Hvor mange GPU'er skal man træne gpt-5? Alt du behøver at vide

At træne en avanceret stor sprogmodel (LLM) som GPT-5 er en massiv ingeniørmæssig, logistisk og økonomisk opgave. Overskrifter og rygter om, hvor mange GPU'er der blev brugt, varierer meget - fra et par titusindvis til flere hundrede tusinde - og en del af denne varians stammer fra skiftende hardwaregenerationer, effektivitetsgevinster i software og det faktum, at virksomheder sjældent offentliggør fuld træningstelemetri. I denne artikel forklarer jeg, hvordan estimatet udledes, og fremhæver de begrænsninger, der bestemmer det endelige tal.

Hvor mange GPU'er skal der til for at træne GPT-5?

Kort svar lige på forhånd: Der er ikke et enkelt tal. Offentlige signaler og tekniske skaleringsformler giver plausible svar lige fra de lave tusinder (for en kompakt, tidsfleksibel træningskørsel) op til de lave hundredtusinder, hvis du insisterer på at træne en meget stor, tæt model i et kort vindue med almindelige GPU'er. Hvilken ende af dette interval du lander på afhænger af model størrelse, træningsberegningsbudget (FLOP'er), brugte tokens, vedvarende gennemløb pr. GPU, tidsbudget, og om du bruger nyere Blackwell-hardware i rack-skala eller ældre A100/H100-maskiner. OpenAI siger, at GPT-5 blev trænet på Microsoft Azure-supercomputere (ikke et præcist GPU-antal), og ekstern dækning og tekniske back-of-envelope-estimater giver resten af billedet.

OpenAI (ligesom de fleste organisationer) offentliggør ikke nøjagtige trænings-FLOP-tællinger eller den rå GPU-timeoversigt for sine største modeller, så vi kombinerer leverandørspecifikationer, observerede historiske GPU-brugsmønstre for tidligere modeller og skaleringslove for at producere forsvarlige intervaller.

Hvilken grundlæggende regel forbinder modelstørrelse med GPU-antal?

Den grundlæggende formel, du kan bruge

NVIDIAs Megatron-team leverer en praktisk, udbredt tilnærmelse til end-to-end træningstid: training_time (s)≈8⋅T⋅PN⋅X\text{training\_time (s)} \approx 8 \cdot \frac{T \cdot P}{N \cdot X}training_time (s)≈8⋅N⋅XT⋅P

hvor:

PPP = antal modelparametre (vægte)
TTT = antal træningsbrikker
NNN = antal GPU'er
XXX = vedvarende gennemløb pr. GPU (i FLOP'er/sek., ofte udtrykt som teraFLOP'er)
Faktoren 8 kommer fra at tælle fremad+bagud + optimizer og andre konstanter i transformerens FLOP-approksimation.

Omarrangeret for at estimere GPU'er for en målplan: N≈8⋅T⋅PX⋅træningstid (s)N \approx 8 \cdot \frac{T \cdot P}{X \cdot \text{træningstid (s)}}N≈8⋅X⋅træningstid (s)T⋅P

Dette er den absolut vigtigste ingeniørformel til at konvertere et beregningsbudget (FLOP'er) til en GPU-flådestørrelse, og det er det sted, vi starter ethvert GPU-antalsestimat.

