OpenAI 发现图像分类训练算法效率每 16 个月提升一倍

OpenAI 发布分析显示，自 2012 年以来在 ImageNet 分类任务中达到相同模型性能所需的训练计算量每 16 个月减半。达到 AlexNet 水平所需的计算量已减少至原来的四十四分之一，而同期摩尔定律仅能带来约 11 倍的成本改善。结果表明在近期高投入的 AI 任务中，算法进步带来的收益已显著超过传统硬件效率提升。