ChatGPT, das von OpenAI entwickelte KI-Sprachmodell, hat in der Technologiewelt für Aufsehen gesorgt. Auf der ganzen Welt sind Menschen von der Fähigkeit beeindruckt, auf Texteingaben menschenähnliche Antworten zu generieren. Die schnelle Expansion des Modells hat jedoch Bedenken hinsichtlich eines möglichen Mangels an Grafikprozessoren (GPUs) aufkommen lassen. Diese sind für das Training und die Ausführung großer Sprachmodelle wie ChatGPT unerlässlich.
Laut der Zeitschrift Fortune gab OpenAI-CEO Sam Altman in einem privaten Treffen bekannt, dass der gravierende Mangel an GPUs den Fortschritt von ChatGPT behinderte. Dem Bericht zufolge traf sich Altman im Mai mit einer Reihe von App-Entwicklern und Managern von Start-up-Unternehmen. Raza Habib, CEO des in London ansässigen KI-Startups Humanloop, sagte in einem Tweet, dass Altman der Ansicht ist, dass OpenAI nicht über genügend GPUs verfügt, was viele Bemühungen zur Optimierung von ChatGPT verzögert hat.
Warum ChatGPT Geschwindigkeits-und Zuverlässigkeitsprobleme hat
Laut Habibs Protokoll des Treffens waren die größten Beschwerden der Benutzer über ChatGPT die Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit der API-Schnittstelle. Altman hat das verstanden und erklärt, dass der Hauptgrund darin liegt, dass die GPU ernsthaft nicht ausreicht. Kurz nachdem das Sitzungsprotokoll veröffentlicht wurde, kontaktierte OpenAI Habib und teilte ihm mit, dass die Veranstaltung nicht zur öffentlichen Veröffentlichung bestimmt sei.
Obwohl Habib den Tweet später löschte, war er lange genug aktiv, damit die Leute einen Blick auf wichtige Details werfen konnten. Berichten zufolge beklagte Altman, dass der Mangel an GPUs zu einer geringen Rechenleistung führe und OpenAI die Chat-Liste von ChatGPT nicht erweitern könne. Dies wirkt sich auf die Menge an Informationen aus, die ChatGPT bei der Beantwortung von Benutzerfragen verarbeiten kann. Außerdem wird dadurch der „Speicher“ von ChatGPT eingeschränkt, und es könnte schwierig werden, frühere Fragendatensätze zu verarbeiten. Darüber hinaus kann ChatGPT aufgrund der geringen Rechenleistung keine langwierigeren Aufgaben erledigen. Beispielsweise kann es für das KI-Tool aufgrund unzureichender GPUs schwierig sein, komplexe Programmcodes zu schreiben.
Laut IT Home ist OpenAI eine der vielen Marken, die unter dem Mangel an GPUs leiden. Cloud-Computing-Dienstleister wie Google, Amazon und Microsoft sind alle mit einem gravierenden Mangel an GPUs konfrontiert. Dies ließ auch den Aktienkurs des großen Zulieferers Nvidia in die Höhe schnellen und wurde zum ersten Halbleiterunternehmen mit einem Marktwert von mehr als einer Billion. Der Aktienkurs des Unternehmens ist in diesem Jahr fast zweimal gestiegen.
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Geschichte des GPU-Mangels
Der GPU-Mangel ist kein neues Problem für die Technologiebranche. Im Jahr 2017 war der Markt aufgrund der gestiegenen Nachfrage nach Grafikkarten aufgrund steigender Ethereum-Preise mit einer ähnlichen Knappheit konfrontiert. Der aktuelle Mangel unterscheidet sich jedoch dadurch, dass verschiedene Faktoren ihn verlängert und verschlimmert haben. Der Hauptschuldige ist ein Problem mit den GPU-Lieferketten, das durch die gestiegene Nachfrage in der Region noch verstärkt wurde. Die Pandemie hat auch die Lieferketten unterbrochen und die gesamte Halbleiterindustrie wachsen lassen. Dies macht es für Unternehmen schwieriger, auf die notwendigen Komponenten für die GPU-Produktion zuzugreifen.
