OpenAI 通过分布式计算基础设施、优化的模型架构和自适应资源管理相结合的方式来处理可扩展性。 在其核心，该组织依靠基于云的系统和水平可扩展的集群来管理工作负载。 例如，在运行像 GPT-3 或 GPT-4 这样的大型语言模型时，OpenAI 会将计算分布在数千个 GPU 或 TPU（张量处理单元）上，以并行处理任务。 这种方法将模型分成更小的段，允许多个处理器同时处理请求的不同部分。 负载均衡器和自动缩放系统会实时监控流量，在高峰使用期间自动配置额外的服务器，以防止瓶颈。 此基础设施旨在处理需求的突然高峰，例如当新的 API 功能启动或流行的应用程序集成 OpenAI 的服务时。
为了优化大规模的性能，OpenAI 采用了诸如模型分片、量化和缓存之类的技术。 分片将大型模型分成可在单独硬件上运行的可管理部分，从而减少延迟。 量化将模型权重压缩为较低精度的格式，从而减少内存使用量并加快推理速度，而不会显着降低准确性。 例如，GPT-3.5 Turbo 使用优化来更快地处理请求，同时保持输出质量。 此外，可以临时缓存频繁访问的响应或常见查询，以减少冗余计算。 OpenAI 还实施了速率限制和请求排队，以确保用户之间公平的资源分配。 与 API 交互的开发人员在遇到重试后标头或高流量期间进行限制时，可能会注意到这些机制在运行。
从开发人员的角度来看，OpenAI 提供了工具和最佳实践，以帮助应用程序高效地扩展。 该 API 支持将多个请求批量处理成一个调用，从而减少了开销。 异步端点允许对诸如文本生成或嵌入之类的任务执行非阻塞操作。 OpenAI 的 SDK 包含内置的重试逻辑来处理瞬时故障，这对于在高负载下保持可靠性至关重要。 例如，构建聊天机器人的开发人员可以使用流式响应来逐步交付部分输出，从而提高感知性能。 诸如使用情况指标和错误仪表板之类的监视工具可帮助团队识别其自身集成代码中的可伸缩性瓶颈。 通过将强大的后端基础架构与以开发人员为中心的功能相结合，OpenAI 确保其服务即使在采用率增长时也能保持响应。