訓(xùn)練最新 AI 系統(tǒng)需要驚人的計(jì)算資源，這意味著囊中羞澀的學(xué)術(shù)界實(shí)驗(yàn)室很難趕上富有的科技公司。但一種新的方法可以讓科學(xué)家在單臺(tái)計(jì)算機(jī)上訓(xùn)練先機(jī)的 AI。2018 年 OpenAI 報(bào)告每 3.4 個(gè)月訓(xùn)練最強(qiáng)大 AI 所需的處理能力會(huì)翻一番，其中深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)對(duì)處理尤為苛刻。

現(xiàn)在，南加州大學(xué)和英特爾實(shí)驗(yàn)室的研究人員找到了一種方法，在實(shí)驗(yàn)室使用的高端計(jì)算機(jī)上訓(xùn)練深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

他們的論文（預(yù)印本）發(fā)表在上周的機(jī)器學(xué)習(xí)國(guó)際會(huì)議上。需求是發(fā)明之母，論文主要作者 Aleksei Petrenko 是南加州的研究生，英特爾的實(shí)習(xí)生。

在實(shí)習(xí)結(jié)束之際他無(wú)法再訪問芯片巨人的超級(jí)計(jì)算機(jī)，繼續(xù)未完成的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)項(xiàng)目。因此他和同事決定尋找方法在簡(jiǎn)單系統(tǒng)上繼續(xù)工作。

來(lái)源：solidot