Stratistics MRC에 따르면 세계의 데이터센터 액셀러레이터 시장은 2024년에 319억 8,000만 달러를 차지하고 2030년에는 1,091억 2,000만 달러에 달하며, CAGR 22.7%에 달할 것으로 예측됩니다.
데이터센터 액셀러레이터는 데이터센터의 성능과 효율성을 향상시키기 위해 특정 계산 작업을 가속화하고 오프로드하는 특수 하드웨어 요소로, GPU, FPGA, ASIC를 포함한 이러한 가속기는 빅데이터 분석, 인공지능(AI), 머신러닝, 고성능 컴퓨팅(HPC) 등 현대 용도의 까다로운 작업 부하를 견딜 수 있도록 설계되었습니다, 고성능 컴퓨팅(HPC) 등 최신 용도의 까다로운 작업 부하를 견딜 수 있도록 설계되었습니다. 또한 데이터센터 액셀러레이터는 기존 CPU의 고부하 처리 작업을 대신하여 처리량을 크게 향상시키고 지연 시간을 줄일 수 있습니다.
International Data Corporation(IDC)에 따르면 데이터센터 액셀러레이터 세계 시장은 다양한 산업 분야에서 AI 및 머신러닝 기술 채택이 증가함에 따라 향후 수년간 크게 성장할 것으로 예상됩니다.
머신러닝과 AI에 대한 수요 증가
자연어 처리, 이미지 및 음성 인식, 자율주행차 및 기타 AI 및 머신러닝 용도는 매우 빠른 속도로 성장하고 있으며, 이에 따라 많은 병렬 처리 능력을 요구하고 있습니다. 빠른 학습 시간과 보다 효과적인 추론 작업은 데이터센터의 가속기, 특히 대규모 데이터 세트와 복잡한 알고리즘을 처리하기 위해 구축된 GPU와 전용 AI 칩을 통해 가능해졌습니다. 또한 의료, 금융, 자동차 및 소매 부문의 기업이 의사결정, 고객 경험 및 운영 효율성을 개선하기 위해 이러한 수요를 주도하고 있습니다.
복잡한 유지보수 및 통합
데이터센터 액셀러레이터 통합은 기술적으로 어렵고 전문적인 지식이 필요합니다. 현재의 하드웨어, 소프트웨어 및 네트워크 아키텍처와의 호환성을 보장하는 것이 이러한 복잡성을 야기합니다. 또한 기존 CPU와 특수 가속기를 모두 갖춘 이기종 혼합 컴퓨팅 환경을 유지 및 관리하려면 첨단 지식과 리소스가 필요합니다. 조직이 전문가를 고용하고 교육하는 데 비용을 지출해야 하는 경우, 도입이 지연될 수 있으며, 운영 비용이 더욱 증가할 수 있습니다.
하드웨어의 기술적 진보
더 강력하고 효율적인 GPU, FPGA, 맞춤형 ASIC의 개발 등 가속기 하드웨어의 지속적인 발전은 많은 기회를 제공합니다. 이러한 발전은 성능 향상, 에너지 효율성 및 용도별 최적화를 통해 다양한 이용 사례에서 가속기를 더욱 매력적으로 만들고 있습니다. 또한 뉴로모픽 컴퓨팅 및 양자 컴퓨팅과 같은 새로운 기술은 기존 가속기와 함께 데이터센터에 더 복잡하고 계산량이 많은 작업을 처리할 수 있는 새로운 방법을 제공할 수 있습니다.
기술의 급격한 변화
데이터센터 액셀러레이터의 빠른 기술 발전 속도는 주목할 만한 위험을 가져옵니다. 기업은 시대의 선두에 서기 위해 끊임없이 연구개발에 투자해야 하며, 이는 많은 자원을 필요로 할 수 있습니다. 또한 더 새롭고 정교한 솔루션이 등장하면 현재의 기술은 곧 구식이 될 수도 있습니다. 또한 기업은 기술 발전에 대응하기 위해 정기적으로 인프라를 업그레이드해야 하므로 이러한 빠른 변화의 결과로 높은 비용이 발생할 수 있습니다.
COVID-19는 데이터센터 액셀러레이터 시장에 큰 영향을 미쳤으며, 다양한 산업 분야에서 디지털 혁신, 원격 근무 옵션 및 클라우드 서비스에 대한 수요를 증가시켰습니다. 데이터센터 액셀러레이터는 기업과 소비자가 디지털 플랫폼에 대한 의존도가 높아지면서 데이터 생성 및 처리 요구가 급증함에 따라 성능과 효율성을 향상시키기 위해 도입되었습니다. 그러나 전염병은 생산 지연, 부품 부족, 공급망 혼란을 초래하여 제조업체를 압박하고 새로운 가속기 기술 채택을 늦추었습니다.
