Microsoft는 수천 개의 Nvidia GPU가 어떻게 ChatGPT를 구축했는지 설명합니다

**번역본 뉴스입니다. 오역이 있을수 있습니다.

ChatGPT는 지난 6개월 동안 입소문을 탔지만, 그것이 갑자기 나온 것은 아닙니다. 월요일에 마이크로소프트가 발행한 블로그 게시물에 따르면, ChatGPT의 배후에 있는 OpenAI는 5년 이상 전에 수천 대의 엔비디아 GPU에 AI 인프라를 구축하기 위해 마이크로소프트에 연락했습니다.

OpenAI와 마이크로소프트의 파트너십은 특히 마이크로소프트가 ChatGPT 및 DAL-E 2와 같은 툴을 지원하는 연구 그룹에 100억 달러를 투자한 이후 많은 주목을 받고 있습니다. 하지만 마이크로소프트에 따르면 이 파트너십은 오래 전에 시작되었다고 합니다. 그 이후로, 블룸버그는 마이크로소프트가 ChatGPT와 빙챗과 같은 프로젝트를 지원하기 위한 인프라를 개발하는 데 "약 1억 달러"를 썼다고 보도했습니다.

 

그 돈의 상당 부분은 현재 AI 모델을 훈련하는 데 필요한 컴퓨팅 하드웨어의 최전선에 있는 Nvidia에 기부되었습니다. 최고의 그래픽 카드 목록에서 찾을 수 있는 것처럼 GPU를 게임하는 대신, 마이크로소프트는 A100과 H100과 같은 엔비디아의 엔터프라이즈급 GPU를 추구했습니다.

하지만 그래픽 카드를 함께 모으고 언어 모델을 훈련시키는 것만큼 간단하지는 않습니다. Azure의 마이크로소프트 제품 책임자인 Nidhi Chappell은 다음과 같이 설명합니다. "이것은 GPU 전체를 구입하여 연결하면 함께 작동하기 시작하는 것이 아닙니다. 최고의 성능을 얻기 위한 시스템 수준의 최적화는 여러 세대에 걸쳐 많은 경험과 함께 제공됩니다."

인프라가 갖춰지면서 마이크로소프트는 이제 하드웨어를 다른 사람들에게 개방하고 있습니다. 이 회사는 월요일에 별도의 블로그 게시물을 통해 마이크로소프트의 Azure 네트워크를 통해 제공되는 "Nvidia H100 GPU 크기의 온디맨드"를 통해 Nvidia H100 시스템을 제공할 것이라고 발표했습니다.

ChatGPT의 인기는 몇 년 동안 하드웨어와 소프트웨어를 통해 AI에 투자해온 엔비디아를 급상승시켰습니다. Nvidia의 게임 그래픽 카드의 주요 경쟁자인 AMD는 Institution MI300과 같은 가속기로 우주로 진출하려고 시도해 왔습니다.

Open의 사장이자 공동 설립자인 Greg Brockman에 따르면 다음과 같습니다마이크로소프트가 제공하는 마력이 없었다면 AI, 교육 ChatGPT은 불가능했을 것입니다. "Azure와 슈퍼컴퓨터를 공동 설계하는 것은 까다로운 AI 교육 요구를 확장하고 ChatGPT와 같은 시스템에 대한 연구와 정렬 작업을 가능하게 하는 데 매우 중요했습니다."

엔비디아는 GPU 기술 컨퍼런스(GTC)에서 미래 AI 제품에 대해 더 많이 발표할 것으로 예상되며, 3월 21일 키노트 프레젠테이션이 시작됩니다. 마이크로소프트는 이번 주 후반에 AI 로드맵을 확장할 예정이며, 3월 16일로 예정된 작업장에서 AI의 미래에 초점을 맞춘 프레젠테이션이 예정되어 있습니다.