https://news.ycombinator.com/item?id=44840728
https://news.hada.io/topic?id=22424
Gemini 요약
OpenAI의 ChatGPT 대규모 트래픽 처리 기술 요약
Sam Altman이 언급한 주간 7억 명의 ChatGPT 사용자를 저지연·고성능으로 처리하기 위해, OpenAI는 단순한 GPU 증설을 넘어 다음과 같은 복합적인 아키텍처를 사용합니다.
1. 초대형 분산 추론 및 모델 최적화
거대한 언어 모델을 여러 개의 GPU에 잘게 쪼개고(모델 샤딩), 연산을 병렬로 처리(텐서/파이프라인 병렬성)하여 GPU 메모리 한계를 극복하고 연산 부하를 분산합니다. 또한, 모델의 파라미터를 저용량으로 압축(양자화)하고, 반복 계산을 제거하는 캐싱(KV Caching) 기술로 메모리 사용량과 속도를 동시에 최적화합니다.
2. 전용 하드웨어와 초고속 네트워킹
최신 NVIDIA H100/A100 GPU와 TPU를 대규모로 사용하며, GPU 간 데이터 병목을 없애기 위해 NVLink, NVSwitch 같은 초고속 인터커넥트를 활용합니다. 클러스터 간에는 Infiniband 초고속 네트워크를 구축하여 분산된 시스템이 마치 하나처럼 동작하도록 만듭니다.
3. 지능적인 요청 처리 및 글로벌 분산
전 세계 여러 지역에 분산된 데이터센터(GPU 팜)를 두고, 사용자의 요청을 지리적으로 가장 가까운 곳으로 연결(GeoDNS)하여 지연 시간을 최소화합니다. 또한 여러 요청을 한 번에 묶어서 처리(Batch Inference)하거나, 간단한 질문은 소형 모델로 먼저 처리하고, 동일한 질문에는 캐시된 결과를 즉시 반환하는 방식으로 시스템 효율을 극대화합니다.
결론적으로 OpenAI의 핵심 경쟁력은 모델 분산 기술, 하드웨어, 네트워크, 요청 처리 최적화가 총망라된 종합적인 시스템 아키텍처에 있습니다. 이 모든 요소들이 유기적으로 결합하여 전 세계 수억 명의 사용자가 쾌적하게 서비스를 이용할 수 있도록 지원하는 것입니다.
