NVIDIA와 Ineffable Intelligence, 대규모 강화학습 인프라 구축 협력

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기존 사전 학습은 고정된 인간 데이터셋을 사용하지만, 강화학습은 시스템이 실시간으로 행동하고 관찰하며 점수를 매기는 지속적인 루프를 필요로 한다.

강화학습 워크로드는 데이터 생성과 업데이트가 동시에 이루어지므로 인터커넥트와 메모리 대역폭에 높은 부하를 발생시킨다.

NVIDIA와 Ineffable Intelligence는 이러한 대규모 강화학습 요구사항을 충족하기 위해 최적화된 학습 파이프라인을 공동 개발한다.

개발 작업은 NVIDIA Grace Blackwell에서 시작하며, 차세대 NVIDIA Vera Rubin 플랫폼을 포함한 하드웨어 및 소프트웨어 스택을 탐구한다.

강화학습(Reinforcement Learning): — 시행착오를 통해 보상을 최대화하는 행동을 학습하는 머신러닝 패러다임. 정적 데이터셋을 사용하는 사전 학습과 달리, 시스템이 실시간으로 환경과 상호작용하며 데이터를 생성하고 업데이트하는 루프가 핵심이다.
그레이스 블랙웰(Grace Blackwell): — NVIDIA의 차세대 GPU 아키텍처. 대규모 AI 모델의 학습과 추론을 위해 설계된 고성능 컴퓨팅 플랫폼으로, 강화학습과 같은 고대역폭 요구 워크로드에 최적화되어 있다.
베라 루빈(Vera Rubin): — NVIDIA의 차세대 컴퓨팅 플랫폼. Grace Blackwell 이후의 차세대 AI 인프라를 지향하며, 강화학습과 같은 복잡한 연산을 처리하기 위한 차세대 하드웨어 및 소프트웨어 스택을 포함한다.