OpenAI 分析：ImageNet 分类训练算力需求每 16 个月减半

OpenAI 发布分析指出，自 2012 年以来在 ImageNet 分类上达到相同性能所需的训练算力每 16 个月减少一半。相比 2012 年，如今训练到 AlexNet 水平所需算力减少 44 倍，而 Moore's Law 同期只能带来 11 倍的成本改善。作者据此认为，在高投入的 AI 任务上，算法进步带来的收益已超过传统硬件效率提升。