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市場調査レポート
商品コード
960296

AIの課題に対するコンピューターハードウェアベンダーの対応

How Compute Hardware Vendors Are Rising to the AI Challenge

出版日: | 発行: IDC | ページ情報: 英文 15 Pages | 納期: 即納可能 即納可能とは

価格
価格表記: USDを日本円(税抜)に換算
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AIの課題に対するコンピューターハードウェアベンダーの対応
出版日: 2020年09月11日
発行: IDC
ページ情報: 英文 15 Pages
納期: 即納可能 即納可能とは
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概要

AIの進歩にとってコンピューターハードウェアの開発は不可欠の要素であり続けており、ハードウェアの技術革新なしに、ディープラーニングの領域でAIのブレークスルーを実現することは不可能だったと思われます。現在のAIシステムを支える基本的な技術は、30年から40年前に考え出されたものですが、ハードウェアプラットフォームやデータ管理システムがこれらの技術を実用化するのに必要な機能を獲得できたのは最近のことです。

当レポートは、AIの課題に対するコンピューターハードウェアベンダーの対応について調査したもので、現在の状況、技術バイヤーへのアドバイスなどの情報を提供しています。

エグゼクティブスナップショット

現在の状況

  • ディープラーニングの課題
  • AIのワークロードとデプロイメントシナリオ
    • 主なAIワークロード:トレーニングと推論
    • デプロイメントシナリオ:エッジとクラウド
  • AIコンピューティングハードウェアアーキテクチャ:CPU、GPS、FPGA、ASIC
    • CPU
    • GPU
    • FPGA
    • ASIC
    • 新しいアーキテクチャ
  • 有力なAIコンピューティングハードウェアベンダー4社のプロファイル
    • NVIDIA
      • 最新のハードウェア
      • ソフトウェア
      • 戦略
    • Intel
      • 最新のハードウェア
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      • 戦略
    • Xilinx
      • 最新のハードウェア
      • ソフトウェア
      • 戦略
    • Graphcore
      • 最新のハードウェア
      • ソフトウェア
      • 戦略

テクノロジーバイヤーへのアドバイス

  • AIシステム対応のハードウェアの評価と選択

参考資料

  • 関連調査
  • 要旨
目次
Product Code: EUR146793720

This IDC Perspective examines the issues created by AI software, and how hardware vendors are innovating to meet the challenge. It offers insight into the typical challenges created by AI and presents what vendors are doing to innovate in the space and to bring AI to an even wider audience."Computer hardware developments have been integral to the development of the most recent wave of AI. Without hardware innovations, it would have been impossible to realize breakthroughs in AI, particularly in the area of deep learning. In virtually every case, the underlying techniques that drive most of today's AI systems were conceived 30 to 40 years ago - but only recently did hardware platforms and data management systems gain the capabilities required to realize these techniques in real-world applications. However, hardware is still cited as a major constraining factor to what is practically achievable with AI; this might be expressed in terms of the cost and power consumption of hardware required to train and run an advanced AI system or the challenges of being able to ingest enough data to train an accurate model," said Jack Vernon, senior research analyst, European Artificial Intelligence Strategies.

Executive Snapshot

Situation Overview

  • The Challenge of Deep Learning
  • AI Workloads and Deployment Scenarios
    • Main AI Workloads: Training Versus Inference
    • Deployment Scenarios: Edge Versus Cloud
  • AI Compute Hardware Architecture: CPUs, GPS, FPGAs, and ASICs
    • CPUs
    • GPUs
    • FPGAs
    • ASICs
    • New Architectures
  • Profiling Four Influential AI Compute Hardware Vendors
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Advice for the Technology Buyer

  • Assessing and Selecting Hardware for AI Systems

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