人工智能与效率

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内容提要

自2012年以来，训练神经网络达到ImageNet分类相同性能所需的计算量每16个月减少一半。与2012年相比，训练达到AlexNet水平的计算量减少了44倍，表明算法进步超过了传统硬件效率。

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关键要点

• 自2012年以来，训练神经网络达到ImageNet分类相同性能所需的计算量每16个月减少一半。

• 与2012年相比，训练达到AlexNet水平的计算量减少了44倍。

• 算法进步超过了传统硬件效率，尤其是在高投资的AI任务中。

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ImageNet 人工智能 硬件效率 神经网络 算法进步 计算量