Informes de IA · MIT FutureTech · 2026-10-17 · Artículo de investigación
Tendencias de cómputo en tres eras del aprendizaje automático. El cómputo y los datos impulsan el avance del ML. El cómputo de entrenamiento se duplicaba cada 20 meses antes de 2010 y se aceleró a cada 6 meses con el aprendizaje profundo
Título original: 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
El cómputo de entrenamiento del aprendizaje automático se duplicaba aproximadamente cada 20 meses antes de 2010 y luego se aceleró a cerca de cada 6 meses tras el surgimiento del aprendizaje profundo a principios de la década de 2010. Con base en estas tendencias, los autores dividen la historia del cómputo de ML en tres eras: previa al aprendizaje profundo, del aprendizaje profundo y de gran escala. El trabajo destaca la rapidez con que crece el cómputo necesario para entrenar sistemas avanzados de ML.