Vigtige forbehold

"X" (vedvarende TFLOP'er per-GPU) er det sværeste tal at fastslå. Teoretiske peak FLOP'er (specifikationer) er normalt meget højere end hvad et rigtigt træningsjob opnår på grund af hukommelsestrafik, kommunikation og pipelinebobler. NVIDIA rapporterede en opnået en gennemløbshastighed på ~163 TFLOP'er pr. A100 GPU i et end-to-end træningseksperiment med store modeller; H100- og Blackwell-enheder har meget højere teoretiske toppe, men den opnåelige vedvarende gennemløbshastighed afhænger af softwarestakken, modellens parallelle konfiguration og kommunikationsstrukturen. Brug konservative opnåede gennemløbshastigheder ved budgettering.
Tokenbudget TTT er ikke standardiseret. NVIDIA brugte ~450 mia. tokens til et eksempel på 1 billion parameter; andre teams bruger andre token/parameter-forhold (og syntetiske tokens bruges i stigende grad). Angiv altid token-antagelsen eksplicit.
Hukommelses- og topologibegrænsninger (hukommelse pr. GPU, NVLink-struktur, pipeline-/tensorparallelitetsgrænser) kan gøre visse GPU-typer bedre egnede til store, tæt shardede modeller, selvom de har lignende FLOP-tal. Rack-skala systemer som NVIDIAs GB300/GB300 NVL72 ændrer den praktiske balance mellem FLOP'er og hukommelse.

Hvor mange GPU'er brugte tidligere generationer

Historiske ankre: GPT-3 og GPT-4 rapportering

Brancherapportering og tekniske kommentarer har gentagne gange brugt rapporterede GPU-antal for tidligere modeller til at forankre estimater for senere modeller. Flere troværdige kilder og brancheobservatører anslår, at GPT-4's prætræning involverede titusindvis af A100 GPU'er over uger til måneder. For eksempel placerer samtidige rapporter GPT-4's træningsfodaftryk i ~10-25 A100-området, afhængigt af om man tæller GPU-beholdningens maksimale beholdning eller GPU'er, der er aktive samtidigt under prætræningen. Disse historiske ankre er nyttige, fordi de viser størrelsesordenen og hvordan hardwaregenerationer (A100 → H100 / Blackwell) ændrer gennemløbshastigheden pr. enhed.

Implikation: Hvis GPT-4 brugte ~10-25 A100'ere, ville GPT-5 – hvis den var en eller flere størrelsesordener større eller trænet på flere tokens – kræve betydeligt mere samlet beregning. Men forbedringer i hardware (H100/Blackwell/TPU) og software (optimering/præcision/blanding af eksperter, dataeffektivitet) kan reducere antallet af fysiske enheder, der er nødvendige for at levere den samme eller større beregning.

Hvor mange GPU'er ville du have brug for til forskellige GPT-5-skala scenarier?

Nedenfor udfører jeg tre konkrete scenarieberegninger – samme metode, forskellige antagelser – så du kan se, hvordan GPU-antallet ændrer sig med modelstørrelse, hardware og tidsbudget. Jeg angiver antagelserne eksplicit, så du kan gentage eller justere dem.

Anvendte antagelser (eksplicit)

Core FLOPs formel: N≈8⋅T⋅PX⋅tidN \approx 8 \cdot \frac{T \cdot P}{X \cdot \text{tid}}N≈8⋅X⋅tidT⋅P. (Se NVIDIA Megatron.)
Skalering af tokenantal: Jeg bruger NVIDIAs eksempel på ~450 mia. tokens pr. 1T parameter (så T≈0.45⋅PT \approx 0.45 \cdot PT≈0.45⋅P) som en basislinje og skalerer tokens lineært med parametre for disse scenarier. Det er et plausibelt, men ikke universelt valg – nogle teams bruger flere eller færre tokens pr. parameter.
Træningsvindue: 90 dage (≈ 7,776,000 sekunder). Kortere tidsplaner kræver proportionalt flere GPU'er; længere tidsplaner kræver færre.
Vedvarende gennemløb pr. GPU (X, TFLOP'er): tre pragmatiske niveauer for at vise følsomhed:

Konservativ / ældre A100-klasse opnået: 163 TFLOP'er pr. GPU (NVIDIAS målte opnåede gennemløbshastighed i et 1T-eksempel).
Moderne, high-end effektiv gennemstrømning i H100-klassen: ~600 TFLOP'er (en konservativ, opnåelig brøkdel af H100's teoretiske Tensor-kerne-toppe efter hensyntagen til ineffektivitet på systemniveau).
Rack-skala Blackwell/GB300 effektiv: ~2,000 TFLOP'er pr. GPU (repræsenterer aggressive, næste generations Blackwell/GB300 rack-effektiviteter og FP4/optimeringsfordele; reelle vedvarende tal vil variere afhængigt af arbejdsbyrde og topologi).

