Wie viele GPUs werden zum Trainieren von gpt-5 benötigt? Alles, was Sie wissen müssen

Das Training eines hochmodernen Large Language Model (LLM) wie GPT-5 ist ein gewaltiges technisches, logistisches und finanzielles Unterfangen. Schlagzeilen und Gerüchte über die Anzahl der verwendeten GPUs variieren stark – von einigen Zehntausend bis zu mehreren Hunderttausend – und sind teilweise auf wechselnde Hardwaregenerationen, Effizienzsteigerungen in der Software und die Tatsache zurückzuführen, dass Unternehmen selten vollständige Trainingstelemetriedaten veröffentlichen. In diesem Artikel erkläre ich, wie die Schätzung zustande kommt, und hebe die Einschränkungen hervor, die die endgültige Zahl bestimmen.

Wie viele GPUs werden zum Trainieren von GPT-5 benötigt?

Kurze Antwort vorweg: Es gibt keine einheitliche Zahl. Öffentliche Signale und technische Skalierungsformeln liefern plausible Antworten im Bereich von einigen Tausend (für einen kompakten, zeitlich flexiblen Trainingslauf) bis hin zu einigen Hunderttausend, wenn Sie darauf bestehen, ein sehr großes, dichtes Modell in einem kurzen Zeitfenster mit Standard-GPUs zu trainieren. Wo Sie landen, hängt davon ab Modellgröße, Trainings-Rechenbudget (FLOPs), verwendete Token, Dauerhafter Durchsatz pro GPU, Zeitbudgetund ob Sie neuere Rack-Scale-Hardware von Blackwell oder ältere A100/H100-Maschinen verwenden. Laut OpenAI wurde GPT-5 auf Microsoft Azure-Supercomputern trainiert (keine genaue GPU-Anzahl), und externe Abdeckung und überschlägige technische Schätzungen liefern den Rest des Bildes.

OpenAI (wie die meisten Organisationen) veröffentlicht für seine größten Modelle keine genauen FLOP-Trainingszahlen oder das Roh-GPU-Stundenbuch. Daher kombinieren wir Herstellerspezifikationen, beobachtete historische GPU-Nutzungsmuster für frühere Modelle und Skalierungsgesetze, um vertretbare Bereiche zu erstellen.

Welche Grundregel verknüpft die Modellgröße mit der GPU-Anzahl?

Die Kernformel, die Sie verwenden können

Das Megatron-Team von NVIDIA bietet eine praktische, weit verbreitete Näherung für die End-to-End-Trainingszeit: 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

wo:

PPP = Anzahl der Modellparameter (Gewichte)
TTT = Anzahl der Trainingstoken
NNN = Anzahl der GPUs
XXX = anhaltender Durchsatz pro GPU (in FLOPs/s, oft ausgedrückt als TeraFLOPs)
der Faktor 8 ergibt sich aus der Vorwärts- und Rückwärtszählung + Optimierer und anderen Konstanten in der Näherung der Transformator-FLOPs.

Umgestellt, um GPUs für einen Zielzeitplan abzuschätzen: N≈8⋅T⋅PX⋅training_time (s)N \approx 8 \cdot \frac{T \cdot P}{X \cdot \text{training\_time (s)}}N≈8⋅X⋅training_time (s)T⋅P

Dies ist die wichtigste technische Formel zur Umrechnung eines Rechenbudgets (FLOPs) in eine GPU-Flottengröße und der Ausgangspunkt für jede Schätzung der GPU-Anzahl.

Wichtige Vorbehalte

„X“ (anhaltende TFLOPs pro GPU) ist die Zahl, die am schwierigsten festzulegen ist. Theoretische Spitzen-FLOPs (Spezifikationen) sind aufgrund von Speicherverkehr, Kommunikation und Pipeline-Blasen in der Regel viel höher als das, was ein echter Trainingsjob erreicht. NVIDIA berichtete von einem erreicht Durchsatz von ~163 TFLOPs pro A100-GPU in einem End-to-End-Trainingsexperiment mit einem großen Modell; H100- und Blackwell-Geräte haben deutlich höhere theoretische Spitzenwerte, der erreichbare dauerhafte Durchsatz hängt jedoch vom Software-Stack, der parallelen Modellkonfiguration und der Kommunikationsstruktur ab. Berücksichtigen Sie bei der Budgetplanung die erzielten Durchsätze mit Vorsicht.
Token-Budget TTT ist nicht standardisiert. NVIDIA verwendete etwa 450 Milliarden Token für ein Beispiel mit einer Billion Parametern; andere Teams verwenden andere Token/Parameter-Verhältnisse (und zunehmend werden synthetische Token verwendet). Geben Sie die Token-Annahme immer explizit an.
Speicher- und Topologiebeschränkungen (Speicher pro GPU, NVLink-Fabric, Pipeline-/Tensor-Parallelitätsgrenzen) können dazu führen, dass bestimmte GPU-Typen besser für große, eng fragmentierte Modelle geeignet sind, selbst wenn sie ähnliche FLOP-Zahlen haben. Rack-Scale-Systeme wie NVIDIAs GB300/GB300 NVL72 verändern das praktische Gleichgewicht zwischen FLOPs und Speicher.

