현재 최첨단 AI인 GPT-3가 700기가정도의 램 사용량을 보이고 있다는 것을 고려하고 (다른 요즘 AI도 있긴 한데, 수치 찾기 어렵기도 하고 GPT-3의 크기에서 많이 벗어나 있지도 않음.)
무어의 법칙이 둔화됐지만 메모리 분야에서는 2년에 2배정도의 발전을 계속 유지한다는 것을 전제하겠음.
RTX 4080이 16기가의 VRAM을 가지고 있고 이는 700기가에서 43.75배임.
이는 약 2의 5.45제곱이니까 10.9년정도 뒤의 최신형 플래그쉽 글카는 단 하나의 글카만으로 GPT-3를 돌릴 수 있다는 계산이 나옴.
10.9년정도 뒤에 나올 플래그쉽 글카는 700기가의 VRAM을 가지고 있다는 계산.
현실적으로 보자면
2010년에 출시한 GTX 580이 1.5기가의 VRAM을 가지고 있었고
2022년에 출시할 RTX 4080이 16기가의 VRAM을 가지고 있을 것으로 예상됨에 따라 12년동안의 발전은 약 10.66배임.
대충 어림잡아 계산해보면 19년정도 뒤에 700기가정도의 VRAM을 가진 플래그쉽 그래픽 카드가 나올 것임.
2041년.
ㅅㅂ 빨리 AGI 개발되서 반도체 집적도 한계좀 뚫었으면 좋겠다.
무어의 법칙이 둔화됐지만 메모리 분야에서는 2년에 2배정도의 발전을 계속 유지한다는 것을 전제하겠음.
RTX 4080이 16기가의 VRAM을 가지고 있고 이는 700기가에서 43.75배임.
이는 약 2의 5.45제곱이니까 10.9년정도 뒤의 최신형 플래그쉽 글카는 단 하나의 글카만으로 GPT-3를 돌릴 수 있다는 계산이 나옴.
10.9년정도 뒤에 나올 플래그쉽 글카는 700기가의 VRAM을 가지고 있다는 계산.
현실적으로 보자면
2010년에 출시한 GTX 580이 1.5기가의 VRAM을 가지고 있었고
2022년에 출시할 RTX 4080이 16기가의 VRAM을 가지고 있을 것으로 예상됨에 따라 12년동안의 발전은 약 10.66배임.
대충 어림잡아 계산해보면 19년정도 뒤에 700기가정도의 VRAM을 가진 플래그쉽 그래픽 카드가 나올 것임.
2041년.
ㅅㅂ 빨리 AGI 개발되서 반도체 집적도 한계좀 뚫었으면 좋겠다.
와 너 뭔가 천재? 같다.. - dc App
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그래서 밑에 현실적인 상황 써놨잖아
회로집적화를 통한 성능향상은 올해가 마지막인데 뭔 ㅋㅋ