OpenAI首席執(zhí)行官和ChatGPT的創(chuàng)始人Sam Altman在推特上發(fā)文，表示新版摩爾定律可能很快到來，預計全球人工智能運算能力每隔18個月將翻一番。
OpenAI首席執(zhí)行官和人工智能的創(chuàng)始人Sam Altman在推特上發(fā)文，表示新版摩爾定律可能很快到來，預計全球人工智能運算能力每隔18個月將翻一番。
摩爾定律最初由英特爾的創(chuàng)始人之一戈登·摩爾提出，其規(guī)律為集成電路上可容納的晶體管數(shù)目每隔兩年便會增加一倍。而被廣泛引用的「18個月」是由英特爾首席執(zhí)行官大衛(wèi)·豪斯提出，他預測每18個月芯片的性能就會提高一倍，這是一種以倍數(shù)增長的觀測方式。
目前，人工智能使用的是GPT-3大型模型，其參數(shù)數(shù)量達到1750億，擁有超過1億用戶，日活躍用戶數(shù)超過1300萬。在訓練階段，總算力消耗約為3640PF-days（即1PetaFLOP/s效率運行3640天），成本預計在500萬美元/次。人工智能未來將升級到GPT-4模型，其參數(shù)數(shù)量將達到100萬億，因此需要指數(shù)級提升算力性能。
本文由小編網(wǎng)絡轉(zhuǎn)載而成,原文來源:http://www.techweb.com.cn/internet/2023-02-28/2921106.shtml,如有侵權(quán),請聯(lián)系刪除
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摩爾定律最初由英特爾的創(chuàng)始人之一戈登·摩爾提出，其規(guī)律為集成電路上可容納的晶體管數(shù)目每隔兩年便會增加一倍。而被廣泛引用的「18個月」是由英特爾首席執(zhí)行官大衛(wèi)·豪斯提出，他預測每18個月芯片的性能就會提高一倍，這是一種以倍數(shù)增長的觀測方式。
目前，人工智能使用的是GPT-3大型模型，其參數(shù)數(shù)量達到1750億，擁有超過1億用戶，日活躍用戶數(shù)超過1300萬。在訓練階段，總算力消耗約為3640PF-days（即1PetaFLOP/s效率運行3640天），成本預計在500萬美元/次。人工智能未來將升級到GPT-4模型，其參數(shù)數(shù)量將達到100萬億，因此需要指數(shù)級提升算力性能。
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摩爾定律最初由英特爾的創(chuàng)始人之一戈登·摩爾提出，其規(guī)律為集成電路上可容納的晶體管數(shù)目每隔兩年便會增加一倍。而被廣泛引用的「18個月」是由英特爾首席執(zhí)行官大衛(wèi)·豪斯提出，他預測每18個月芯片的性能就會提高一倍，這是一種以倍數(shù)增長的觀測方式。
目前，人工智能使用的是GPT-3大型模型，其參數(shù)數(shù)量達到1750億，擁有超過1億用戶，日活躍用戶數(shù)超過1300萬。在訓練階段，總算力消耗約為3640PF-days（即1PetaFLOP/s效率運行3640天），成本預計在500萬美元/次。人工智能未來將升級到GPT-4模型，其參數(shù)數(shù)量將達到100萬億，因此需要指數(shù)級提升算力性能。
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摩爾定律最初由英特爾的創(chuàng)始人之一戈登·摩爾提出，其規(guī)律為集成電路上可容納的晶體管數(shù)目每隔兩年便會增加一倍。而被廣泛引用的「18個月」是由英特爾首席執(zhí)行官大衛(wèi)·豪斯提出，他預測每18個月芯片的性能就會提高一倍，這是一種以倍數(shù)增長的觀測方式。
目前，人工智能使用的是GPT-3大型模型，其參數(shù)數(shù)量達到1750億，擁有超過1億用戶，日活躍用戶數(shù)超過1300萬。在訓練階段，總算力消耗約為3640PF-days（即1PetaFLOP/s效率運行3640天），成本預計在500萬美元/次。人工智能未來將升級到GPT-4模型，其參數(shù)數(shù)量將達到100萬億，因此需要指數(shù)級提升算力性能。
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