AI 報告 · MIT FutureTech · 2026-10-17 · 研究論文
機器學習三個時代的算力趨勢 算力與資料的進步推動機器學習發展。2010 年以前,訓練算力每 20 個月翻倍,進入深度學習時代後加速為每 6 個月翻倍
原標題: 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
機器學習的訓練算力在 2010 年之前大約每 20 個月翻倍,在 2010 年代初期深度學習興起後,加快為大約每 6 個月翻倍。根據這些趨勢,作者將機器學習算力的發展史分為三個時期:深度學習前、深度學習,以及大規模時期。這項研究凸顯了訓練先進機器學習系統所需算力的成長速度之快。