ChatGPT와 엔비디아(Nvidia)는 무슨 관계가 있는가

이번 포스팅에서는 ChatGPT와 엔비디아(Nvidia)가 어떤 관계가 있는지 알아볼려고 합니다. 최근 몇 년 동안 인공 지능은 일상 생활에서 점점 더 중요한 기술이 되었습니다. 가장 흥미로운 AI 혁신 중 하나는 ChatGPT와 같은 자연어 처리(NLP) 모델의 개발입니다. ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 언어 모델로, 다양한 프롬프트에 대해 자연스러운 응답을 생성하는 능력으로 널리 주목을 받고 있습니다. 그러나 ChatGPT의 인상적인 성능 뒤에는 강력한 컴퓨팅 하드웨어가 필요하며, 바로 이 점에서 엔비디아가 등장했습니다.

 

아래에서는 ChatGPT가 엔비디아와 어떤 관련이 있는지, 그리고 컴퓨팅 하드웨어 제공업체가 언어 모델의 성공에 왜 중요한지 살펴보겠습니다. 또한 ChatGPT를 훈련하고 실행하는 데 있어 GPU가 어떤 역할을 하는지에 대한 기술적 측면과 AI 분야에서 Nvidia의 참여가 갖는 더 광범위한 의미에 대해 자세히 살펴볼 것입니다.

ChatGPT란 무엇인가?

ChatGPT는 자연어 입력에 대해 사람과 유사한 응답을 생성할 수 있는 OpenAI에서 개발한 AI 언어 모델입니다. 2017년 Google의 연구 논문에서 처음 소개된 트랜스포머라는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 합니다. 트랜스포머는 자연어와 같은 순차적 데이터를 처리하도록 설계된 신경망 아키텍처입니다. 트랜스포머는 입력 시퀀스를 처리할 때 입력 시퀀스의 다른 부분에 집중할 수 있는 자기 주의 메커니즘을 사용하여 이를 달성합니다. 그 결과 광범위한 자연어 입력에 대해 일관되고 상황에 적합한 응답을 생성할 수 있는 언어 모델이 탄생했습니다.

 

Nvidia는 ChatGPT에 어떻게 관여하나?

ChatGPT와 같은 언어 모델을 구축하고 훈련하려면 엄청난 양의 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 실제로 GPT-3 모델을 훈련하는 데만 약 3.14 x 10^23개의 부동소수점 연산(FLOP)이 필요했으며, 이는 노트북 한 대를 355년 이상 연속으로 실행하는 것과 같습니다. 이러한 수준의 연산 성능을 달성하기 위해 OpenAI는 엔비디아와 엔비디아의 GPU를 선택했습니다.

 

엔비디아는 AI 및 기타 데이터 집약적 애플리케이션에 필요한 고도의 연산 워크로드를 처리하도록 설계된 GPU 및 기타 컴퓨팅 하드웨어의 선도적인 공급업체입니다. GPU는 트랜스포머와 같은 딥 러닝 알고리즘의 핵심 연산인 행렬 곱셈과 같이 고도로 병렬화된 워크로드를 실행하는 데 최적화된 고도로 병렬화된 컴퓨팅 장치입니다. 연구자와 개발자는 GPU를 사용하여 AI 모델 학습을 가속화하고 새로운 AI 애플리케이션을 개발하는 데 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있습니다.

 

ChatGPT 언어 모델을 훈련하기 위해 OpenAI는 A100 및 H100과 같은 수천 개의 Nvidia 엔터프라이즈급 GPU를 사용했습니다. 이러한 GPU는 데이터센터 워크로드를 위해 특별히 설계되었으며 AI 및 딥 러닝 애플리케이션에 최적화되어 있습니다. OpenAI는 엔비디아의 GPU를 사용하여 ChatGPT 모델의 트레이닝을 크게 가속화하고 광범위한 자연어 작업에서 최첨단 성능을 달성할 수 있었습니다.

