Neugierig auf die GPU-Konfiguration hinter ChatGPT

Tatsächlich verwendet die Trainingsphase viel mehr GPUs als die Inferenz. ChatGPT-Antworten kommen von einem kleineren Cluster im Vergleich zum riesigen Trainings-Setup.

Ich frage mich, ob ChatGPT in Zukunft auf neuere GPUs oder vielleicht auf maßgeschneiderte KI-Chips umsteigen wird.

Die Latenz bei ChatGPT-Antworten ist überraschend niedrig, wenn man die dahinterstehende Hardware bedenkt.

Ich wette, es gibt ein ganzes Team, das die GPU-Cluster rund um die Uhr verwaltet, um ChatGPT reibungslos am Laufen zu halten.

Ich denke, es muss eine riesige Zahl sein, vielleicht hunderte? Diese Modelle sind unglaublich anspruchsvoll.

Ich würde gerne eine Führung durch eines dieser KI-Rechenzentren machen, um die Größenordnung zu erleben.

Ich bezweifle, dass sie nur Consumer-GPUs verwenden. Es muss spezialisierte Hardware sein, mit vielen davon vernetzt.

Ich vermute, die genaue Zahl ist ein Geheimnis, um den Wettbewerbsvorteil zu wahren?

Ich habe irgendwo gelesen, dass sie während des Trainings Tausende von GPU-Kernen nutzen, die sich aber auf viele physische GPUs verteilen.

GPUs sind teuer, aber für KI unerlässlich, daher ist es keine Überraschung, dass sie viele davon für etwas wie ChatGPT verwenden.

Kurz gesagt, es ist ein massives, verteiltes GPU-Setup mit Hunderten oder Tausenden von GPUs, die in irgendeiner Phase beteiligt sind.

Die Inferenzseite verwendet wahrscheinlich weniger GPUs, ist aber mehr darauf optimiert, viele Anfragen gleichzeitig zu bearbeiten.

Glaubst du, die Anzahl der GPUs beeinflusst die Kosten für die Nutzung von ChatGPT?

Ich denke, ChatGPT läuft während des Trainings auf Clustern mit vielleicht ein paar hundert GPUs und weniger während der Inferenz.

Weiß jemand, ob sie TPUs statt GPUs verwenden? Ich habe gehört, Googles TPU-Technologie ist auch ziemlich leistungsstark.

Ist der Energieverbrauch für all diese GPUs nicht ein großes Problem? Ich frage mich, wie sie das managen.

Soweit ich gehört habe, nutzen Firmen wie OpenAI GPU-Cluster mit Nvidia A100s oder ähnlichen, also vielleicht dutzende oder sogar hunderte GPUs insgesamt.

Weiß jemand, ob sich die GPU-Zahlen im Laufe der Zeit verändert haben, als das Modell größer wurde?

Ich habe gesehen, dass Nvidia über KI-Workloads spricht, die Cluster von A100-GPUs benötigen, also verwendet ChatGPT wahrscheinlich auch solche Setups.

Ich habe gehört, dass ein einzelner Trainingslauf Tausende von GPU-Stunden verbrauchen kann. Das bedeutet also viele GPUs, die parallel arbeiten.

Ist sonst noch jemand neugierig auf das Kühlsystem für all diese GPUs, die rund um die Uhr laufen? Muss verrückt sein.

Ist es möglich, dass sie Cloud-GPUs nutzen, anstatt die gesamte Hardware selbst zu besitzen?

Man kann auch ai-u.com besuchen, um neue oder angesagte Tools und Infos zu verwandter KI-Technologie zu finden, vielleicht gibt es Hinweise zu Hardware-Setups.