share (2019, 2020, 2021, and 2022)
3 GPU for Deep Learning Breakdown Data by Manufacturer
3.1 Global GPU for Deep Learning Sales in Volume by Manufacturer (2019, 2020, 2021, and 2022)
3.2 Global GPU for Deep Learning Revenue by Manufacturer (2019, 2020, 2021, and 2022)
3.3 Key Manufacturer Market Position in GPU for Deep Learning
3.4 Market Concentration Rate
3.4.1 Top 3 GPU for Deep Learning Manufacturer Market Share in 2021
3.4.2 Top 6 GPU for Deep Learning Manufacturer Market Share in 2021
3.5 Global GPU for Deep Learning Production Capacity by Company: 2021 VS 2022
3.6 Manufacturer by Geography: Head Office and GPU for Deep Learning Production Site
3.7 New Entrant and Capacity Expansion Plans
3.8 Mergers & Acquisitions
4 Market Analysis by Region
4.1 Global GPU for Deep Learning Market Size by Region
4.1.1 Global GPU for Deep Learning Sales in Volume by Region (2017-2028)
4.1.2 Global GPU for Deep Learning Revenue by Region (2017-2028)
4.2 North America GPU for Deep Learning Revenue (2017-2028)
4.3 Europe GPU for Deep Learning Revenue (2017-2028)
4.4 Asia-Pacific GPU for Deep Learning Revenue (2017-2028)
4.5 South America GPU for Deep Learning Revenue (2017-2028)
4.6 Middle East and Africa GPU for Deep Learning Revenue (2017-2028)
5 Market Segment by Type
5.1 Global GPU for Deep Learning Sales in Volume by Type (2017-2028)
5.2 Global GPU for Deep Learning Revenue by Type (2017-2028)
5.3 Global GPU for Deep Learning Price by Type (2017-2028)
6 Market Segment by Application
6.1 Global GPU for Deep Learning Sales in Volume by Application (2017-2028)
6.2 Global GPU for Deep Learning Revenue by Application (2017-2028)
6.3 Global GPU for Deep Learning Price by Application (2017-2028)
7 North America by Country, by Type, and by Application
7.1 North America GPU for Deep Learning Sales by Type (2017-2028)
7.2 North America GPU for Deep Learning Sales by Application (2017-2028)
7.3 North America GPU for Deep Learning Market Size by Country
7.3.1 North America GPU for Deep Learning Sales in Volume by Country (2017-2028)
7.3.2 North America GPU for Deep Learning Revenue by Country (2017-2028)
7.3.3 United States Market Size and Forecast (2017-2028)
7.3.4 Canada Market Size and Forecast (2017-2028)
7.3.5 Mexico Market Size and Forecast (2017-2028)
8 Europe by Country, by Type, and by Application
8.1 Europe GPU for Deep Learning Sales by Type (2017-2028)
8.2 Europe GPU for Deep Learning Sales by Application (2017-2028)
8.3 Europe GPU for Deep Learning Market Size by Country
8.3.1 Europe GPU for Deep Learning Sales in Volume by Country (2017-2028)
8.3.2 Europe GPU for Deep Learning Revenue by Country (2017-2028)
8.3.3 Germany Market Size and Forecast (2017-2028)
8.3.4 France Market Size and Forecast (2017-2028)
8.3.5 United Kingdom Market Size and Forecast (2017-2028)
8.3.6 Russia Market Size and Forecast (2017-2028)
8.3.7 Italy Market Size and Forecast (2017-2028)
9 Asia-Pacific by Region, by Type, and by Application
9.1 Asia-Pacific GPU for Deep Learning Sales by Type (2017-2028)
9.2 Asia-Pacific GPU for Deep Learning Sales by Application (2017-2028)
9.3 Asia-Pacific GPU for Deep Learning Market Size by Region
9.3.1 Asia-Pacific GPU for Deep Learning Sales in Volume by Region (2017-2028)
9.3.2 Asia-Pacific GPU for Deep Learning Revenue by Region (2017-2028)
9.3.3 China Market Size and Forecast (2017-2028)
9.3.4 Japan Market Size and Forecast (2017-2028)
9.3.5 Korea Market Size and Forecast (2017-2028)
9.3.6 India Market Size and Forecast (2017-2028)
9.3.7 Southeast Asia Market Size and Forecast (2017-2028)
9.3.8 Australia Market Size and Forecast (2017-2028)
10 South America by Region, by Type, and by Application
