Accueil > > Informatique et télécommunications > > Carte d'accélération Marché Rapport sur la taille, la part, les tendances, la croissance et l'analyse - 2032
ID : CBI_2811 | Mis à jour le : | Auteur : CBI Catégorie : Informatique et télécommunications
Marché des cartes d'accélérateur On estime que la taille dépassera 214,07 milliards de dollars d'ici 2032 sur une valeur de 18,96 milliards de dollars en 2024 et qu'elle devrait augmenter de 25,33 milliards de dollars en 2025, avec une augmentation de 35,4 % entre 2025 et 2032.
La carte accélérateur est un composant matériel spécialisé, conçu pour accélérer certaines tâches en les déchargeant du processeur principal. Ces cartes accélèrent considérablement les calculs dans des domaines tels que l'apprentissage automatique, l'analyse des données, le commerce à haute fréquence et les simulations scientifiques. Ils sont disponibles sous diverses formes, y compris les accélérateurs cryptographiques, les graphiques et l'IA. Ces cartes peuvent être adaptées et optimisées pour des charges de travail spécifiques, en tirant souvent parti du traitement parallèle pour exécuter les calculs plus rapidement que les unités centrales de traitement classiques (CPU).
Un accélérateur d'intelligence artificielle (IA), également appelé puce d'IA ou apprentissage approfondi processeur, est un matériel spécialisé conçu pour accélérer les tâches d'apprentissage automatique et les réseaux neuronaux d'IA. Actuellement, les accélérateurs d'IA se trouvent dans une large gamme de dispositifs, y compris véhicules autonomes, robotique, ordinateurs personnels smartphones, Internet des objets (IoT) appareils, et l'informatique de bord. Leurs capacités spécialisées de traitement parallèle leur permettent de réaliser simultanément des milliards de calculs. Cette capacité est essentielle pour accélérer le traitement des données nécessaires au développement et au déploiement d'applications d'IA à grande échelle.
Ainsi, selon l'analyse du marché des cartes d'accélérateur, le besoin croissant d'intelligence artificielle (AI) et d'apprentissage automatique est à l'origine de la taille du marché des cartes d'accélérateur.

Les accélérateurs coûtent cher en raison de leur conception spécialisée et performante, de leurs processus de fabrication complexes et de leurs exigences élevées dans des secteurs comme l'informatique en nuage et l'IA, qui font grimper les coûts. Ils sont conçus pour des tâches spécifiques, telles que la formation ou le traitement de l'IA/ML, nécessitant du matériel et des logiciels hautement spécialisés, ce qui entraîne une augmentation des coûts de développement et de fabrication. La fabrication de ces cartes implique des processus complexes, notamment l'utilisation de technologies à semi-conducteurs de pointe et de conceptions de circuits complexes, qui sont coûteux à mettre en œuvre. L'investissement initial nécessaire à la recherche, au développement et à la fabrication d'accélérateurs spécialisés peut être important, ce qui pourrait les rendre inabordables pour certaines entreprises. Ainsi, les facteurs susmentionnés influeraient davantage sur la taille et les tendances du marché des cartes d'accélérateur.
L'informatique à haute performance (HPC) met à profit des ressources informatiques robustes pour faire face à des calculs et simulations complexes qui sont peu pratiques ou trop longs pour les ordinateurs conventionnels. Les accélérateurs, les unités de traitement souvent graphiques (GPU) ou les grilles programmables sur le terrain (FPGA) jouent un rôle central dans le CHP en facilitant le traitement parallèle et en accélérant considérablement les calculs dans des applications telles que les simulations scientifiques et l'apprentissage automatique.
Contrairement aux unités centrales de traitement traditionnelles (CPU) optimisées pour les tâches séquentielles, les accélérateurs sont conçus pour le traitement parallèle, ce qui leur permet de traiter de vastes ensembles de données et des calculs complexes avec beaucoup plus de rapidité. HPC est la pierre angulaire du progrès de l'informatique scientifique. Les chercheurs intègrent de plus en plus les simulations traditionnelles à l'IA, à l'apprentissage automatique, à l'analyse des mégadonnées et à l'informatique de pointe dans divers domaines, notamment la prévision météorologique, l'exploration énergétique, la dynamique des fluides informatiques et les sciences de la vie.
