¿Cuántas GPU se necesitan para entrenar gpt-5? Todo lo que necesitas saber

Entrenar un modelo de lenguaje grande (LLM) de vanguardia como GPT-5 es una enorme tarea de ingeniería, logística y financiera. Los titulares y rumores sobre la cantidad de GPU utilizadas varían enormemente, desde unas pocas decenas de miles hasta varios cientos de miles. Parte de esta variación se debe a las nuevas generaciones de hardware, las mejoras en la eficiencia del software y el hecho de que las empresas rara vez publican la telemetría completa del entrenamiento. En este artículo, explico cómo se obtiene la estimación y destaco las limitaciones que determinan la cifra final.

¿Cuántas GPU se necesitan para entrenar GPT-5?

Respuesta corta desde el principio: No hay una cifra única. Las señales públicas y las fórmulas de escalado técnico ofrecen respuestas plausibles desde unos pocos miles (para una ejecución de entrenamiento compacta y flexible en el tiempo) hasta unos pocos cientos de miles si se insiste en entrenar un modelo muy grande y denso en un período corto con GPU de consumo. El extremo de ese rango al que se llegue depende de... tamaño del modelo, presupuesto de cómputo de entrenamiento (FLOP), tokens utilizados, rendimiento sostenido por GPU, presupuesto de tiempo, y si se utiliza hardware Blackwell de escala de rack más reciente o máquinas A100/H100 más antiguas. OpenAI afirma que GPT-5 se entrenó en supercomputadoras Microsoft Azure (no se proporciona un recuento preciso de GPU), y la cobertura externa y las estimaciones preliminares de ingeniería proporcionan el resto del panorama.

OpenAI (como la mayoría de las organizaciones) no publica recuentos exactos de FLOP de entrenamiento ni el libro mayor de horas de GPU sin procesar para sus modelos más grandes, por lo que combinamos especificaciones de proveedores, patrones de uso de GPU históricos observados para modelos anteriores y leyes de escala para producir rangos defendibles.

¿Qué regla básica vincula el tamaño del modelo con el número de GPU?

La fórmula básica que puedes utilizar

El equipo Megatron de NVIDIA proporciona una aproximación práctica y ampliamente utilizada para el tiempo de entrenamiento de extremo a extremo: 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​

dónde:

• PPP = número de parámetros del modelo (pesos)
• TTT = número de tokens de entrenamiento
• NNN = número de GPU
• XXX = rendimiento sostenido por GPU (en FLOP/seg, a menudo expresado como teraFLOP)
• El factor 8 proviene de contar hacia adelante + hacia atrás + optimizador y otras constantes en la aproximación de FLOP del transformador.

Reorganizado para estimar las GPU para un cronograma objetivo: N≈8⋅T⋅PX⋅tiempo_de_entrenamiento (s)N \approx 8 \cdot \frac{T \cdot P}{X \cdot \text{tiempo_de_entrenamiento (s)}}N≈8⋅X⋅tiempo_de_entrenamiento (s)T⋅P​

Esta es la fórmula de ingeniería más importante para convertir un presupuesto de cómputo (FLOP) en un tamaño de flota de GPU, y es el lugar donde comenzamos cualquier estimación de cantidad de GPU.

Advertencias importantes

• “X” (TFLOPs sostenidos por GPU) es el número más difícil de determinar. Los FLOP máximos teóricos (especificaciones) suelen ser mucho más altos que los que se alcanzan en un trabajo de entrenamiento real debido al tráfico de memoria, la comunicación y las burbujas de canalización. NVIDIA informó un alcanzado Rendimiento de ~163 TFLOPs por GPU A100 en un experimento de entrenamiento integral de modelos grandes. Los dispositivos H100 y Blackwell presentan picos teóricos mucho más altos, pero el rendimiento sostenido alcanzable depende de la pila de software, la configuración paralela del modelo y la estructura de comunicación. Al presupuestar, utilice rendimientos obtenidos conservadores.
• Presupuesto de tokens TTT No está estandarizado. NVIDIA usó aproximadamente 450 mil millones de tokens para un ejemplo de un billón de parámetros; otros equipos usan diferentes proporciones de tokens por parámetro (y cada vez se usan más tokens sintéticos). Siempre indique explícitamente la suposición de tokens.
• Restricciones de memoria y topología Las limitaciones de memoria por GPU, estructura NVLink y paralelismo de pipelines/tensor pueden hacer que ciertos tipos de GPU sean más adecuados para modelos grandes y fragmentados, incluso con valores de FLOP similares. Los sistemas a escala de rack, como el NVL72 GB300 de NVIDIA, alteran el equilibrio práctico entre los valores de FLOP y la memoria.