Wie viele GPUs nutzten frühere Generationen?

Historische Anker: GPT-3- und GPT-4-Berichte

Branchenberichte und technische Kommentare haben wiederholt die gemeldeten GPU-Zahlen früherer Modelle als Grundlage für Schätzungen für spätere Modelle verwendet. Mehrere seriöse Medien und Branchenbeobachter schätzen, dass das Vortraining von GPT-4 über Wochen bis Monate Zehntausende von A100-GPUs umfasste. Beispielsweise beziffern aktuelle Berichte den Trainings-Footprint von GPT-4 auf etwa 10–25 A100, je nachdem, ob der maximale GPU-Bestand oder die während des Vortrainings gleichzeitig aktiven GPUs gezählt werden. Diese historischen Ankerwerte sind nützlich, da sie die Größenordnung und die Veränderungen des Durchsatzes pro Gerät durch Hardwaregenerationen (A100 → H100 / Blackwell) verdeutlichen.

Implikation: Wenn GPT-4 etwa 10–25 A100s verwendet, würde GPT-5 – wenn es um eine oder mehrere Größenordnungen größer wäre oder mit mehr Token trainiert würde – deutlich mehr Gesamtrechenleistung erfordern. Verbesserungen bei Hardware (H100/Blackwell/TPU) und Software (Optimierer/Präzision/Expertenmix, Dateneffizienz) können jedoch die Anzahl der physischen Geräte reduzieren, die für die gleiche oder eine höhere Rechenleistung erforderlich sind.

Wie viele GPUs würden Sie für verschiedene Szenarien im GPT-5-Maßstab benötigen?

Im Folgenden führe ich drei konkrete Szenarioberechnungen durch – dieselbe Methode, unterschiedliche Annahmen –, damit Sie sehen können, wie sich die GPU-Anzahl mit der Modellgröße, der Hardware und dem Zeitbudget verändert. Ich gebe die Annahmen explizit an, damit Sie sie wiederholen oder anpassen können.

Verwendete Annahmen (explizit)

Kernformel für FLOPs: N≈8⋅T⋅PX⋅ZeitN \approx 8 \cdot \frac{T \cdot P}{X \cdot \text{Zeit}}N≈8⋅X⋅ZeitT⋅P. (Siehe NVIDIA Megatron.)
Skalierung der Tokenanzahl: Ich verwende NVIDIAs Beispiel von ca. 450 Milliarden Token pro 1T Parameter (also T≈0.45⋅PT \ca. 0.45 \cdot PT≈0.45⋅P) als Basis und skaliere die Token für diese Szenarien linear mit den Parametern. Das ist eine plausible, aber keine universelle Wahl – manche Teams verwenden mehr oder weniger Token pro Parameter.
Trainingsfenster: 90 Tage (≈ 7,776,000 Sekunden). Kürzere Zeitpläne erfordern proportional mehr GPUs, längere Zeitpläne weniger.
Dauerhafte Durchsätze pro GPU (X, TFLOPs): drei pragmatische Ebenen, um Sensibilität zu zeigen:

Konservative/ältere A100-Klasse erreicht: 163 TFLOPs pro GPU (von NVIDIA gemessener erreichter Durchsatz in einem 1T-Beispiel).
Moderner High-End-Effektivdurchsatz der H100-Klasse: ~600 TFLOPS (ein konservativer, erreichbarer Bruchteil der theoretischen Tensor-Core-Spitzen von H100 nach Berücksichtigung von Ineffizienzen auf Systemebene).
Rack-Scale Blackwell/GB300 effektiv: ~2,000 TFLOPS pro GPU (stellt aggressive Blackwell/GB300-Rack-Effizienz der nächsten Generation und FP4-/Optimierungsvorteile dar; die tatsächlichen Dauerzahlen variieren je nach Arbeitslast und Topologie).