Bemærk: disse X-værdier er antagelser til en ingeniørillustration – brug dem som knapper, du kan ændre. Pointen er at vise størrelsesordener.

Resultater (afrundet)

Ved at bruge formlen og ovenstående antagelser, for en 90-dages træningskørsel med tokens skaleret som T=0.45⋅PT=0.45\cdot PT=0.45⋅P:

1 billion parametre (1T):

med 163 TFLOP'er/GPU → ≈ 2,800 GPU'er.
med 600 TFLOP'er/GPU → ≈ 770 GPU'er.
med 2,000 TFLOP'er/GPU → ≈ 230 GPU'er.

3 billion parametre (3T):

med 163 TFLOP'er/GPU → ≈ 25,600 GPU'er.
med 600 TFLOP'er/GPU → ≈ 6,900 GPU'er.
med 2,000 TFLOP'er/GPU → ≈ 2,100 GPU'er.

10 billion parametre (10T):

med 163 TFLOP'er/GPU → ≈ 284,000 GPU'er.
med 600 TFLOP'er/GPU → ≈ 77,000 GPU'er.
med 2,000 TFLOP'er/GPU → ≈ 23,000 GPU'er.

Disse viser, hvorfor folks estimater varierer så meget: en ændring i enten vedvarende gennemløb pr. GPU (hardware og software) eller den ønskede træningstid ændrer GPU-antallet dramatisk. En model, der er ti gange større, kræver ti gange flere parametre PPP, og fordi tokens typisk også skaleres med modelstørrelse, vokser de samlede FLOP'er (og dermed GPU-behov) superlineært, hvis man holder et fast tidsbudget.

Bedste indsatsområde for GPT-5 (syntese):

Nedre grænse (beregningseffektiv opskrift + Blackwell/H100-klasse gennemløb): ~10,000-25,000 H100-ækvivalente GPU'er implementeret over flere måneder (hvis modellen anvendte betydelige algoritmiske effektivitetsgevinster og et mindre antal parametre med aggressiv dataforøgelse/finjustering).
Centralt (plausibelt mainstream-scenarie): ~25,000-80,000 H100-ækvivalente GPU'er (svarende til en stigning fra GPT-4's rapporterede titusindvis af processorer for at tage højde for større beregningsbudgetter og token-antal).
Øvre grænse (meget stor parametermodel på flere billioner trænet med få algoritmiske genveje): 80,000-150,000+ H100-ækvivalente GPU'er på maksimalt niveau (hvis teamet søgte meget kort vægurstid og brugte mange enheder parallelt).

Disse intervaller er i overensstemmelse med den nuværende leverandørkapacitet, historisk GPU-brug for tidligere modeller og rapporterede brancheklyngestørrelser. skøn, ikke direkte optagelser fra OpenAI. Det nøjagtige tal for GPT-5 forbliver privat.

Hvad øger GPU-regningen yderligere udover den rå præ-træningskørsel?

Faktorer, der øger antallet af enheder

Ambition i parameterantal og tokens: Fordobling af parametre indebærer normalt sammenlignelige stigninger i tokens for at forblive beregningsoptimal.
Ønske om kort vægurstid: At gennemføre træningen på uger i stedet for måneder kræver en proportional stigning i antallet af samtidige GPU'er.
Store validerings- eller RLHF-regimer: Betydelige RLHF eller menneskelige feedbackcyklusser efter træning tilføjer meningsfuld GPU-brug ud over de grundlæggende FLOP'er før træning.
Ineffektivitet i netværk og infrastruktur: Dårlig sammenkoblingsskalering eller lav udnyttelse oppuster antallet af fysiske GPU'er, der er nødvendige for at realisere den annoncerede gennemløbshastighed.

