Mengungkap Skala Besar ChatGPT

ChatGPT menggunakan klaster GPU besar berisi puluhan hingga ratusan kartu H100 per rak dengan biaya jutaan dolar per rak.

Inferensi diproses secara batch agar GPU dapat menangani banyak permintaan sekaligus demi efisiensi memori dan komputasi.

Model di-sharding dan didistribusikan ke hardware khusus untuk tiap potongan tugas guna memaksimalkan pemanfaatan VRAM dan throughput.

OpenAI memanfaatkan kemitraan cloud besar seperti Microsoft Azure dan Google Cloud serta hardware khusus seperti TPU dan Cerebras.

Teknik speculative decoding dengan model draf lebih kecil dan fast forwarding pada keluaran terstruktur dapat mempercepat inferensi hingga beberapa kali lipat.

Model dioptimasi melalui quantization, Mixture of Experts (MoE), dan optimasi CUDA bare-metal untuk meningkatkan kinerja.

Cache prompt, retrieval-augmented generation (RAG), dan offloading tugas tertentu ke modul eksternal mengurangi beban komputasi utama.

Autoscaling, load balancing, dan dana besar yang dimiliki OpenAI menjadi faktor kunci dalam mendukung skala ratusan juta pengguna.