Отчёты по ИИ · MIT FutureTech · 2026-10-17 · Научная статья
Тенденции в вычислениях в три эпохи машинного обучения. Вычислительные мощности и данные обеспечивают прогресс ML. До 2010 года объём вычислений для обучения удваивался каждые 20 месяцев, а с появлением глубокого обучения ускорился до удвоения каждые 6 месяцев
Оригинальное название: 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
До 2010 года вычислительные мощности для обучения машинного обучения удваивались примерно каждые 20 месяцев, а после появления глубокого обучения в начале 2010-х ускорились до удвоения примерно каждые 6 месяцев. На основе этих тенденций авторы делят историю вычислений для МО на три эры: до глубокого обучения, глубокое обучение и крупномасштабная. Работа показывает, как быстро растут вычислительные мощности, необходимые для обучения передовых систем МО.