表紙:組込型・エッジ人工知能 (AI) ハードウェア:エンタープライズ/クラウドとは異なる世界
市場調査レポート
商品コード
1014539

組込型・エッジ人工知能 (AI) ハードウェア:エンタープライズ/クラウドとは異なる世界

Embedded & Edge AI Hardware: A Different World Than Enterprise/Cloud

出版日: | 発行: VDC Research Group, Inc. | ページ情報: 英文 37 Pages; 19 Exhibits/Study; 335 Exhibits/Survey | 納期: 即日から翌営業日

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組込型・エッジ人工知能 (AI) ハードウェア:エンタープライズ/クラウドとは異なる世界
出版日: 2021年05月31日
発行: VDC Research Group, Inc.
ページ情報: 英文 37 Pages; 19 Exhibits/Study; 335 Exhibits/Survey
納期: 即日から翌営業日
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概要

組込型・エッジシステムの分野では現在、新たな人工知能 (AI) ワークロードへの対応を急速に進め、クラウド・ドメインを上回るような性能・ソリューション能力を整備しようとしています。エンタープライズ/データセンター環境ではAIの導入・活用は既に定着していますが、組込型システムではデータの種類やシステム環境、顧客側の要件などが大きく細分化されており、それが各種のワークロードに対応した高速コンピューティングアーキテクチャの市場成長を促しています。

当レポートでは、世界の組込型・エッジ人工知能 (AI) ハードウェア市場の将来展望について分析し、市場の基本構造・最新情勢や全体的な動向見通し、製品セグメント別および地域別・業種別の詳細動向、ベンダー間の競合情勢、エンドユーザー側での選択の傾向と普及見通し、業界関係者にとっての課題と機会、といった情報を取りまとめてお届けいたします。

分析対象のベンダー

ADLINK Technology、Advantech、AMD、Arm、Cadence、Comark、Dedicated Computing、Dell Technologies、Eurotech、Intel、Kalray、Kontron S&T、Lattice Semiconductor、Maxim Integrated、Microchip Technology、MSC Technologies(Avnet)、NVIDIA、NXP、Supermicro Computer、 VIA Technologies、Xilinx

目次

エグゼクティブサマリー

世界市場の概要

  • 世界の組込型・エッジAIハードウェアの出荷台数:フォームファクタ別 (2019年~2025年)
  • 人工知能 (AI) のドメイン
  • 昨今の動向
  • 競合情勢

地域別の市場予測

  • 世界の組込型・エッジAIハードウェアの出荷台数:地域別 (2019年~2025年)

業種別の市場比較・予測

  • 世界の組込型・エッジAIプロセッサの出荷台数:業種別 (2020年)
  • 世界の組込型・エッジAIボード/モジュールの出荷台数:業種別 (2020年)
  • 世界の組込型・エッジAIシステム/サーバの出荷台数:業種別 (2020年)
  • 自動車
  • 通信・ネットワーク
  • 産業オートメーション・産業制御
  • 新興市場

AIアクセラレータ別の市場比較・予測

  • 世界の組込型・エッジAIハードウェアの出荷台数:アクセラレータの種類別 (2020年)

競合情勢

  • 世界の組込型・エッジAIハードウェアの出荷台数:主要ベンダー別 (2020年)
  • 競合情勢の概要
  • ベンダー各社の考察

エンドユーザー別の考察

  • 人工知能 (AI) の普及率 - 臨界点を突破
    • 組込型・エッジプロジェクト向け機械学習/ニューラルネットワークの、現在・将来の利用動向
  • コストと性能:AIベンダーの選択基準
    • AIベンダー/インテグレーターを検討する際の、最も重要な要素
  • 人工知能 (AI) の学習/トレーニング:クラウドを上回る状態への移行
    • 未来のプロジェクトにおける、機械学習モデルの現在/将来のトレーニング実施地点

分析範囲・手法

レポートの定義

VDC Researchについて

目次

Inside This Report

Embedded and edge systems are rapidly increasing support for new AI workloads to boost application performance or solution capabilities beyond the cloud domain. While the adoption and use of AI is established in enterprise and datacenter environments, the high fragmentation of data types, system footprints, and customer requirements in the embedded market will drive the growth of a wide variety of accelerated computing architectures supporting big and small workloads.

Vendors Listed in this Report:

ADLINK Technology, Advantech, AMD, Arm, Cadence, Comark, Dedicated Computing, Dell Technologies, Eurotech, Intel, Kalray, Kontron S&T, Lattice Semiconductor, Maxim Integrated, Microchip Technology, MSC Technologies (Avnet), NVIDIA, NXP, Supermicro Computer, VIA Technologies, Xilinx.

Table of Contents

Executive Summary

Global Market Overview

  • Exhibit 1: Forecasted Global Shipments of Embedded and Edge AI Hardware Segmented by Form Factor, 2019-2025
  • Exhibit 2: AI Domains
  • Recent Developments
  • Competitive Landscape

Regional Forecasts

  • Exhibit 3: Forecasted Global Shipments of Embedded and Edge AI Hardware Segmented by Region, 2019-2025

Comparative Forecast by Vertical Market

  • Exhibit 4: Global Shipments of Embedded and Edge AI Processors Segmented by Vertical Market, 2020
  • Exhibit 5: Global Shipments of Embedded and Edge AI Boards and Modules Segmented by Vertical Market, 2020
  • Exhibit 6: Global Shipments of Embedded and Edge AI Systems and Servers Segmented by Vertical Market, 2020
  • Automotive
  • Communications and Networking
  • Industrial Automation and Control
  • Emerging Markets

Comparative Forecast by AI Accelerator

  • Exhibit 7: Forecasted Global Shipments of Embedded and Edge AI Hardware Segmented by Accelerator Type, 2020

Competitive Landscape

  • Exhibit 8: Global Shipments of Embedded and Edge AI Hardware Segmented by Leading Vendors, 2020
  • Competitive Landscape Overview
  • Vendor Insights

End-User Insights

  • AI Adoption has Hit Critical Mass
    • Exhibit 9: Current & Expected Use of Machine Learning/Neural Networks for Embedded and Edge Projects
  • Cost and Performance Drive AI Vendor Selection
    • Exhibit 10: Most Important Elements When Considering AI Vendors/Integrators
  • AI Learning/Training is Also Migrating Beyond the Cloud
    • Exhibit 11: Locations Where Machine Learning Models are Trained Currently and Expected in Future Projects

Scope and Methodology

Report Definitions

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