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AI模型所需要的算力槽长越势-小牛行研(hangyan.co)-AI驱动的行业研究数据服务

AI模型所需要的算力槽长越势

研究报告节选:

AIGC 背后的“大算力”究竟有多大？ AI 训练所需算力指数增长，增长速度超越硬件的摩尔定律。在 2018 年，OpenAI 发表了一份研究成果，尝试量化大语言模型所需要的算力以及算力需求的增长趋势。该研究发现，自 2012 年至 2018 年，用于训练 AI 所需要的算力大约每隔 3～4 个月翻倍，整体呈现指数级上涨（而摩尔定律仅仅是 18 个月翻一倍）1。从 2012 年到 2018 年，训练AI 所耗费的算力增长了 30 万倍，而摩尔定律在相同时间只有 7 倍的增长。 图表11：AI模型所需要的算力增长趋势
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最后更新: 2023-01-29

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国盛证券 | 2023-01-28 | 10个图表

图表内容

图表11：AI模型所需要的算力槽长越势
Petaflop/s-days
AlphaGoZero
10+2
Neural Machine
Translation
..TI7 Dota 1v1
VGG
ResNets
10-2
3-4个月倍
Deep Belief Nets and
layer-wise pretraining
DON
TD-Gammon2.1。
BiLSTM for Speech
LeNet-5
NETtalk
RNN for Speech
ALVINN
1e-10
10-12
10-14 Perceptron
OpenAI、国盛证系研究所

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