Ces composants matériels spécialisés dans les systèmes HPC sont conçus pour décharger et accélérer des tâches spécifiques, accélérant ainsi considérablement les calculs pour des applications telles que les simulations scientifiques, l'apprentissage automatique et l'analyse des données. Leur conception privilégie l'excellence dans des tâches spécifiques, contrairement aux processeurs à usage général qui sont optimisés pour un large éventail de charges de travail.
Ainsi, d'après l'analyse du marché des cartes d'accélérateur ci-dessus, l'exigence d'un calcul puissant et d'une vitesse de traitement élevée devrait être à l'origine des possibilités et des tendances du marché des cartes d'accélérateur.
Basé sur le type de processeur, le marché est segmenté en unité centrale de traitement (CPU), unité de traitement graphique (GPU), tableaux de portes programmables sur le terrain (FPGA) et circuit intégré spécifique à l'application (ASIC).
Tendances du type de processeur:
Le segment de l'unité de traitement graphique (GPU) a représenté la plus grande part des revenus en 2024.
On s'attend à ce que le segment des grilles programmables sur le terrain enregistre le TCAC le plus rapide au cours de la période de prévision.
Basé sur le type d'accélérateur, le marché est segmenté en accélérateur de cloud et accélérateur de calcul haute performance.
Tendances du type d'accélérateur:
Le segment des accélérateurs de nuages a représenté la plus grande part des revenus en 2024.
Le segment de l'accélérateur de calcul à haute performance devrait enregistrer le TCAC le plus rapide au cours de la période de prévision.
Basé sur l'application, le marché est segmenté en traitement vidéo et image, apprentissage automatique, analyse de données, informatique financière, téléphones mobiles, etc.
Tendances de l'application :
Le segment de l'analyse des données a représenté la plus grande part des revenus de 34,2 % en 2024.
Le segment de l'apprentissage automatique devrait enregistrer le TCAC le plus rapide au cours de la période de prévision.

Le marché mondial a été classé par région en Amérique du Nord, Europe, Asie-Pacifique, Moyen-Orient et Afrique, et Amérique latine.

L'expansion du marché des cartes d'accélérateur Asie-Pacifique devrait atteindre plus de 65,18 milliards de dollars en 2032, contre 5,58 milliards en 2024, et devrait augmenter de 7,48 milliards en 2025. De ce fait, le marché chinois a représenté le chiffre d'affaires maximum de 45,30 %. Dans toute la région Asie-Pacifique, les accélérateurs de centres de données sont largement utilisés pour des tâches telles que l'informatique financière, l'apprentissage automatique, le stockage informatique et la recherche et l'analyse de données, la Chine et l'Inde étant des marchés importants. L'essor de la demande dans cette région est alimenté par l'expansion rapide du cloud computing, l'augmentation de l'IA et de l'apprentissage automatique, et le besoin croissant de calcul haute performance au sein des centres de données et d'autres industries. À mesure que les centres de données augmentent la complexité et que les volumes de données continuent de croître, l'exigence de solutions informatiques économes en énergie et performantes devient vitale. Les facteurs ci-dessus stimuleraient davantage le marché régional des cartes d'accélérateur pendant la période de prévision.

Le marché nord-américain devrait atteindre plus de 69,38 milliards de dollars en 2032, contre 6,29 milliards en 2024, et devrait croître de 8,39 milliards en 2025. En Amérique du Nord, les accélérateurs, en particulier les GPU, sont largement utilisés pour le jeu, pour soutenir plusieurs moniteurs, et dans les centres de données pour des tâches telles que l'apprentissage automatique, l'informatique financière et les applications technologiques de la chaîne de blocs comme l'extraction de crypto-monnaie. Ils fournissent la sortie vidéo et la puissance de traitement nécessaires pour conduire plusieurs écrans simultanément, bénéfique pour des tâches telles que l'édition vidéo, la programmation et le multitâche. Les fortes capacités de traitement parallèles de ces accélérateurs, en particulier les GPU, sont essentielles pour des tâches telles que l'extraction de cryptomonnaie et la vérification des transactions sur des réseaux décentralisés. Ces facteurs stimuleraient davantage les tendances du marché en Amérique du Nord.