¿Cuántas GPU utilizaron las generaciones anteriores?

Anclajes históricos: informes GPT-3 y GPT-4

Los informes de la industria y los comentarios técnicos han utilizado repetidamente los recuentos de GPU reportados para modelos anteriores como referencia para las estimaciones de modelos posteriores. Diversos medios de comunicación y analistas de la industria de prestigio estiman que el preentrenamiento de GPT-4 implicó decenas de miles de GPU A100 durante semanas o meses. Por ejemplo, informes contemporáneos sitúan la huella de entrenamiento de GPT-4 en el rango de ~10 000 a 25 000 GPU A100, dependiendo de si se contabiliza el inventario máximo de GPU o las GPU activas simultáneamente durante el preentrenamiento. Estos puntos de referencia históricos son útiles porque muestran el orden de magnitud y cómo las generaciones de hardware (A100 → H100 / Blackwell) modifican el rendimiento por dispositivo.

Implicación: Si GPT-4 usara entre 10 000 y 25 000 A100, entonces GPT-5, si fuera uno o más órdenes de magnitud mayor, o se entrenara con más tokens, requeriría una capacidad de cómputo agregada significativamente mayor. Sin embargo, las mejoras en hardware (H100/Blackwell/TPU) y software (optimizador/precisión/combinación de expertos, eficiencia de datos) pueden reducir la cantidad de dispositivos físicos necesarios para ofrecer la misma capacidad de cómputo o una mayor.

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¿Cuántas GPU necesitarías para diferentes escenarios de escala GPT-5?

A continuación, realizo tres cálculos de escenarios concretos (mismo método, diferentes supuestos) para que puedas ver cómo varía el número de GPU según el tamaño del modelo, el hardware y el tiempo asignado. Indico los supuestos explícitamente para que puedas repetirlos o ajustarlos.

Supuestos utilizados (explícitos)

1. Fórmula de FLOP básicos: N≈8⋅T⋅PX⋅tiempoN \approx 8 \cdot \frac{T \cdot P}{X \cdot \text{tiempo}}N≈8⋅X⋅tiempoT⋅P​. (Véase NVIDIA Megatron).
2. Escalado del recuento de tokens: Utilizo el ejemplo de NVIDIA de ~450 mil millones de tokens por cada 1 T de parámetros (por lo tanto, T≈0.45⋅PT \approx 0.45 \cdot PT≈0.45⋅P) como referencia y escalo los tokens linealmente con los parámetros para estos escenarios. Esta es una opción plausible, pero no universal; algunos equipos usan más o menos tokens por parámetro.
3. Ventana de entrenamiento: 90 días (≈ 7 776 000 segundos). Los tiempos de procesamiento más cortos requieren proporcionalmente más GPU; los tiempos más largos requieren menos.
4. Rendimiento sostenido por GPU (X, TFLOP): tres niveles pragmáticos para mostrar sensibilidad:

• La clase A100 conservadora/antigua logró: 163 TFLOPs por GPU (rendimiento alcanzado medido por NVIDIA en un ejemplo de 1T).
• Rendimiento efectivo moderno de clase H100 de alta gama: ~ 600 TFLOP (una fracción conservadora y alcanzable de los picos teóricos del núcleo tensorial H100 después de tener en cuenta las ineficiencias a nivel del sistema).
• Escala de bastidor Blackwell/GB300 eficaz: ~ 2,000 TFLOP por GPU (representa eficiencias de rack Blackwell/GB300 agresivas de próxima generación y beneficios de optimización/FP4; los números reales sostenidos variarán según la carga de trabajo y la topología).