Hinweis: diese X-Werte sind Annahmen Für eine technische Illustration verwenden Sie sie als Knöpfe, die Sie ändern können. Es geht darum, Größenordnungen darzustellen.

Ergebnisse (gerundet)

Unter Verwendung der Formel und der obigen Annahmen gilt für einen 90-tägigen Trainingslauf mit Tokens der Skalierung T=0.45⋅PT=0.45\cdot PT=0.45⋅P:

1 Billion Parameter (1T):

mit 163 TFLOPs/GPU → ≈ 2,800 GPUs.
mit 600 TFLOPs/GPU → ≈ 770 GPUs.
mit 2,000 TFLOPs/GPU → ≈ 230 GPUs.

3 Billion Parameter (3T):

mit 163 TFLOPs/GPU → ≈ 25,600 GPUs.
mit 600 TFLOPs/GPU → ≈ 6,900 GPUs.
mit 2,000 TFLOPs/GPU → ≈ 2,100 GPUs.

10 Billion Parameter (10T):

mit 163 TFLOPs/GPU → ≈ 284,000 GPUs.
mit 600 TFLOPs/GPU → ≈ 77,000 GPUs.
mit 2,000 TFLOPs/GPU → ≈ 23,000 GPUs.

Diese zeigen, warum die Schätzungen so stark voneinander abweichen: Eine Änderung des dauerhaften Durchsatzes pro GPU (Hardware und Software) oder der gewünschten Trainingszeit verändert die GPU-Anzahl dramatisch. Ein zehnmal größeres Modell erfordert zehnmal mehr Parameter PPP, und da Token normalerweise auch mit der Modellgröße skaliert werden, wachsen die gesamten FLOPs (und damit der GPU-Bedarf) überlinear, wenn Sie ein festes Zeitbudget einhalten.

Best-Effort-Bereich für GPT-5 (Synthese):

Untergrenze (recheneffizientes Rezept + Durchsatz der Blackwell/H100-Klasse): ~10,000–25,000 H100-äquivalente GPUs, die über Monate hinweg eingesetzt werden (wenn das Modell erhebliche algorithmische Effizienzsteigerungen und eine geringere Parameteranzahl mit aggressiver Datenerweiterung/Feinabstimmung verwendet).
Zentral (plausibles Mainstream-Szenario): ~25,000–80,000 H100-äquivalente GPUs (entspricht einer Steigerung gegenüber den von GPT-4 gemeldeten Zehntausenden, um größeren Rechenbudgets und Token-Anzahlen Rechnung zu tragen).
Obergrenze (sehr großes Modell mit mehreren Billionen Parametern, das mit wenigen algorithmischen Abkürzungen trainiert wurde): 80,000–150,000+ H100-äquivalente GPUs in Spitzenzeiten (wenn das Team eine sehr kurze Echtzeit anstrebte und viele Geräte parallel verwendete).

Diese Bereiche entsprechen dem aktuellen Durchsatz der Anbieter, der historischen GPU-Nutzung für frühere Modelle und den gemeldeten Clustergrößen der Branche. Sie sind Schätzungen, keine direkten Zulassungen von OpenAI. Die genaue Zahl für GPT-5 bleibt proprietär.

Was trägt neben dem Rohlauf vor dem Training noch zur GPU-Rechnung bei?

Faktoren, die die Anzahl der Geräte erhöhen

Ambitionen hinsichtlich Parameteranzahl und Token: Um die optimale Rechenleistung zu gewährleisten, ist eine Verdoppelung der Parameter normalerweise mit einer vergleichbaren Erhöhung der Tokens verbunden.
Wunsch nach kurzer Wanduhrzeit: Um das Training in Wochen statt Monaten abzuschließen, ist eine proportionale Erhöhung der Anzahl gleichzeitiger GPUs erforderlich.
Große Validierungs- oder RLHF-Regime: Umfangreiche RLHF- oder menschliche Feedback-Zyklen nach dem Training sorgen für eine sinnvolle GPU-Nutzung über die Basis-Vortrainings-FLOPs hinaus.
Ineffizienzen im Netzwerk und in der Infrastruktur: Eine schlechte Skalierung der Verbindungen oder eine geringe Auslastung erhöht die Anzahl der physischen GPUs, die zum Erreichen des angekündigten Durchsatzes erforderlich sind.

