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세계의 GPU 데이터베이스 시장
GPU Database
상품코드 : 1571968
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2024년 10월
페이지 정보 : 영문 89 Pages
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한글목차

GPU 데이터베이스 시장은 2030년까지 29억 달러에 달할 전망입니다.

2023년에 8억 590만 달러로 추정된 GPU 데이터베이스 시장은 예측 기간 동안 복합 연간 성장률(CAGR) 20.1%로 성장하고 2030년에는 29억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 GPU 데이터베이스 도구는 복합 연간 성장률(CAGR) 21.0%로 성장을 지속하고, 분석 기간이 끝날 때 21억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. GPU 데이터베이스 서비스 분야의 성장률은 분석 기간의 복합 연간 성장률(CAGR)로 18.0%로 추정됩니다.

미국 시장은 2억 440만 달러로 추정되며 중국은 복합 연간 성장률(CAGR) 25.5%로 성장할 것으로 예측됩니다.

미국 GPU 데이터베이스 시장은 2023년 2억 440만 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 예측 기간 동안 복합 연간 성장률(CAGR) 25.5%를 견인해 2030년까지 8억 110만 달러 규모에 이를 것으로 예측되고 있습니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며 분석 기간 중 복합 연간 성장률(CAGR)은 각각 14.0%와 17.0%로 예측되고 있습니다. 유럽에서는 독일이 복합 연간 성장률(CAGR) 약 15.5%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계 GPU 데이터베이스 시장 - 주요 동향과 촉진요인 요약

GPU 데이터베이스는 빅데이터 분석에 어떤 혁명을 가져오는가?

GPU 데이터베이스는 GPU(그래픽 프로세싱 유닛)의 병렬 처리 능력을 활용하여 쿼리 성능과 데이터 처리를 가속화함으로써 빅데이터 분석의 상황을 일변시키고 있습니다. 기존의 CPU 기반 데이터베이스와 달리 GPU 데이터베이스는 대량의 데이터를 실시간으로 처리할 수 있으므로 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝 등 고속 분석이 필요한 용도에 이상적입니다. 비정형 데이터를 포함한 복잡한 쿼리를 처리할 수 있는 GPU 데이터베이스의 능력은 신속한 데이터 처리가 의사결정에 필수적인 금융, 헬스케어, 통신, 자율주행차 등 업계에서 특히 유용합니다. 데이터의 양이 지수적으로 증가하고 있는 가운데, GPU 데이터베이스는 빅데이터를 보다 효과적으로 활용하려는 기업에게 차세대 솔루션으로 부상하고 있습니다.

GPU 데이터베이스 시장의 주요 부문와 용도는?

GPU 데이터베이스 유형에는 온프레미스 및 클라우드 기반 솔루션이 있으며, 확장성과 유연성으로 인해 클라우드 배포가 큰 지지를 받고 있습니다. GPU 데이터베이스의 주요 용도으로는 실시간 분석, 예측 모델링, 사기 탐지, 자연어 처리 등이 있습니다. 금융 서비스, 커뮤니케이션, 헬스케어, 자율 시스템 등의 업계에서는 GPU 데이터베이스를 활용하여 복잡한 쿼리를 빠르게 처리하고 있습니다. 자동차 분야에서는 GPU 데이터베이스가 자율주행 차량 개발에 도움이 되어 여러 센서에서 실시간 데이터 분석을 가능하게 합니다. 한편, 통신 업계에서는 네트워크 최적화 및 고객 분석에 GPU 데이터베이스를 활용하고 있습니다. 북미가 시장을 선도하고 있지만 AI와 데이터 집약적인 산업의 발전으로 아시아태평양이 급성장하고 있습니다.

기술 혁신은 어떻게 GPU 데이터베이스의 능력을 향상시키는가?

혁신은 특히 인메모리 처리, 병렬 컴퓨팅, 머신러닝 프레임워크와의 통합 분야에서 GPU 데이터베이스의 상당한 개선을 촉진하고 있습니다. 인메모리 GPU 데이터베이스는 데이터를 메모리에 직접 저장함으로써 전례 없는 속도를 실현하고 실시간 쿼리 실행을 가능하게 합니다. 수천 개의 GPU 코어가 동시에 작동하는 병렬 처리 기능을 통해 기존 데이터베이스가 필요로 하는 시간의 1/2로 방대한 데이터 세트를 처리할 수 있습니다. 또한 GPU 데이터베이스와 TensorFlow, PyTorch 등의 머신러닝 AI 플랫폼과의 통합으로 데이터 과학자에 의한 복잡한 분석의 실행과 예측 모델의 구축이 용이해지고 있습니다. 이러한 기술 혁신으로 GPU 데이터베이스의 기능이 확장되어 빅 데이터 시대의 비즈니스에 필수적인 도구가 되고 있습니다.

GPU 데이터베이스 시장의 성장을 가속하는 요인은?

