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OpenAI, MRC 프로토콜 공개… AI 학습 효율 높이고 GPU 낭비 줄인다 (+OpenAI, MRC, AI, GPU)

호수뉴스 김초롱 기자

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OpenAI, MRC 프로토콜 공개… AI 학습 효율 높이고 GPU 낭비 줄인다 (+OpenAI, MRC, AI, GPU)

(룩온체인) 룩온체인에 따르면, OpenAI는 AMD, NVIDIA 등과 협력해 새로운 네트워크 프로토콜 MRC를 공개했다. 이 프로토콜은 AI 학습 속도와 안정성을 높이고 GPU 자원 낭비를 줄이기 위해 개발됐다. MRC는 현재 OpenAI의 대규모 AI 슈퍼컴퓨터에 적용되었으며, 산업계 전반에 공개되어 활용 및 개발이 가능하다.

OpenAI는 MRC가 대규모 AI 학습 클러스터의 성능을 향상시키는 동시에 GPU 자원 낭비를 줄여준다고 밝혔다. 이 프로토콜은 텍사스주 애빌린 시설과 마이크로소프트 페어워터 슈퍼컴퓨터 등 OpenAI의 주요 AI 학습 시스템에 이미 도입되었다. 또한, 오픈 컴퓨트 프로젝트를 통해 산업계 누구나 MRC를 사용할 수 있다.

SOURCE URL ORIG_TITLE 발표일 차트 보기 OpenAI와 빅테크 기업들의 협력… MRC 프로토콜이란 무엇일까?

OpenAI는 5월 6일에 MRC, 즉 Multipath Reliable Connection이라는 새로운 네트워크 프로토콜을 공개했다. 그런데 이 프로토콜은 AMD, 브로드컴, 인텔, 마이크로소프트, NVIDIA와 같은 여러 빅테크 기업들과 함께 개발된 것이다. 또한, 이 프로토콜을 통해 대규모 AI 학습 클러스터의 성능이 더 빠르고 안정적으로 나올 수 있게 되었다고 하며, GPU 자원 낭비를 줄여준다는 점이 언급되었다.

MRC는 현재 OpenAI의 최첨단 모델 학습에 사용되는 모든 대형 슈퍼컴퓨터에 적용되어 있다. 여기에는 애빌린, 텍사스 시설과 마이크로소프트 페어워터 슈퍼컴퓨터 등이 포함된다. 게다가, 오픈 컴퓨트 프로젝트를 통해 이 프로토콜은 산업계 전반에서 사용할 수 있도록 공개되었다.

한편, 이 프로토콜은 AI 학습의 효율성을 높이는 데 중점을 두고 있다. 결국, GPU 자원의 낭비를 줄이는 것은 AI 기술 발전과 비용 절감 측면에서 중요한 부분이다. 그러면서도, MRC는 오픈 소스로 제공되어 다양한 기업들이 참여하고 발전시킬 수 있는 기반을 마련했다.

AI 학습 효율 높이는 MRC 프로토콜… 어떤 의미를 가질까?

OpenAI는 MRC 프로토콜을 통해 AI 학습 환경을 개선하려 한다. 우선, 이 프로토콜은 대규모 AI 학습 클러스터에서 더 빠르고 안정적인 성능을 제공하는 것을 목표로 한다. 게다가 GPU 자원 낭비를 줄이는 것이 명시적인 목표 중 하나로 제시되었다.

MRC는 현재 OpenAI의 핵심 AI 인프라에 적용되어 운영 중이다. 예를 들어, 애빌린, 텍사스 시설과 마이크로소프트 페어워터 슈퍼컴퓨터 등이 이 프로토콜을 사용하고 있다. 또한, 이 기술은 오픈 컴퓨트 프로젝트를 통해 산업계 전반으로 확대 적용될 가능성을 열었다.

한편, 이러한 협력은 AI 기술 발전 속도를 가속화할 수 있는 기반을 마련한다. 결국, 여러 기업이 함께 프로토콜을 개발하고 사용하는 것은 더 나은 AI 모델 개발로 이어질 수 있다. 그러면서도, GPU 자원의 효율적인 사용은 지속 가능한 AI 생태계 구축에도 기여할 것으로 보인다.