RLHF, finjustering og evaluering

Forstærkningslæring fra menneskelig feedback (RLHF) faser, finjustering i flere trin, red-teaming-kørsler og store evalueringssweeps tilføjer betydelig ekstra beregning oven i "pre-training" FLOP'er. Disse opfølgende faser kræver ofte effektive policy-træningsløkker og gentagen inferens i stor skala (som serveres på andre GPU-klynger), så projekt GPU-fodaftrykket er større end det enkelte estimat før træning. OpenAIs GPT-5-udvikling refererer eksplicit til sofistikerede sikkerheds- og evalueringsprocesser, der tilføjer beregning ud over før træning.

Datagenerering og syntetiske tokens

Manglen på tokens af høj kvalitet i meget store skalaer får teams til at generere syntetiske tokens (selvspillende, modelgenererede fortsættelser), som i sig selv kræver beregning for at blive produceret og verificeret. Medregnet denne pipeline øges den samlede GPU- og wall-clock-beregning, der bruges under et modelprojekt.

Betjener flåde til lancering og iteration

At lancere en model til millioner af brugere kræver en stor inferensflåde adskilt fra træningsklyngen. Rapporter om, at OpenAI havde hundredtusindvis til over en million GPU'er online, inkluderer serveringskapacitet. Det er en anden budgetpost end træningsklyngen, men den blandes ofte sammen i den offentlige diskussion.

Konklusion

Der findes ikke et enkelt, endeligt offentligt tal for, "hvor mange GPU'er der skal trænes GPT-5", fordi svaret afhænger af modellens parametrisering, træningsopskriften og om prioriteten er vægurstid eller samlede omkostninger. Ved at bruge offentlige leverandørspecifikationer, skaleringslovforskning og brancherapportering som ankre, er den mest forsvarlige offentlige Det anslås, at GPT-5-klassetræning sandsynligvis er påkrævet titusindvis af H100-ækvivalente GPU'er på toppen (et plausibelt centralt interval: ~25k–80k H100-ækvivalenter), med samlede GPU-timer i mange millioner rækkevidde.

Hvor man kan få adgang til GPT-5

Hvis du ønsker programmatisk adgang eller integrere GPT-5 Pro i produkter, skal du bruge API'en. OpenAI, CometAPI osv. inkluderer modelnavne til GPT-5-familien (gpt-5-pro / gpt-5-pro-2025-10-06) og fakturering sker pr. anvendte tokens. API'en muliggør avancerede funktioner som værktøjsaktiveret udførelse, længere kontekstvinduer, streamingsvar og modelparametre til at kontrollere ræsonnementsindsats/ordrefylde.

CometAPI er en samlet API-platform, der samler over 500 AI-modeller fra førende udbydere – såsom OpenAIs GPT-serie, Googles Gemini, Anthropics Claude, Midjourney, Suno og flere – i en enkelt, udviklervenlig grænseflade. Ved at tilbyde ensartet godkendelse, formatering af anmodninger og svarhåndtering forenkler CometAPI dramatisk integrationen af AI-funktioner i dine applikationer. Uanset om du bygger chatbots, billedgeneratorer, musikkomponister eller datadrevne analysepipelines, giver CometAPI dig mulighed for at iterere hurtigere, kontrollere omkostninger og forblive leverandøruafhængig – alt imens du udnytter de seneste gennembrud på tværs af AI-økosystemet.

Udviklere kan få adgang GPT-5 Pro gennem Comet API, den nyeste modelversion opdateres altid med den officielle hjemmeside. For at begynde, udforsk modellens muligheder i Legeplads og konsulter API guide for detaljerede instruktioner. Før du får adgang, skal du sørge for at være logget ind på CometAPI og have fået API-nøglen. CometAPI tilbyde en pris, der er langt lavere end den officielle pris, for at hjælpe dig med at integrere.

Klar til at gå? → Tilmeld dig CometAPI i dag !