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1 | GPU type | # of GPUs | teraflops per GPU | Total flops | Days to train GPT-4 with this much compute (2.1e25 based on https://epochai.org/data/epochdb/table) | Multiple of GPT-4 compute | Source on # of GPUs | For source on tflops, see "GPU flops" | Flops used to train | Calculation and source | |||||||||||||||||||||||||
2 | GPT-3 | A100 | 1024 | 312 | 3.19E+17 | 760.77 | 0.01 | See page 8 https://arxiv.org/pdf/2104.04473.pdf | See page 8 https://arxiv.org/pdf/2104.04473.pdf | ||||||||||||||||||||||||||
3 | Llama-2 70B | A100 | 2048 | 312 | 6.39E+17 | 380.38 | 0.02 | 1.7 million GPU hours https://github.com/facebookresearch/llama/blob/main/MODEL_CARD.md Assume they trained on 2048 a100s, which they did for llama-1 (this would mean 30 days training) | 8.10E+23 | 1.7 million GPU hours https://github.com/facebookresearch/llama/blob/main/MODEL_CARD.md Assume they trained on 2048 a100s, which they did for llama-1 (this would mean 30 days training) Assume $10k for an a100, 19.5 TFLOPs for a100 | |||||||||||||||||||||||||
4 | GPT-4 (estimated) | H100 | 10000 | 3,958 | 3.96E+19 | 6.14 | 1.00 | 10k h100s https://techmonitor.ai/technology/cloud/google-ai-supercomputer-nvidia-h100 | 2.10E+25 | $40K per GPU 10,000, H100 each one has 4000 TFLOP/s | |||||||||||||||||||||||||
5 | Gemini ultra | TPU | 77000 | 393 | 3.03E+19 | 8.03 | 0.76 | 77,000 TPUs https://www.theinformation.com/articles/how-google-got-back-on-its-feet-in-ai-race?rc=c86l7t | 43 days to train | 8.00E+25 | Assume $14k for a TPU (you can’t actually buy them) Based on pricing of nvidia v100 which is offer at similar hourly cost on google cloud | ||||||||||||||||||||||||
6 | Eth miners | Nvidia GeForce RTX 3060 ti | 16393443 | 130 | 2.13E+21 | 0.11 | 53.84 | 1k terahashes per second ethereum pow 2022. 3060 ti can do 61 megahashes per second (https://www.kryptex.com/en/hardware/nvidia-rtx-3060-ti) -> assume all GPUs are 3060 tis -> 7.5 million GPUs | Ethereum power consumption 78 TWh https://ethereum.org/developers/docs/consensus-mechanisms/pos/pos-vs-pow#sustainability 44.5 million GPUs 1k hash rate https://www.theblock.co/data/on-chain-metrics/ethereum/ethereums-hash-rate-daily 33 million GPUs RTX 3090 ti at $800 | ||||||||||||||||||||||||||
7 | If all bittorrent users had an m1 macbook | M1 chip | 170000000 | 2.6 | 4.42E+20 | 0.55 | 11.17 | 170 million bittorrent users https://earthweb.com/bittorrent-statistics/ | |||||||||||||||||||||||||||
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