डेलॉयट ग्लोबल नवीनतम पूर्वानुमान रिपोर्ट कहती है कि 2018 में, मध्यम आकार के उद्यमों उद्योग में मशीन सीखने अनुप्रयोगों पर अधिक जोर दिया जाएगा। तुलना में और 2017, मशीन सीखने और परियोजना के कार्यान्वयन की तैनाती के साथ दोगुनी हो जाएगा, और 2020 तक फिर से दोगुनी बार।
वर्तमान में, अमीर 'ऐ चिप' इस नए शब्द GPU, सीपीयू, FPGA सहित अधिक से अधिक प्रकार के, के लिए शुरू किया है, एएसआईसी, TPU, ऑप्टिकल प्रवाह चिप्स। डेलॉयट के अनुसार भविष्यवाणी की है 2018 में, GPU और सीपीयू अभी भी मशीन सीखने के क्षेत्र है कि मुख्यधारा चिप बाजार की मांग GPU शायद लगभग 500,000, 200,000 से अधिक FPGA की मशीन सीखने कार्यों के लिए मांग में, और ASIC चिप मांग लगभग 100,000 है।
यह उल्लेखनीय है डेलॉयट ने कहा कि, यह 2018 के अंत तक उम्मीद है, FPGA और ASIC चिप के लिए सीखने की मशीन चिप्स तेजी लाने के लिए डेटा सेंटर की 25% से अधिक। दृष्टिगोचर, FPGA, ASIC वृद्धि मशीन सीखने के क्षेत्र में प्राप्त करने के लिए उम्मीद है।
वास्तव में, पहले का उपयोग कर FPGA, ASIC चिप त्वरित उपयोगकर्ता, मुख्य रूप से मशीन सीखने अनुमान (अनुमान) काम पर उनके उपयोग के लिए, लेकिन शुरू के कुछ के बाद जल्द ही, FPGA, ASIC चिप भी प्रशिक्षण मॉड्यूल में काम करने में सक्षम हो जाएगा खेलते हैं।
2016 में, वैश्विक FPGA चिप की बिक्री, जबकि 2017 में रिपोर्ट की शुरुआत "FPGAs GPUs अगली पीढ़ी दीप तंत्रिका नेटवर्क को तेज करने में मारो सकते हैं?", अधिक से अधिक $ 4 बिलियन है, शोधकर्ताओं ने कहा, कुछ मामलों में, FPGA गति और कंप्यूटिंग शक्ति GPU से भी मजबूत हो सकता है।
Azure क्लाउड सेवा में एडब्ल्यूएस और माइक्रोसॉफ्ट (Microsoft) के इस तरह के अमेज़न (अमेज़न) के रूप में मौजूद है, पर, FPGA तकनीक शुरू किया गया है, हाल ही में इंटेल, घरेलू अलीबाबा भी इंटेल (इंटेल), की घोषणा लाभ जिऑन-FPGA लेने के लिए बादल आवेदन मंच में तेजी लाने के बार-बार जोर देकर कहा कि डाटा सेंटर बादल मंच FPGA के माध्यम से समायोजित किया जा सकता, मशीन सीखने, डेटा एन्क्रिप्शन और अन्य दृश्य-श्रव्य काम की दक्षता बढ़ाने के।
इसके अलावा, हालांकि एएसआईसी केवल एक ही काम के लिए चिप प्रदर्शन करने के लिए है, लेकिन ASIC चिप निर्माताओं एक बहुत। 2017 में, पूरे उद्योग के बारे में $ 15 अरब। का कुल राजस्व ऐसा लगता है कि, गूगल और अन्य विक्रेताओं मशीन सीखने में उपयोग ASIC होगा, TensorFlow मशीन सीखने सॉफ्टवेयर के लिए आधारित चिप बाहर आ गया है।
डेलॉयट का मानना है कि सीपीयू और GPU का संयोजन, शक्ति का एक बहुत उत्पन्न करने के लिए सीखने मशीन के विकास को बढ़ावा देने के। भविष्य में FPGA और ASIC समाधान की एक किस्म भी प्रसंस्करण गति, दक्षता और लागत में कमी, मशीन को बढ़ाने के लिए पर्याप्त प्रभाव खेल सकते हैं तो अनुप्रयोगों सीखने विस्फोटक प्रगति फिर से किया जाएगा।