Selon l'analyse, l'industrie des cartes d'accélérateur en Europe devrait connaître un développement significatif au cours de la période de prévision. Dans cette région, les accélérateurs sont de plus en plus utilisés pour améliorer les performances dans diverses industries, en particulier pour les charges de travail liées à l'IA/ML, en déchargeant le traitement des processeurs, et le marché devrait connaître une croissance importante en raison de l'adoption croissante de ces technologies. La région d'Amérique latine est témoin d'investissements substantiels dans des infrastructures informatiques de haute performance pour répondre au besoin croissant de traitement et d'analyse des données dans des secteurs tels que commerce électronique, télécommunications et soins de santé. Au Moyen-Orient et en Afrique, les accélérateurs de démarrage sont essentiels pour favoriser l'innovation et l'esprit d'entreprise. Ils y parviendront en offrant aux entreprises post-revenues l'accès à des services de mentorat, d'investisseurs et de renforcement des capacités, afin d'accélérer la croissance et de relever les défis régionaux.
Le marché mondial des cartes d'accélérateur est très concurrentiel avec les principaux acteurs fournissant des produits aux marchés nationaux et internationaux. Les principaux intervenants adoptent plusieurs stratégies de recherche-développement (R-D), d'innovation dans les produits et de lancement des utilisateurs finaux pour occuper une position solide sur le marché. Les principaux acteurs de l'industrie des cartes d'accélérateur comprennent :
| Attributs du rapport | Détails du rapport |
| Échéancier de l'étude | 2019-2032 |
| Taille du marché en 2032 | USD 214,07 Million |
| TCAC (2025-2032) | 35,4% |
| Par type de processeur |
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| Par type d'accélérateur |
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| Par demande |
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| Par région |
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| Acteurs clés |
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| Amérique du Nord | États-Unis Canada Mexique |
| Europe | Royaume-Uni Allemagne France Espagne Italie Russie Benelux Reste de l'Europe |
| APAC | Chine Corée du Sud Japon Inde Australie ASEAN Reste de l'Asie-Pacifique |
| Moyen-Orient et Afrique | GCC Turquie Afrique du Sud Reste du MEA |
| LATAM | Brésil Argentine Chili Reste du LATAM |
| Couverture du rapport |
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Les cartes accélératrices sont des composants matériels spécialisés conçus pour accélérer des tâches spécifiques. Elles sont principalement utilisées dans les systèmes de calcul haute performance pour effectuer des calculs rapides destinés aux simulations scientifiques. Elles sont intégrées aux systèmes informatiques pour en améliorer les performances.
La demande croissante d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique pour le traitement des grandes quantités de données nécessaires à l'exécution des applications d'IA stimule le marché. Les accélérateurs d'IA permettent d'effectuer des milliards de calculs simultanément. La croissance du minage de cryptomonnaies stimule également le marché des accélérateurs. Les GPU sont utilisés pour effectuer des tâches telles que la vérification des transactions sur des réseaux décentralisés et l'analyse du Big Data.
La segmentation principale du marché des cartes accélératrices repose sur le type de processeur, le type d'accélérateur et l'application. Le sous-segment des processeurs graphiques (GPU) représente le marché le plus important en raison de sa capacité à traiter et restituer rapidement le contenu visuel, de son excellence dans le traitement des données et de son traitement parallèle.
NVIDIA (États-Unis), Intel (États-Unis), IBM (États-Unis), Lenovo (Chine), Oracle (États-Unis), Ditto Labs (États-Unis), Achronix Semiconductor Corporation (États-Unis), Vantis PLC (Royaume-Uni), Xilinx (États-Unis), Lattice Semiconductor (États-Unis).