예측 기간 중 고성능 컴퓨팅 가속기 부문이 가장 큰 비중을 차지할 것으로 전망
데이터센터 액셀러레이터 시장에서 고성능 컴퓨팅(HPC) 가속기 부문이 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 과학 연구, 금융, 엔지니어링, 국방 등의 분야에서 필수적인 대규모 데이터 분석, 복잡한 계산 및 시뮬레이션과 같은 고부하 작업에 필요한 컴퓨팅 성능은 주로 HPC 가속기를 통해 공급되고 있습니다. 또한 고급 모델링, 인공지능, 머신러닝 용도의 필요성은 이러한 부문에서 컴퓨팅 성능에 대한 수요를 증가시키고 있으며, 이것이 HPC 가속기가 시장을 지배하고 있는 이유입니다.
GPU(그래픽 처리 장비) 부문이 예측 기간 중 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예상됩니다.
데이터센터 액셀러레이터 시장에서 GPU(Graphical Processing Unit) 부문이 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예상되며, GPU는 뛰어난 병렬 처리 능력으로 인해 머신러닝, 인공지능(AI), 고성능 컴퓨팅(HPC)과 같은 최신 용도에 필요한 복잡한 계산을 관리하는 데 적합하기 때문에 점점 더 널리 보급되고 있습니다. 머신러닝, 인공지능(AI), 고성능 컴퓨팅 등 최신 용도에서 요구되는 복잡한 연산 관리에 적합하기 때문에 점점 더 널리 보급되고 있습니다. 또한 기존 CPU보다 속도와 성능이 크게 향상된 아키텍처 덕분에 대규모 데이터 세트와 복잡한 알고리즘을 빠르고 효율적으로 처리할 수 있습니다.
북미는 IT, 의료, 금융, E-Commerce 등 다양한 산업 분야에서 선도적인 기술 기업과 강력한 인프라, 데이터 처리 능력에 대한 높은 수요로 인해 데이터센터 액셀러레이터 세계 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있습니다. 또한 빅데이터 분석, 머신러닝, 인공지능(AI) 등 첨단 기술의 조기 도입이 이 지역에 혜택을 가져다주고 있습니다. 이러한 기술에는 컴퓨팅 효율성을 향상시키는 강력한 가속기가 필요합니다.
데이터센터 액셀러레이터 시장에서 가장 높은 CAGR을 기록한 지역은 아시아태평양입니다. 급속한 도시화, 많은 산업의 디지털화, 중국, 인도, 일본, 한국 등의 국가에서 기술 허브의 설립이 이러한 성장의 주요 요인으로 작용하고 있습니다. 이 지역의 인구 증가와 스마트폰, 사물인터넷(IoT) 기기, 클라우드 컴퓨팅 서비스의 보급으로 인해 데이터 생성량이 급증하고 있습니다. 또한 아시아태평양 기업이 경쟁 우위를 확보하고 방대한 워크로드를 효율적으로 관리하기 위해 데이터 중심적 사고에 대한 의존도가 높아짐에 따라 고성능 데이터센터 액셀러레이터에 대한 필요성이 증가하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Data Center Accelerator Market is accounted for $31.98 billion in 2024 and is expected to reach $109.12 billion by 2030 growing at a CAGR of 22.7% during the forecast period. Data center accelerators are specialized hardware elements that accelerate and offload particular computational tasks to improve the performance and efficiency of data centers. These accelerators-which include GPUs, FPGAs, and ASICs-are designed to withstand the rigorous workloads of contemporary applications, which include big data analytics, artificial intelligence (AI), machine learning, and high-performance computing (HPC). Moreover, data center accelerators can greatly increase throughput and decrease latency by taking on demanding processing tasks from conventional CPUs.
According to the International Data Corporation (IDC), the global market for data center accelerators is projected to grow significantly over the next few years, driven by the increasing adoption of AI and machine learning technologies in various industries.
Growing needs for machine learning and AI
Natural language processing, image and speech recognition, autonomous cars, and other AI and machine learning applications are growing at a very fast pace, which makes them demand a lot of processing power in parallel. Rapid training times and more effective inference operations are made possible by data center accelerators, especially GPUs and specialized AI chips, which are built to handle the large datasets and intricate algorithms involved. Additionally, in order to improve decision-making, customer experience, and operational efficiency, businesses in the healthcare, finance, automotive, and retail sectors are driving this demand.
Complex maintenance and integration
Data center accelerator integration can be technically challenging and necessitate specialized knowledge. The requirement to guarantee compatibility with current hardware, software, and network architectures gives rise to this complexity. Furthermore, it takes advanced knowledge and resources to maintain and manage a heterogeneous computing environment with both conventional CPUs and specialized accelerators. Adoption may be hampered if organizations must spend money on expert hiring or training, which would raise operating expenses even more.