GPU 데이터베이스 시장의 성장은 실시간 분석에 대한 수요 증가와 데이터 기반 용도의 복잡성과 같은 여러 요인에 의해 야기되고 있습니다. 기업이 IoT 디바이스, 소셜 미디어, 전자상거래 플랫폼에서 더 많은 데이터를 생성함에 따라 보다 빠르고 효율적인 데이터 처리가 필요합니다. GPU 데이터베이스는 쿼리 성능을 획기적으로 가속화하여 솔루션을 제공합니다. 이는 신속한 의사결정이 심각한 영향을 미칠 수 있는 금융 및 헬스케어와 같은 업계에서 특히 중요합니다. 엄청난 양의 데이터를 실시간으로 처리해야 하는 AI와 머신러닝 용도의 확장도 GPU 데이터베이스 채택을 뒷받침하고 있습니다. 게다가 클라우드 기반 솔루션으로의 전환이 진행되고 있어 빅데이터의 요구를 관리하기 위한 확장성과 비용 효율적인 방법을 요구하는 기업이 늘고 있는 것도 시장 성장에 박차를 가하고 있습니다.

조사 대상 기업 예(총 34건)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

BJH
영문 목차

영문목차

Global GPU Database Market to Reach US$2.9 Billion by 2030

The global market for GPU Database estimated at US$805.9 Million in the year 2023, is expected to reach US$2.9 Billion by 2030, growing at a CAGR of 20.1% over the analysis period 2023-2030. GPU Database Tools, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 21.0% CAGR and reach US$2.1 Billion by the end of the analysis period. Growth in the GPU Database Services segment is estimated at 18.0% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$204.4 Million While China is Forecast to Grow at 25.5% CAGR

The GPU Database market in the U.S. is estimated at US$204.4 Million in the year 2023. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$801.1 Million by the year 2030 trailing a CAGR of 25.5% over the analysis period 2023-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 14.0% and 17.0% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 15.5% CAGR.

Global GPU Database Market - Key Trends and Drivers Summarized

How Are GPU Databases Revolutionizing Big Data Analytics?

GPU databases are transforming the landscape of big data analytics by leveraging the parallel processing power of Graphics Processing Units (GPUs) to accelerate query performance and data processing. Unlike traditional CPU-based databases, GPU databases can process massive volumes of data in real-time, making them ideal for applications that require high-speed analytics, such as artificial intelligence (AI), machine learning (ML), and deep learning. The ability of GPU databases to handle complex queries, including those involving unstructured data, is particularly valuable in industries like finance, healthcare, telecommunications, and autonomous vehicles, where rapid data processing is critical for decision-making. As data volumes continue to grow exponentially, GPU databases are emerging as the next-generation solution for businesses seeking to harness big data more effectively.

What Are the Key Segments and Applications of the GPU Database Market?

Types of GPU databases include on-premise and cloud-based solutions, with cloud deployments gaining significant traction due to their scalability and flexibility. Key applications of GPU databases include real-time analytics, predictive modeling, fraud detection, and natural language processing. Industries such as financial services, telecommunications, healthcare, and autonomous systems are among the largest adopters, leveraging GPU databases to process complex queries at lightning speed. In the automotive sector, GPU databases are instrumental in the development of autonomous vehicles, enabling real-time data analysis from multiple sensors. Meanwhile, the telecommunications industry relies on these databases for network optimization and customer analytics. North America leads the market, but the Asia-Pacific region is seeing rapid growth due to advancements in AI and data-intensive industries.

How Are Technological Innovations Enhancing GPU Database Capabilities?

Technological advancements are driving significant improvements in GPU databases, particularly in the areas of in-memory processing, parallel computing, and integration with machine learning frameworks. In-memory GPU databases are delivering unprecedented speed by storing data directly in memory, which allows for real-time query execution. Parallel processing capabilities, where thousands of GPU cores work simultaneously, enable the handling of massive datasets in a fraction of the time required by traditional databases. Furthermore, the integration of GPU databases with machine learning and AI platforms, such as TensorFlow and PyTorch, is making it easier for data scientists to perform complex analytics and build predictive models. These innovations are expanding the capabilities of GPU databases, making them an essential tool for businesses in the era of big data.

What Factors Are Driving the Growth in the GPU Database Market?

The growth in the GPU database market is driven by several factors, including the rising demand for real-time analytics and the increasing complexity of data-driven applications. As businesses generate more data from IoT devices, social media, and e-commerce platforms, the need for faster and more efficient data processing has become critical. GPU databases offer a solution by dramatically accelerating query performance, which is particularly important in industries such as finance and healthcare, where rapid decision-making can have significant impacts. The expansion of AI and machine learning applications, which require vast amounts of data to be processed in real-time, is also driving the adoption of GPU databases. Additionally, the growing shift towards cloud-based solutions is fueling market growth, as more businesses look for scalable, cost-effective ways to manage their big data needs.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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