이것은 틀렸습니다. 저는 출판 전에 이 정확한 가정을 테스트했습니다.

요약

본문은 대규모 언어 모델(LLM) 훈련 과정에서 특정 하드웨어의 사용이 필수적임을 주장합니다. 트레이닝 작업은 자신이 실행되는 GPU 자체에 시작 가중치를 생성하며, 이는 Grace Blackwell와 같은 고성능 랙 환경에서 이루어집니다. 따라서 여러 모델들이 일관된 하드웨어(H800s, GB200s 등)를 공유하는 것은 훈련 과정의 기술적 특성을 반영한다는 분석입니다.

핵심 포인트

• 트레이닝 작업은 GPU 자체에서 시작 가중치를 생성합니다.
• 여러 모델이 H800s나 GB200s 같은 특정 하드웨어를 공유했습니다.
• 가중치 초기화는 별도의 복잡한 과정 없이 스크립트로 가능합니다.
• 훈련에는 수출 제한이 걸린 고성능 칩(Blackwell 등) 사용이 필수적입니다.