Nota: Estos valores X son supuestos Para una ilustración de ingeniería, úsalas como perillas que puedes cambiar. El objetivo es mostrar órdenes de magnitud.

Resultados (redondeados)

Utilizando la fórmula y los supuestos anteriores, para una ejecución de entrenamiento de 90 días con tokens escalados como T=0.45⋅PT=0.45\cdot PT=0.45⋅P:

1 billón de parámetros (1T):

• con 163 TFLOP/GPU → ≈ 2,800 GPU.
• con 600 TFLOP/GPU → ≈ 770 GPU.
• con 2,000 TFLOP/GPU → ≈ 230 GPU.

3 billón de parámetros (3T):

• con 163 TFLOP/GPU → ≈ 25,600 GPU.
• con 600 TFLOP/GPU → ≈ 6,900 GPU.
• con 2,000 TFLOP/GPU → ≈ 2,100 GPU.

10 billón de parámetros (10T):

• con 163 TFLOP/GPU → ≈ 284,000 GPU.
• con 600 TFLOP/GPU → ≈ 77,000 GPU.
• con 2,000 TFLOP/GPU → ≈ 23,000 GPU.

Esto demuestra por qué las estimaciones varían tanto: un cambio en el rendimiento sostenido por GPU (hardware y software) o en el tiempo de entrenamiento deseado altera drásticamente la cantidad de GPU. Un modelo diez veces mayor requiere diez veces más parámetros PPP, y dado que los tokens también suelen escalarse con el tamaño del modelo, los FLOP totales (y, por lo tanto, las necesidades de GPU) crecen de forma superlineal si se mantiene un presupuesto de tiempo fijo.

Rango de mejor esfuerzo para GPT-5 (síntesis):

• Límite inferior (receta de cálculo eficiente + rendimiento de clase Blackwell/H100): Entre 10 000 y 25 000 GPU equivalentes a H100 implementadas durante meses (si el modelo utilizó ganancias significativas en la eficiencia algorítmica y un recuento de parámetros menor con un aumento/ajuste de datos agresivo).
• Central (escenario general plausible): Entre 25 000 y 80 000 GPU equivalentes a H100 (lo que supone un avance respecto de las decenas de miles informadas por GPT-4 para tener en cuenta mayores presupuestos de cómputo y cantidades de tokens).
• Límite superior (modelo muy grande, de varios billones de parámetros, entrenado con pocos atajos algorítmicos): Entre 80 000 y 150 000+ GPU equivalentes a H100 en el pico (si el equipo buscaba un tiempo de reloj muy corto y usaba muchos dispositivos en paralelo).

Estos rangos son consistentes con el rendimiento actual del proveedor, el uso histórico de la GPU para modelos anteriores y los tamaños de clústeres reportados por la industria. estima, no son admisiones directas de OpenAI. El número exacto de GPT-5 es confidencial.

¿Qué más se suma a la factura de la GPU además de la ejecución sin procesar del entrenamiento previo?

Factores que aumentan el número de dispositivos

• Ambición en el recuento de parámetros y tokens: La duplicación de parámetros generalmente implica aumentos comparables en tokens para seguir siendo óptimo en términos de cómputo.
• Deseo de un tiempo de reloj de pared corto: Para completar el entrenamiento en semanas en lugar de meses se requiere un aumento proporcional en el número de GPU simultáneas.
• Regímenes de validación a gran escala o RLHF: Los ciclos sustanciales de RLHF posteriores al entrenamiento o de retroalimentación humana agregan un uso significativo de la GPU más allá de los FLOP básicos previos al entrenamiento.
• Ineficiencias de red e infraestructura: Una escalabilidad deficiente de la interconexión o una baja utilización inflan la cantidad de GPU físicas necesarias para lograr el rendimiento anunciado.

