人工智能的增长速度比摩尔定律快数十倍

摩尔定律最初指出了一种趋势,即集成电路上的晶体管数量每1.5年增加一倍。曾协助推出 GeForce Experience的前NVIDIA工程师James Wang说,人工智能(AI)的发展速度比摩尔定律快5到100倍。

创新互联是一家集网站建设,江汉企业网站建设,江汉品牌网站建设,网站定制,江汉网站建设报价,网络营销,网络优化,江汉网站推广为一体的创新建站企业,帮助传统企业提升企业形象加强企业竞争力。可充分满足这一群体相比中小企业更为丰富、高端、多元的互联网需求。同时我们时刻保持专业、时尚、前沿,时刻以成就客户成长自我,坚持不断学习、思考、沉淀、净化自己,让我们为更多的企业打造出实用型网站。

2010年到2020年,花费在AI培训模型上的计算机处理能力非常强劲的在增长。在下图中,纵轴是处理能力,“ Petaflop /天”表示每天每秒执行4万亿次操作。

自 1958年推出Perceptron以来,处理能力每两年翻一番,直到2010年左右。

但是,从2010年到2020年,处理能力正以每年约10倍的速度增长,如下图所示,比摩尔定律快5倍以上

诸如 Google的Alpha Go Zero和Tesla的Autopilot之类的大公司正在投入大量的AI开发工作,以期获得长期的投资回报,自行进行深度学习以及与大学合作进行研究开发正在进行中。

另一个重要的一点是,人工智能深度学习的培训成本每年下降了10倍。例如,在2017年左右,在公共云上训练像ResNet-50这样的图像识别网络大约花费了1,000美元(约合108,00元),但在2019年所需的成本约为10美元。到(约108元)。在下图中,垂直轴是成本,水平轴是年和月,每个点是Legacy GPU(黑色),表示旧版NVIDIA GPU ,NVIDIA的Volta GPU

(蓝色),Google的Cloud TPU(红色)。

如果维持从2017年到2019年的成本下降趋势,到2020年,成本可能会降至1美元。

在下图中,垂直轴代表成本,水平轴代表年和月。分类约10亿张图像的成本在2017年约为10,000美元,但在2020年仅为约0.03美元已经下降到。

将与深度学习相关的成本变化率与摩尔定律进行比较,Wang认为其变化是摩尔定律的10到100倍。硬件和软件的突破使得大幅降低成本成为可能,IC芯片和系统设计技术在2017年至2020年之间发生了巨大的发展,并且专用于深度学习的硬件也已经出现。在做。

下图显示了由斯坦福大学基准测试得出的NVIDIA Tesla硬件和软件的性能评估,其中纵轴为性能改进率,横轴为NVIDIA Tesla版本名称。查看下图左侧的图表,您可以发现Tesla V100的性能比Tesla K80提升了约16倍。

此外,V100 Tesla TensorFlow和PyTorch中的深度学习框架通过结合新的培训方法,据报道,在正确的视角下,软件性能已提高了约8倍。

同时,硬件成本并没有下降,而且多年来一直很高。例如,用于数据中心的NVIDIA GPU的价格是过去三代的三倍。自2017年Amazon Web Services推出NVIDIA的Tesla V100以来,该服务的价格一直保持不变。

如果人工智能技术继续发展,那么与人工智能相关的公司在全球股票市场中的市值将大大增加。下图显示了与信息技术(黑色),互联网(蓝色),人工智能和深度学习(绿色)相关的公司的市值。纵轴表示全球股票市场的份额,横轴表示年份。截至2019年,人工智能在世界股票市场的市值约为1万亿美元,但到2037年它将扩展到30万亿美元。Wang推测其市值将比互联网公司更高。

鉴于AI的计算能力不断增强,深度学习的成本不断下降以及股票市场的市值,Wang表示:``人工智能仍在发展中,并且可能会持续数十年增长。''

网页标题:人工智能的增长速度比摩尔定律快数十倍
网页链接:https://www.cdcxhl.com/article2/cjihoc.html

成都网站建设公司_创新互联,为您提供定制网站微信公众号建站公司响应式网站营销型网站建设网站维护

广告

声明:本网站发布的内容(图片、视频和文字)以用户投稿、用户转载内容为主,如果涉及侵权请尽快告知,我们将会在第一时间删除。文章观点不代表本网站立场,如需处理请联系客服。电话:028-86922220;邮箱:631063699@qq.com。内容未经允许不得转载,或转载时需注明来源: 创新互联

手机网站建设