Die Auswirkungen des GPU-Mangels auf ChatGPT
Die explosionsartige Beliebtheit von ChatGPT hat einige Befürchtungen geweckt, dass es zu einem weiteren GPU-Mangel kommen könnte ist am Horizont. Ein Analyst behauptet, dass rund 10.000 Nvidia-GPUs zum Trainieren von ChatGPT verwendet wurden. Außerdem gibt es Berichte, dass mit der weiteren Ausweitung des Dienstes auch der Bedarf an GPUs steigt.
Der Mangel an GPUs hat es für OpenAI schwieriger gemacht, Benutzern zu ermöglichen, mehr Daten über die großen Sprachmodelle zu übertragen, die seiner Software zugrunde liegen, wie etwa ChatGPT. Dies verlangsamte die geplante Einführung weiterer Funktionen und Dienste des Unternehmens. Es hat auch die bestehenden Dienste von OpenAI langsamer und weniger zuverlässig gemacht. Dies stellt für viele Benutzer ein großes Problem dar und führt dazu, dass sie davor zurückschrecken, Unternehmensanwendungen auf Basis der OpenAI-Technologie zu entwickeln.
Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass der genaue Status des GPU-Mangels nicht wirklich klar ist. Laut einem Artikel von Fierce Electronics vom März 2023 gibt es aufgrund des KI-Bedarfs einen „großen“ GPU-Versorgungsmangel. Andererseits behauptete bereits im August ein Ars Technica-Bericht, dass der GPU-Mangel offiziell vorbei sei und wir jetzt einen GPU-Überschuss hätten. Auch The Verge berichtete bereits im Juli 2022, dass der GPU-Mangel vorüber sei. Daher ist der genaue Status des GPU-Mangels noch etwas unklar. Dies kann von verschiedenen Faktoren wie Standort, Nachfrage und Unterbrechungen der Lieferkette abhängen.
Mögliche Lösungen für den GPU-Mangel
Eine mögliche Lösung für den GPU-Mangel besteht darin, dass Halbleiterunternehmen zunehmen ihre Produktionskapazität. Dies ist jedoch leichter gesagt als getan, da die Pandemie die Lieferketten unterbrochen und es für Unternehmen schwieriger gemacht hat, auf die notwendigen Komponenten zur Herstellung von GPUs zuzugreifen.
Eine weitere mögliche Lösung besteht darin, dass Unternehmen alternative Schulungsmöglichkeiten finden und führen Sie große Sprachmodelle wie ChatGPT aus. Beispielsweise hat OpenAI sein leistungsstarkes neues Sprachmodell, GPT-4, von der kostenlosen Version von ChatGPT zurückgehalten, die verwendet aufgrund der hohen Kosten für den Betrieb von GPT-4 immer noch ein schwächeres GPT-3.5-Modell.
OpenAI-CEO Sam Altman hat das Problem indirekt anerkannt und erklärt, dass das Unternehmen daran arbeitet, seine KI-Modelle effizienter und weniger ressourcenintensiv zu gestalten.
Abschließende Worte
Der Mangel an GPUs ist ein großes Hindernis für ChatGPT und andere große Sprachmodelle. Die Pandemie und die gestiegene Nachfrage nach GPUs haben es für Marken schwieriger gemacht, auf die notwendigen Teile für die Produktion von GPUs zuzugreifen, was die Einführung neuer Funktionen und Dienste für ChatGPT verlangsamt hat.
Es gibt jedoch mögliche Lösungen für dieses Problem, beispielsweise die Erhöhung der Produktionskapazität und die Suche nach alternativen Möglichkeiten zum Trainieren und Ausführen großer Sprachmodelle. Während sich die Technologiebranche weiterentwickelt, wird es interessant sein zu sehen, wie Unternehmen wie OpenAI die Herausforderungen des GPU-Mangels meistern und weiterhin Innovationen im Bereich der KI hervorbringen.
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