2024년 Hot Chips에서 OpenAI는 확장 가능한 AI 인프라 구축의 도전과 전략에 초점을 맞춘 기조연설을 진행하며, 조직의 증가하는 컴퓨팅 수요를 강조했습니다. 발표에서는 GPT-1에서 GPT-4까지 OpenAI 모델의 진화를 다루었으며, 각 버전이 점점 더 유용해지고 있으며, 향후 모델은 더욱 뛰어난 능력을 보일 것으로 예상된다고 언급했습니다.
OpenAI 연구의 주요 관찰 중 하나는 컴퓨팅 자원을 확장하는 것이 AI 성능을 일관되게 향상시킨다는 것입니다. 조직은 컴퓨팅 자원을 두 배로 늘리면 결과가 개선된다는 것을 발견했으며, 2018년 이후 컴퓨팅 자원이 네 배 증가한 것이 그 증거로 제시되었습니다. 이러한 추세는 코딩을 포함한 다양한 작업에서 성능 개선이 평균 로그 스케일로 나타나는 등 반영되었습니다.
OpenAI는 또한 MMLU 벤치마크에 대해 논의했으며, 여기서 GPT-4는 약 90%의 점수를 기록했습니다. 최전선 모델 훈련에 대한 컴퓨팅 수요는 2018년 이후 연평균 약 4배 증가하며 크게 증가했습니다. 기조연설에서는 최소한의 자원을 요구했던 GPT-1에서 현재의 대규모 GPU 클러스터 필요성으로의 전환을 설명했습니다.
발표에서는 AI 인프라와 관련된 비용 상승 및 전력 요구 사항과 같은 미래의 도전 과제도 다루었습니다. OpenAI는 AI 컴퓨팅에 대한 대규모 투자의 필요성을 강조했으며, 증가된 컴퓨팅의 이점이 수년간 상당했음을 언급했습니다. 조직은 대규모 배포를 위한 시스템 설계를 제안하며, 대규모 클러스터에서의 신뢰성과 실패율 감소의 중요성을 강조했습니다.
OpenAI의 접근 방식에는 구성 요소 실패의 영향을 최소화하기 위한 우아한 저하(graceful degradation) 구현과 대규모 검증의 필요성이 포함됩니다. 기조연설은 전력 제한으로 인한 심각한 도전 과제와 데이터 센터 부하를 효과적으로 관리하기 위한 혁신적인 솔루션의 필요성을 인식하며 마무리되었습니다.
전반적으로 기조연설은 고급 AI 모델과 애플리케이션의 증가하는 수요를 충족하기 위한 향상된 AI 인프라의 필요성을 강조했습니다.
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