KI-Berichte · MIT FutureTech · 2026-10-17 · Forschungsarbeit
Rechentrends in drei Epochen des maschinellen Lernens Rechenleistung und Daten treiben den Fortschritt im ML voran. Die Trainingsrechenleistung verdoppelte sich vor 2010 alle 20 Monate und beschleunigte sich mit Deep Learning auf alle 6 Monate
Originaltitel: Compute Trends Across Three Eras of Machine Learning Compute and data advances drive ML progress. Training compute doubled every 20 months before 2010, accelerated to every 6 months with Deep Learning
Die Trainingsrechenleistung für maschinelles Lernen verdoppelte sich vor 2010 etwa alle 20 Monate und beschleunigte sich nach dem Aufkommen von Deep Learning in den frühen 2010er-Jahren auf etwa alle 6 Monate. Auf Grundlage dieser Trends unterteilen die Autoren die Geschichte der ML-Rechenleistung in drei Epochen: Vor dem Deep Learning, Deep Learning und Großmaßstab. Die Arbeit zeigt, wie schnell die Rechenleistung wächst, die zum Training fortgeschrittener ML-Systeme benötigt wird.