Rapports sur l'IA · MIT FutureTech · 2026-10-17 · Article de recherche
Tendances du calcul à travers trois ères de l'apprentissage automatique Le calcul et les données font progresser le ML. Le calcul d'entraînement doublait tous les 20 mois avant 2010, puis s'est accéléré pour doubler tous les 6 mois avec le Deep Learning
Titre 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
La puissance de calcul d'entraînement pour l'apprentissage automatique doublait environ tous les 20 mois avant 2010, puis s'est accélérée pour doubler environ tous les 6 mois après l'émergence de l'apprentissage profond au début des années 2010. Sur la base de ces tendances, les auteurs divisent l'histoire du calcul en apprentissage automatique en trois ères : avant l'apprentissage profond, apprentissage profond et grande échelle. Ce travail met en évidence la rapidité avec laquelle croît la puissance de calcul nécessaire pour entraîner des systèmes d'apprentissage automatique avancés.