ChatGPT 장기 사용 시 발생하는 성능 저하 원인과 해결 방법

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핵심 요약

ChatGPT의 브라우저 렌더링 부하 문제를 해결하기 위해 메시지 데이터를 트리밍하는 크롬 확장 프로그램을 개발하여 성능을 932배 개선했다.

배경

ChatGPT를 장시간 사용할 때 발생하는 브라우저 성능 저하 문제를 해결하기 위해, React 렌더링 부하를 줄이는 크롬 확장 프로그램을 개발하고 그 결과를 공유했다.

의미 / 영향

이 토론에서 ChatGPT의 성능 한계가 클라이언트 측의 비효율적인 데이터 렌더링 방식에 있음이 확인됐다. 커뮤니티는 공식적인 업데이트 전까지는 확장 프로그램을 통한 데이터 트리밍이 실질적인 성능 개선 대안이 될 수 있다는 점에 주목했다.

커뮤니티 반응

작성자의 기술적 접근 방식에 대해 흥미를 보이며, 특히 대규모 대화 세션을 다루는 파워 유저들 사이에서 긍정적인 반응이 예상된다.

주요 논점

01찬성다수

브라우저 렌더링 병목 현상을 해결하기 위해 데이터 가로채기 방식을 사용하는 것은 타당한 기술적 접근이다.

합의점 vs 논쟁점

합의점

ChatGPT의 성능 저하가 OpenAI 서버 문제가 아닌 로컬 브라우저의 리소스 관리 문제라는 점에 동의한다.

실용적 조언

장기 대화 시 브라우저 렉이 심하다면 메시지 렌더링 수를 제한하는 확장 프로그램 사용을 고려할 수 있다.
React 기반 웹 앱에서 대량의 리스트 렌더링 시 데이터 가로채기(Intercepting)를 통한 최적화 기법을 적용해 볼 수 있다.

섹션별 상세

ChatGPT의 성능 저하 원인은 서버가 아닌 클라이언트 측의 브라우저 렌더링 부하에 있다. 수백 개의 메시지가 쌓이면 브라우저가 수천 개의 React 요소를 동시에 관리해야 하므로 타이핑 지연과 스크롤 끊김이 발생한다. OpenAI는 이 문제를 해결하지 않고 모든 메시지를 한꺼번에 로드하는 방식을 유지하고 있다.

작성자는 React가 렌더링을 시작하기 전에 대화 데이터를 가로채서 필요한 부분만 남기는 '메시지 트리 트리밍' 방식을 도입했다. 이 방식은 브라우저가 처리해야 할 DOM 요소의 수를 획기적으로 줄여 렌더링 성능을 최적화한다. 실제 1,865개의 메시지가 포함된 대화에서 테스트한 결과, 기존 대비 약 932배 빠른 속도 향상을 확인했다.

성능 최적화 이후에도 전체 대화 기록은 그대로 유지되며 사용자가 원할 때 언제든 이전 기록을 불러올 수 있다. 이는 데이터 삭제가 아닌 렌더링 시점의 필터링을 통해 사용자 경험을 개선한 사례이다. 작성자는 이러한 기술적 접근 방식이 타당한지에 대해 커뮤니티의 의견을 구하고 있다.

실무 Takeaway

ChatGPT의 장기 대화 시 발생하는 렉은 브라우저 내 수천 개의 React 요소 렌더링 부하가 주된 원인이다.
데이터를 가로채 렌더링할 메시지 수를 제한하는 트리밍 기법을 통해 1,800개 이상의 메시지 환경에서 900배 이상의 성능 향상이 가능하다.
서버 측 수정 없이도 크롬 확장 프로그램을 통한 클라이언트 사이드 최적화만으로 사용성을 크게 개선할 수 있다.

언급된 도구

ChatGPT중립

AI 대화 서비스

React중립

UI 라이브러리