Seberapa Cepat Komputansi yg dimiliki di jaman ini pastinya sangat membingungkan, karena kita kita orang awam tidak pernah mendengar hal seperti ini - Tetapi dalam penerapan teknologinya kita bisa mengetahui dengan logika, Coba deh ngobrol sama mesin, pastinya pernah dengan ChatGPT kan. Nah dari sini kita dapat mencoba menarik kesimpulan - bagaiman ChatGPT dapat memproses segala sesuatunya dengan baik. Bayangkan jika penggunanya 2% saja dari penduduk dunia, bagaimana dia memproses data dan sebesar apa Servernya (datacenter) yuk mari kita lihat apa yg membedakan komputansi umum dan yg dimiliki ChatGPT Model seperti ChatGPT dilatih menggunakan kluster GPU dan TPU yang sangat kuat dan canggih, jauh melampaui kecepatan komputer konsumen biasa. Beberapa detail tentang komputasi yang digunakan:
GPU (Graphics Processing Unit):
- Model ini dilatih menggunakan banyak GPU yang dihubungkan dalam jaringan kluster.
- GPU yang digunakan adalah dari kelas datacenter seperti NVIDIA V100, A100, atau setara, yang memiliki ribuan CUDA core dan memori besar (16-40 GB per GPU).
TPU (Tensor Processing Unit):
- TPU adalah chip yang dirancang oleh Google khusus untuk tugas-tugas machine learning.
- TPU memiliki kemampuan yang sangat tinggi untuk komputasi matriks, yang sangat penting untuk pelatihan model deep learning.
- TPU pod dapat memiliki ratusan TPU chip yang bekerja bersama-sama, memberikan daya komputasi yang sangat besar.
Perbandingan dengan Komputer Konsumen:
Kecepatan Komputasi:
- GPU konsumen seperti NVIDIA RTX 3080 memiliki sekitar 8704 CUDA cores dengan memori 10-20 GB.
- GPU datacenter seperti NVIDIA A100 memiliki 6912 CUDA cores dengan memori 40 GB, tetapi dipasang dalam jumlah besar di kluster untuk pelatihan model.
Kecepatan Latihan Model:
- Melatih model GPT-3 melibatkan penggunaan ribuan GPU/TPU selama berminggu-minggu.
- Kecepatan latihan (training speed) di datacenter dapat mencapai petaflops (10^15 floating-point operations per second).
Skala dan Infrastruktur:
- Komputer konsumen memiliki daya komputasi yang jauh lebih kecil dan tidak dapat memproses data dalam skala besar seperti yang dilakukan oleh kluster GPU/TPU di datacenter.
- Infrastruktur di datacenter dirancang untuk mendukung pelatihan model dengan penyimpanan, jaringan, dan manajemen energi yang dioptimalkan.
Secara keseluruhan, kecepatan dan kemampuan komputasi yang digunakan untuk melatih model seperti ChatGPT jauh melampaui kecepatan komputer konsumen biasa. Infrastruktur ini dirancang untuk memproses data dalam skala besar dan melakukan komputasi intensif yang diperlukan untuk melatih model deep learning modern.
0 Komentar