GPT-4는 2012년 GPU에서 훈련될 수 있었지만 비용이 매우 비쌌을 것입니다.
- Epoch AI의 새로운 시뮬레이터는 GPT-4 규모의 모델 훈련이 오래된 하드웨어로도 가능했지만 비용이 훨씬 높았음을 보여줌
- 시뮬레이터는 모델이 FLOP(초당 부동 소수점 연산) 사용 효율성을 분석
- 연구에 따르면 하드웨어 효율성은 모델 크기가 커질수록 감소하는 경향이 있음
- 최신 아키텍처(H100)는 높은 효율성을 더 오래 유지할 수 있으나, 구형 GPU(V100)는 훈련이 증가함에 따라 효율성이 더 급격히 감소
- 2012년도 기술로 GPT-4 훈련이 가능했으나 비용은 현대 하드웨어보다 약 10배 높음
- 시뮬레이터는 여러 데이터 센터에서의 훈련 시뮬레이션을 가능하게 하며, 데이터 센터 크기, 지연 시간, 대역폭 등의 파라미터를 설정할 수 있음
- 연구 목적은 하드웨어 효율성 향상과 칩 수출 통제의 영향을 이해하는 것임
- 시뮬레이터는 H100, A100 등의 현대 GPU 및 다양한 배치 크기와 다중 GPU 훈련 성능 분석을 지원
- Epoch AI는 대규모 훈련에 필요한 하드웨어 요구 사항을 이해하고자 시뮬레이터를 개발함
3the-decoder.com링크 복사하기
AI 뉴스 요약은 뉴스의 내용을 AI가 요약(GPT-4 활용)한 것입니다. 따라서 틀린 내용을 포함할 수 있습니다. 뉴스의 자세한 내용을 확인하시려면 해당 뉴스 링크를 클릭해주세요.