요즘 대화형 인공지능에 관심이 많아지면서, "GPT-3 같은 대형 모델은 GPU 몇 개로 학습하나요?"라는 질문도 자주 듣습니다.
결론부터 말하자면 GPU 수천 개, 많게는 수만 개가 필요합니다.
도대체 왜 그렇게까지 많은 리소스가 필요한 걸까요?
이 글에서는 모델 크기, 데이터 양, 연산량 측면에서 그 이유를 자세히 설명해드립니다.
1. 파라미터 수 자체가 엄청나다
| 모델 | 파라미터 수 | 메모리 요구량 (단일 복사본 기준) |
|---|---|---|
| GPT-1 | 117M | 약 0.5GB |
| GPT-2 | 1.5B | 약 6GB |
| GPT-3 | 175B | 약 700GB 이상 |
| GPT-4 (추정) | 500B 이상? | 수 TB 이상 |
GPT-3만 해도 하나의 복사본을 올리는 데 700GB가 필요합니다.
단일 GPU가 감당할 수 없기 때문에, 모델 자체를 수십~수백 개 GPU에 쪼개서 분산시켜야 합니다.
2. 데이터 양이 너무 많다
GPT-3는 약 3000억 토큰(300B tokens), 텍스트로만도 570GB 이상의 데이터를 학습합니다.
이를 여러 epoch 동안 학습할 경우, 총 연산량은 수 PB(페타바이트)급에 달합니다.
3. 연산량(FLOPs)이 천문학적이다
GPT-3의 학습에는 다음과 같은 연산량이 요구됩니다:
🔥 약 3.14 × 10²³ FLOPs
(= 314,000,000,000,000,000,000,000 FLOPs)
이걸 단일 A100 GPU로 학습하면?
⏱ 무려 355년 걸립니다.
(실제로 그렇게 돌리는 사람은 없겠죠…)
4. 실제 GPT-3 학습에 사용된 자원
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| GPU 종류 | NVIDIA V100 (32GB) |
| GPU 개수 | 약 10,000개 이상 (추정) |
| 병렬 학습 방식 | Data Parallel + Model Parallel + Pipeline Parallel (복합 구조) |
| 학습 시간 | 수 주~수 개월 |
| 비용 | 수백만 달러 이상 |
5. 모델 크기에 따른 GPU 요구량 정리
| 모델 | 파라미터 수 | GPU 대수 | 메모리 총합 |
|---|---|---|---|
| GPT-1 | 117M | 1~2개 | 약 10GB 내외 |
| GPT-2 | 1.5B | 2~4개 | 24~48GB |
| GPT-3 | 175B | 1만 개 이상 | 700GB+ 모델 파라미터 |
| GPT-4 | ??? | 수만 개? | TB 단위 이상 (공식 미공개) |
6. 결론 정리
| 질문 | 답변 |
|---|---|
| GPT-1 같은 모델 학습엔 GPU 몇 개 필요하나요? | ✅ 1~2개면 충분합니다 |
| GPT-3 수준 LLM은 정말 수천 개 GPU가 필요한가요? | ✅ 맞습니다. 실제로 그렇게 사용되고 있습니다 |
| 왜 그렇게 많은 리소스가 필요한가요? | 모델 크기, 데이터량, 연산량이 상상을 초월하기 때문입니다 |
| 누구나 학습 가능한가요? | ❌ 현재로선 OpenAI, Google, Meta, Anthropic 등 극소수 기업만 가능 |
GPT-1은 혼자서도 도전할 수 있는 수준이지만, GPT-3 이상은 단순한 학습을 넘어서 하나의 국가급 프로젝트에 가깝습니다.
하지만 원리를 이해하고 소규모 실험을 반복하다 보면, 언젠가는 그 문을 여는 열쇠를 갖게 되실지도 모릅니다.
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