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一场技术革命正在进行中。它涵盖了我们社会的几乎所有方面，从教育到健康，从金融到自动化，从运输到气候变化。计算技术已经普遍存在，因此，每年都会生产越来越多的数据。需要新的，最前沿的人工智能（AI）算法和数据科学方法来利用机会，并应对随着这场革命的需求。AI算法通常采用神经网络深度学习技术来解决模式识别，在从大量数据中提取信息方面非常成功[1]。但是，用于开发最新和最强大的网络的方法，例如GPT-3 [2]，需要数千个PETAFLOP天（超过浮点操作）。据估计，用于开发GPT-3的多次培训课程需要“ 9,998天”的GPU时间（超过27 GPU年）。考虑到所有这些运行，研究人员估计，建立该模型产生了35吨二氧化碳的排放：比美国成年人普通成年人在两年内产生的更多。” [3]
EPSRC＆Efutures神经形态报告
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