Technological progress in hardware
There are a lot of opportunities due to ongoing advancements in accelerator hardware, such as the creation of GPUs, FPGAs, and customized ASICs that are more powerful and efficient. Accelerators are now more appealing for a variety of use cases due to their increased performance, energy efficiency, and application-specific optimization as a result of these developments. Moreover, newer technologies like neuromorphic computing and quantum computing may be able to work with conventional accelerators to give data centers new ways to handle tasks that are even more intricate and computationally demanding.
Quick changes in technology
The rapid pace of technological progress in data center accelerators presents a noteworthy risk. To stay ahead of the curve, businesses must continually invest in research and development, which can require a lot of resources. There's also the chance that as newer, more sophisticated solutions appear, current technologies will quickly become outdated. Additionally, businesses may incur higher costs as a result of this rapid change since they must regularly upgrade their infrastructure to keep up with advancements in technology.
The COVID-19 pandemic had a major effect on the market for data center accelerators, driving up demand for digital transformation, remote work options, and cloud services across various industries. Data center accelerators were adopted to improve performance and efficiency as a result of a surge in data generation and processing needs brought about by businesses and consumers relying more and more on digital platforms. However, the pandemic also resulted in production delays, shortages of components, and disruptions to the supply chain, which put manufacturers under pressure and slowed the adoption of new accelerator technologies.
The High Performance Computing Accelerator segment is expected to be the largest during the forecast period
The High Performance Computing (HPC) Accelerator segment holds the largest market share in the data center accelerator market. The computational power needed for demanding tasks like large-scale data analysis, intricate computations, and simulations-all essential in domains like scientific research, finance, engineering, and defense-is largely supplied by HPC accelerators. Moreover, the need for advanced modeling, artificial intelligence, and machine learning applications is driving an increasing demand for computational capabilities in these domains, which is why HPC accelerators are dominating the market.
The Graphical Processing Unit (GPU) segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
The Graphical Processing Unit (GPU) segment of the Data Center Accelerator Market has the highest CAGR. GPUs are becoming more and more popular because of their superior parallel processing capabilities, which make them perfect for managing the intricate computations needed by contemporary applications like machine learning, artificial intelligence (AI), and high-performance computing (HPC). Additionally, large data sets and complex algorithms can be processed quickly and efficiently thanks to their architecture, which offers a noticeable speed and performance boost over conventional CPUs.
Due to the presence of significant technology companies, a strong infrastructure, and a high demand for data processing capabilities across a variety of industries, including IT, healthcare, finance, and e-commerce, North America continues to hold the largest share of the global market for data center accelerators. Furthermore, early adoption of cutting-edge technologies such as big data analytics, machine learning, and artificial intelligence (AI) benefits the region. These technologies require strong accelerators to improve computational efficiency.
The data center accelerator market's highest CAGR is seen in the Asia-Pacific region. Rapid urbanization, rising digitization in a number of industries, and the establishment of technology hubs in nations like China, India, Japan, and South Korea are the main drivers of this growth. Due to the region's growing population, widespread use of smart phones, Internet of Things (IOT) devices, and cloud computing services, there is a surge in the generation of data. Additionally, high-performance data center accelerators are becoming more and more necessary as companies in Asia-Pacific depend more and more on data-driven insights to obtain a competitive edge and manage enormous workloads effectively.
Key players in the market
Some of the key players in Data Center Accelerator market include NVIDIA Corporation, Google Inc., Cisco Systems, Inc., Qualcomm Technologies, Inc., Fujitsu, NEC Corporation, Intel Corporation, Advanced Micro Devices, Inc, Wave Computing, Meta Inc., SambaNova Systems, Inc., Leapmind Inc., Dell Inc., Micron Technology, Inc. and Huawei Technologies.
In March 2024, Networking major Cisco has signed an agreement with the Karnataka government to train 40,000 people in cybersecurity skills and awareness. Women will represent half of the trained workforce to help meet the growing need for such skills as organisations bolster the cybersecurity.
In February 2024, Technology giant Google has signed its largest ever power purchase agreement (PPA) with offshore wind projects off the coast of the Netherlands as part of efforts to green its power supply and hit climate targets. Renewable power project developers are increasingly tying their electricity output to long-term PPAs to provide revenue security, while corporate buyers are keen to lock in supply and ensure they meet targets for sourcing clean power.
In September 2023, Qualcomm Technologies, Inc. announced that it has entered into an agreement with Apple Inc. to supply Snapdragon(R) 5G Modem?RF Systems for smartphone launches in 2024, 2025 and 2026. This agreement reinforces Qualcomm's track record of sustained leadership across 5G technologies and products