챗GPT는 10,000개의 엔비디아의 학습 GPU를 실행한다고?

요즘 가장 핫한 키워드 챗GPT 관련 기사 공유합니다. <챗GPT는 10,000개의 엔비디아(Nvidia) 학습(Training) GPU를 실행합니다> 🚩 인공 지능은 이미 GPU 칩 제조업체, 주로 Nvidia에 비즈니스 기회를 제공하고 있지만 AMD, Intel 및 Google도 딥 러닝 워크로드를 지원하기 위해 새로운 하드웨어 및 소프트웨어도 출시하고 있습니다. 🚩 분석가들에 따르면, 딥러닝 분야는 챗봇과 그들이 기업에서 앞으로 몇 년 동안 갖게 될 영향력 때문에 필연적으로 해당 분야의 플레이어들에게 훨씬 더 크고 더 많은 수익을 가져다 줄 것이라고 합니다. 엔비디아는 최근 게임 시장의 침체를 극복하는 데 잠재적으로 도움을 주는 것으로 평가받고 있습니다. 🚩 UBS의 애널리스트 Timothy Arcuri에 따르면, 챗GPT는 10,000개의 엔비디아 GPU를 사용하여 모델을 훈련했다고 합니다. Arcuri는 1월 16일 투자자들에게 보내는 메모에서 "그러나 시스템은 현재 사용량이 폭발적으로 증가하고 수많은 사용자가 동시에 모델을 추론(inferencing)함에 따라 중단을 겪고 있으며 이는 분명히 용량이 충분하지 않다는 것을 시사합니다." 추론 기능은 LLM(large language model) 학습만큼 컴퓨팅 집약적이어서 "OpenAI는 매우 빠르게 확장해야 합니다."라고 Arcuri는 말했습니다. 아마도 2023년(원본 기사에 오타가 있네요ㅋ) 중반에 출시될 ChatGPT-4의 Open.AI는 더 나은 성능을 보여줄 것이라고 Arcuri는 덧붙였습니다. 🚩 UBS 분석가들은 GPT-4가 1,750억 개의 매개변수에 대해 훈련된 GPT-3보다 훨씬 크지는 않지만 "GPT-3를 능가할 목적으로 더 많은 컴퓨팅 및 스토리지를 사용할 것"이라고 언급하면서 GPT-4가 해야 할 일을 요약했습니다. 성능 및 기능 측면에서.” 다음 버전은 다중 모드가 아닌 텍스트 모델로 유지되며 2021년부터 데이터를 보완하기 위해 훈련 세트에 대한 업데이트가 제공됩니다. 🚩 UBS는 ChatGPT가 정확성을 개선하고 자체적인 오해를 더 잘 발견할 필요가 있다고 지적했습니다. UBS는 "GPT-4가 동일한 인프라에 구축된다면 여전히 부정확하고 가상의 결과가 많이 나올 가능성이 있다"고 말했습니다. 🚩 이러한 우려에도 불구하고 Arcuri는 다른 사람들과 마찬가지로 ChatGPT를 "기업의 AI 채택을 위한 게임 체인저"로 보고 있으며 특히 GPU 제조업체인 엔비디아에 도움이 될 것으로 판단합니다. "챗GPT는 제너레이티브 AI에 대한 첫 번째 주요 진출을 나타내며, AI가 기업 내부를 포함하여 수많은 최종 사용자 애플리케이션에 광범위하게 채택될 수 있는 발판을 마련하고 엔비디아의 앞으로의 기회를 엿볼 수 있도록 합니다." 🚩 2월 9일 릴리스 노트 블로그에서 Open AI는 Plus 사용자가 속도에 최적화된 Turbo를 사용하여 챗GPT의 기본 버전과 Turbo 버전 중에서 선택할 수 있는 기능을 출시하기 시작했다고 발표했습니다. 🚩 엔비디아는 데이터 센터 GPU 시장의 90% 이상을 장악하고 있으며 나머지 대부분은 AMD가 차지하고 있습니다. 엔비디아의 데이터 센터 매출은 회계연도 3분기에 30% 증가했습니다. 또한 엔비디아는 향후 10년 동안 규모가 3배로 커질 것으로 예상되는 Arm 기반 서버 프로세서 시장에 진출하고 있습니다. 마지막으로, ChatGPT에게 자신을 설명해 보라고 질문했을 때의 답변도 확인하실 수 있습니다. 원본 기사는 아래 링크를 참고하세요, 감사합니다❤️

Update: ChatGPT runs 10K Nvidia training GPUs with potential for thousands more

Fierce Electronics

Update: ChatGPT runs 10K Nvidia training GPUs with potential for thousands more

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2023년 2월 26일 오전 4:58

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