 

하지만 ChatGPT와 같은 언어 모델 훈련에 필요한 연산 수요를 처리할 수 있는 AI 인프라를 구축하는 것은 단순히 GPU를 여러 개 연결하는 것만큼 간단하지 않습니다. ChatGPT 프로젝트에서 OpenAI와 파트너 관계를 맺은 Microsoft의 Azure 제품 책임자 니디 채펠은 "최상의 성능을 얻기 위해서는 시스템 수준에서 많은 최적화가 필요하며, 이는 여러 세대에 걸친 많은 경험에서 비롯됩니다."라고 말합니다. AI 인프라의 성능을 최적화하기 위해 OpenAI와 파트너는 엔비디아와 긴밀히 협력하여 ChatGPT 모델 훈련의 방대한 연산 수요를 처리할 수 있는 맞춤형 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션을 설계 및 구축해야 했습니다.

ChatGPT와 Nvidia의 미래

ChatGPT 및 기타 AI 언어 모델의 성공으로 AI 애플리케이션 개발에서 GPU 및 기타 전문 컴퓨팅 하드웨어의 중요성이 부각되었습니다. AI 애플리케이션에 대한 수요가 계속 증가함에 따라, 엔비디아는 이러한 애플리케이션을 구동하는 데 필요한 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션을 지속적으로 선도할 수 있는 유리한 위치에 있습니다.

 

엔비디아는 또한 A100 및 H100과 같은 엔터프라이즈급 GPU를 통해 AI 하드웨어 분야를 선도하고 있습니다. Microsoft는 ChatGPT 및 기타 프로젝트를 지원하기 위한 인프라를 개발하는 데 "수억 달러"를 투자했으며, 그 중 상당 부분이 Nvidia에 투자되었습니다.

 

하지만 GPU를 여러 개 구입하여 서로 연결하는 것만큼 간단한 일은 아닙니다. Microsoft의 Azure 제품 책임자인 니디 채펠은 "최상의 성능을 얻기 위해서는 시스템 수준에서 많은 최적화가 필요하며, 이는 여러 세대에 걸쳐 많은 경험을 통해 이루어집니다."라고 설명합니다.

 

인프라가 구축됨에 따라 Microsoft는 이제 Microsoft의 Azure 네트워크를 통해 "8개에서 수천 개에 이르는 다양한 크기의 주문형" Nvidia H100 시스템을 제공하고 있습니다.

 

지난 몇 년간 하드웨어와 소프트웨어를 통해 AI에 투자해 온 엔비디아는 ChatGPT의 인기에 힘입어 큰 힘을 얻었습니다. 게이밍 그래픽 카드 분야에서 엔비디아의 주요 경쟁자인 AMD는 인스팅트 MI300과 같은 가속기를 통해 이 분야로 진출하려고 시도하고 있습니다.

 

OpenAI의 사장 겸 공동 설립자인 그렉 브록맨은 Microsoft가 제공한 마력이 없었다면 ChatGPT를 훈련할 수 없었을 것이라고 말합니다: "Azure와 슈퍼컴퓨터를 공동 설계한 것은 까다로운 AI 교육 요구 사항을 확장하는 데 결정적인 역할을 했으며, ChatGPT와 같은 시스템에 대한 연구 및 조율 작업을 가능하게 했습니다."

 

엔비디아는 3월 21일에 시작되는 기조연설을 시작으로 GPU 테크놀로지 컨퍼런스(GTC)에서 미래의 AI 제품에 대해 더 많은 것을 공개할 예정입니다. Microsoft도 3월 16일에 직장 내 AI의 미래에 초점을 맞춘 프레젠테이션을 통해 AI 로드맵을 확장하고 있습니다.

 

결론적으로 ChatGPT와 엔비디아의 관계는 상호 이익이 되는 관계입니다. 엔비디아의 하드웨어는 ChatGPT 및 기타 대규모 AI 모델을 훈련하는 데 매우 중요하며, ChatGPT의 성공으로 엔비디아는 AI 분야에서 큰 힘을 얻었습니다. AI의 중요성이 계속 커짐에 따라 AI 분야에서 엔비디아와 다른 기업 간의 협업이 더욱 늘어날 것으로 보입니다.