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這集我們要來拆解 ChatGPT 這類大型 AI 對話平台的底層架構,看看它是如何在每日兩億用戶、兩千五百萬次提問的超高併發需求下,維持順暢的運作。面對昂貴的顯示卡成本與延遲挑戰,工程團隊到底做了哪些關鍵取捨?
💡 採用串流傳輸技術(SSE)
👉 伺服器主動推送文字,不但能做出即時的打字機效果,還能解決傳統輪詢造成的請求爆炸問題。
💡 實施連續批次推論(Continuous Batching)
👉 將眾多請求打包進行運算,大幅發揮顯示卡的平行處理優勢,有效降低單次請求的硬體成本。
💡 堅持單一主資料庫策略
👉 在讀寫差異大的情境下,單一資料庫能確保訊息順序永遠正確,省下分散式資料庫帶來的複雜維護成本。
💡 百分之七十餘裕法則
👉 刻意讓顯示卡保留三成的閒置容量,作為應對流量暴衝的保險,確保系統不會因為瞬間負載過高而當機。
系統設計的重點其實在於「取捨」。與其盲目堆疊技術,不如針對核心資源進行最有效的配置,這才是支撐起全球級 AI 服務的真正關鍵。
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📎 參考資料:
System Design of ChatGPT | Mock interview @gkcs(2024/12/15・63,301 views)
https://w
ww.youtube.com/watch?v=H9Qdm8_JBAs
Design ChatGPT - Top Interview Question in OpenAI & Anthropic(2025/12/18・157,341 views)
https://w
ww.youtube.com/watch?v=5yHR1_2Y6bs
Design ChatGPT Like a Senior Engineer: 800M Users, One Primary Database(2026/3/5・27,433 views)
https://w
ww.youtube.com/watch?v=K4Ie-bM48qA
System Design Interview: Design Chatgpt or Large Language Model w/ a Senior Software Engineer(2025/5/28・2,988 views)
https://w
ww.youtube.com/watch?v=YLtOGnaczKg
Design Batch Inference System - Anthropic & OpenAI System Design Question(2026/3/22・78,120 views)
https://w
ww.youtube.com/watch?v=CYFs6mR--KE
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