10.1 South America GPU for Deep Learning Sales by Type (2017-2028)
10.2 South America GPU for Deep Learning Sales by Application (2017-2028)
10.3 South America GPU for Deep Learning Market Size by Country
10.3.1 South America GPU for Deep Learning Sales in Volume by Country (2017-2028)
10.3.2 South America GPU for Deep Learning Revenue by Country (2017-2028)
10.3.3 Brazil Market Size and Forecast (2017-2028)
10.3.4 Argentina Market Size and Forecast (2017-2028)
11 Middle East & Africa by Country, by Type, and by Application
11.1 Middle East & Africa GPU for Deep Learning Sales by Type (2017-2028)
11.2 Middle East & Africa GPU for Deep Learning Sales by Application (2017-2028)
11.3 Middle East & Africa GPU for Deep Learning Market Size by Country
11.3.1 Middle East & Africa GPU for Deep Learning Sales in Volume by Country (2017-2028)
11.3.2 Middle East & Africa GPU for Deep Learning Revenue by Country (2017-2028)
11.3.3 Turkey Market Size and Forecast (2017-2028)
11.3.4 Egypt Market Size and Forecast (2017-2028)
11.3.5 Saudi Arabia Market Size and Forecast (2017-2028)
11.3.6 South Africa Market Size and Forecast (2017-2028)
12 Raw Material and Industry Chain
12.1 Raw Material of GPU for Deep Learning and Key Manufacturers
12.2 Manufacturing Costs Percentage of GPU for Deep Learning
12.3 GPU for Deep Learning Production Process
12.4 GPU for Deep Learning Industrial Chain
13 Sales Channel, Distributors, Traders and Dealers
13.1 Sales Channel
13.1.1 Direct Marketing
13.1.2 Indirect Marketing
13.2 GPU for Deep Learning Typical Distributors
13.3 GPU for Deep Learning Typical Customers
14 Research Findings and Conclusion
15 Appendix
15.1 Methodology
15.2 Research Process and Data Source
15.3 Disclaimer
| 【ディープラーニング用GPUについて】 ※ディープラーニング用GPU（Graphics Processing Unit）は、特に深層学習（ディープラーニング）のアルゴリズムを効率的に実行するために設計されたグラフィック処理装置です。従来のCPU（Central Processing Unit）に比べ、GPUは並列処理能力が高いため、大量のデータを扱う機械学習のタスクに最適です。 まず、ディープラーニングの基本概念を簡単に説明します。ディープラーニングとは、人間の脳の神経回路網にインスパイアされたアルゴリズムを用い、膨大なデータからパターンを学習する手法の一つです。これにより、画像認識、自然言語処理、音声認識など、さまざまな分野での応用が進んでいます。これらのタスクは、通常、大量の計算を必要とし、そのために強力なハードウェアが求められます。 GPUは、もともと3Dグラフィックスの描画を高速化するために開発されましたが、そのアーキテクチャが大規模なデータ処理に適していることから、ディープラーニングの分野でも広く利用されるようになりました。GPUは数千の小さなコアを持っており、一度に大量の計算を並列に実行することができます。この特性により、ニューラルネットワークのトレーニングを効率的に行うことが可能になります。 ディープラーニング用GPUの特徴として、まず高いスループットがあります。従来のCPUは数コアでの高速処理を重視していますが、GPUは大量のコアを使って同時に計算を行うため、特に行列計算やベクトル演算が必要なディープラーニングの処理には向いています。また、GPUメモリのサイズも重要であり、トレーニング時に大量のパラメータを保持するためには、十分なメモリが必要です。最近の高性能GPUは、数十GB以上のメモリを搭載しており、大規模なモデルやデータセットを扱うことが可能です。 GPUにはいくつかの種類があります。NVIDIA社のGeForceシリーズは、ゲーミング用途に向けた一般的なGPUですが、ディープラーニングにも使用されます。ただし、より専門的な用途としては、NVIDIAのTeslaやA100、V100などのデータセンター向けGPUがあります。これらは、ディープラーニングトレーニングに特化した設計がなされており、トレーニングの効率を大幅に向上させる機能を備えています。また、AMD社もRadeon Instinctなどのディープラーニング向けGPUを提供しており、近年では競争が激化しています。 ディープラーニング用GPUの用途は多岐にわたります。画像認識や物体検出、音声認識、自然言語処理など、様々な分野で活用されています。特に自動運転車の開発や医療画像の解析、金融分野における異常検知、マーケティングにおける顧客行動の予測など、ディープラーニングの応用は急速に進んでいます。 関連技術としては、GPUを効率的に活用するためのソフトウェアフレームワークが重要です。TensorFlowやPyTorchといったライブラリは、ディープラーニングのモデルを構築・トレーニングするためのツールとして広く利用されています。これらのフレームワークは、GPUを使用して計算を加速するための機能を持っており、ユーザーはGPUの低レベルな操作を気にすることなく、高度な機械学習アルゴリズムを簡単に実装することができます。 また、GPUクラウドサービスも普及しており、企業や研究者は自前でGPUを持たなくても、必要なときに手軽に高性能な計算資源を利用することができます。これにより、ディープラーニングの研究開発がさらに加速しています。特に、プラットフォームとしてAWSやGoogle Cloud、Microsoft Azureなどが人気を集めています。 さらに、最近では「TPU（Tensor Processing Unit）」という専用のアクセラレーターも登場しており、ディープラーニング専用に設計されたハードウェアも選択肢に加わっています。これらはGPUよりもさらに特化した性能を発揮し、特にGoogleが開発したTPUは、TensorFlowとの統合において非常に強力です。 結論として、ディープラーニング用GPUは、これからの技術革新において欠かせない要素であり、多様な分野での応用が期待されています。高性能な計算能力を持つGPUを活用することで、研究者や開発者は、より複雑なモデルや大規模なデータセットに取り組むことが可能となり、ディープラーニングの発展を支えています。この分野は非常に速いペースで進化しており、今後も新たな技術の登場や、より効率的な学習方法が提案されることが期待されています。 |
