AI رپورٹس · MIT FutureTech · 2026-10-17 · تحقیقی مقالہ
مشین لرننگ کے تین ادوار میں کمپیوٹ کے رجحانات۔ کمپیوٹ اور ڈیٹا میں پیش رفت ML کی ترقی کو آگے بڑھاتی ہے۔ 2010 سے پہلے تربیتی کمپیوٹ ہر 20 ماہ میں دگنا ہوتا تھا، اور ڈیپ لرننگ کے ساتھ یہ رفتار بڑھ کر ہر 6 ماہ میں دگنا ہونے لگی
اصل عنوان: 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
مشین لرننگ کے لیے ٹریننگ کمپیوٹ 2010 سے پہلے تقریباً ہر 20 ماہ میں دگنا ہوتا تھا، پھر 2010 کی دہائی کے اوائل میں ڈیپ لرننگ کے ابھرنے کے بعد تقریباً ہر 6 ماہ میں دگنا ہونے لگا۔ ان رجحانات کی بنیاد پر مصنفین ML کمپیوٹ کی تاریخ کو تین ادوار میں تقسیم کرتے ہیں: Pre Deep Learning، Deep Learning اور Large-Scale۔ یہ کام اجاگر کرتا ہے کہ جدید ML نظاموں کی تربیت کے لیے درکار کمپیوٹ کتنی تیزی سے بڑھ رہا ہے۔