RLHF, Feinabstimmung und Bewertung

Reinforcement Learning aus menschlichen Feedbackphasen (RLHF), mehrstufige Feinabstimmung, Red-Teaming-Läufe und umfangreiche Evaluations-Sweeps erfordern zusätzlich zu den FLOPs vor dem Training erhebliche zusätzliche Rechenleistung. Diese Folgephasen erfordern oft effiziente Policy-Trainingsschleifen und wiederholte Inferenz im großen Maßstab (die auf anderen GPU-Clustern bereitgestellt werden), sodass die Projekt Der GPU-Footprint ist größer als die Schätzung vor dem Training. Die GPT-5-Entwicklung von OpenAI verweist ausdrücklich auf ausgefeilte Sicherheits- und Bewertungsprozesse, die über das Vortraining hinaus Rechenleistung hinzufügen.

Datengenerierung und synthetische Token

Der Mangel an hochwertigen Token in sehr großem Maßstab führt dazu, dass Teams synthetische Token (selbstspielende, modellgenerierte Fortsetzungen) generieren, deren Erstellung und Überprüfung wiederum Rechenleistung erfordert. Die Berücksichtigung dieser Pipeline erhöht den gesamten GPU- und Echtzeit-Rechenaufwand während eines Modellprojekts.

Flotte für Start und Iteration bereitstellen

Die Einführung eines Modells für Millionen von Nutzern erfordert eine große Inferenzflotte, die vom Trainingscluster getrennt ist. Berichte, wonach OpenAI Hunderttausende bis über eine Million GPUs online hatte, beinhalten auch die Bereitstellungskapazität. Dies ist eine andere Budgetlinie als der Trainingscluster, wird aber in öffentlichen Diskussionen oft vermischt.

Fazit

Es gibt keine allgemeingültige Zahl für die Anzahl der GPUs, die zum Trainieren von GPT-5 benötigt werden. Die Antwort hängt von der Parametrisierung des Modells, dem Trainingsrezept und davon ab, ob die tatsächliche Zeit oder die Gesamtkosten Priorität haben. Die vertretbarste Annahme ist, dass öffentliche Herstellerspezifikationen, Skalierungsgesetzforschung und Branchenberichte als Anker dienen. Öffentlichkeit Schätzung ist, dass GPT-5-Klasse-Training wahrscheinlich erforderlich Zehntausende H100-äquivalente GPUs am Höhepunkt (ein plausibler zentraler Bereich: ~25–80 H100-Äquivalente), mit aggregierten GPU-Stunden in der mehrere Millionen range.

Wo kann ich auf GPT-5 zugreifen?

Wenn Sie programmatischen Zugriff wünschen oder GPT-5 Pro in Produkte einbetten möchten, verwenden Sie die API. OpenAI, CometAPI usw. enthalten Modellnamen für die GPT-5-Familie (gpt-5-pro / gpt-5-pro-2025-10-06) und die Abrechnung erfolgt pro verwendetem Token. Die API ermöglicht erweiterte Funktionen wie toolgestützte Ausführung, längere Kontextfenster, Streaming-Antworten und Modellparameter zur Steuerung des Argumentationsaufwands/der Ausführlichkeit.

CometAPI ist eine einheitliche API-Plattform, die über 500 KI-Modelle führender Anbieter – wie die GPT-Reihe von OpenAI, Gemini von Google, Claude von Anthropic, Midjourney, Suno und weitere – in einer einzigen, entwicklerfreundlichen Oberfläche vereint. Durch konsistente Authentifizierung, Anforderungsformatierung und Antwortverarbeitung vereinfacht CometAPI die Integration von KI-Funktionen in Ihre Anwendungen erheblich. Ob Sie Chatbots, Bildgeneratoren, Musikkomponisten oder datengesteuerte Analyse-Pipelines entwickeln – CometAPI ermöglicht Ihnen schnellere Iterationen, Kostenkontrolle und Herstellerunabhängigkeit – und gleichzeitig die neuesten Erkenntnisse des KI-Ökosystems zu nutzen.

Entwickler können zugreifen GPT-5 Pro über CometAPI, die neuste Modellversion wird immer mit der offiziellen Website aktualisiert. Erkunden Sie zunächst die Fähigkeiten des Modells in der Spielplatz und konsultieren Sie die API-Leitfaden Für detaillierte Anweisungen. Stellen Sie vor dem Zugriff sicher, dass Sie sich bei CometAPI angemeldet und den API-Schlüssel erhalten haben. CometAPI bieten einen Preis weit unter dem offiziellen Preis an, um Ihnen bei der Integration zu helfen.

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