RLHF, ajuste y evaluación

El aprendizaje por refuerzo a partir de las fases de retroalimentación humana (RLHF), el ajuste fino multietapa, las ejecuciones de equipos rojos y los barridos de evaluación a gran escala añaden una cantidad sustancial de cómputo adicional a los FLOP de "preentrenamiento". Estas fases posteriores suelen requerir bucles de entrenamiento de políticas eficientes e inferencia repetida a escala (que se ejecuta en otros clústeres de GPU), por lo que... Antecedentes La huella de la GPU es mayor que la estimación previa al entrenamiento. El desarrollo de GPT-5 de OpenAI hace referencia explícita a sofisticados procesos de seguridad y evaluación que añaden capacidad de procesamiento más allá del preentrenamiento.

Generación de datos y tokens sintéticos

La escasez de tokens de alta calidad a gran escala lleva a los equipos a generar tokens sintéticos (autojuegos, continuaciones generadas por el modelo), cuya producción y verificación requieren un alto consumo de recursos. Contabilizar este flujo de trabajo aumenta el consumo total de GPU y el consumo de recursos de reloj utilizados durante un proyecto de modelo.

Flota de servicio para lanzamiento e iteración

Lanzar un modelo a millones de usuarios requiere una gran flota de inferencias independiente del clúster de entrenamiento. Los informes que indican que OpenAI tenía entre cientos de miles y más de un millón de GPU en línea incluyen la capacidad de servicio. Esta partida presupuestaria es diferente a la del clúster de entrenamiento, pero a menudo se confunde en el debate público.

Conclusión

No existe una cifra pública definitiva para "cuántas GPU se necesitan para entrenar GPT-5", ya que la respuesta depende de la parametrización del modelo, la receta de entrenamiento y si la prioridad es el tiempo de respuesta o el costo total. Utilizando las especificaciones públicas de los proveedores, la investigación de las leyes de escalado y los informes del sector como referencia, la opción más defendible... público Se estima que probablemente se requiera capacitación de clase GPT-5 Decenas de miles de GPU equivalentes a H100 en el pico (un rango central plausible: ~25k–80k equivalentes de H100), con horas de GPU agregadas en el multimillonario rango.

Dónde acceder a GPT-5

Si desea acceso programático o integrar GPT-5 Pro en productos, utilice la API. OpenAI, CometAPI, etc., incluye nombres de modelos para la familia GPT-5 (gpt-5-pro / gpt-5-pro-2025-10-06) y la facturación se realiza por tokens utilizados. La API permite funciones avanzadas como ejecución habilitada por herramientas, ventanas de contexto más largas, respuestas en tiempo real y parámetros del modelo para controlar el esfuerzo y la verbosidad del razonamiento.

CometAPI es una plataforma API unificada que integra más de 500 modelos de IA de proveedores líderes, como la serie GPT de OpenAI, Gemini de Google, Claude de Anthropic, Midjourney, Suno y más, en una única interfaz intuitiva para desarrolladores. Al ofrecer autenticación, formato de solicitudes y gestión de respuestas consistentes, CometAPI simplifica drásticamente la integración de las capacidades de IA en sus aplicaciones. Ya sea que esté desarrollando chatbots, generadores de imágenes, compositores musicales o canales de análisis basados ​​en datos, CometAPI le permite iterar más rápido, controlar costos y mantenerse independiente del proveedor, todo mientras aprovecha los últimos avances del ecosistema de IA.

Los desarrolladores pueden acceder GPT-5 Pro a través de CometAPI, la última versión del modelo Se actualiza constantemente con el sitio web oficial. Para empezar, explora las capacidades del modelo en el Playground y consultar el Guía de API Para obtener instrucciones detalladas, consulte la sección "Antes de acceder, asegúrese de haber iniciado sesión en CometAPI y de haber obtenido la clave API". CometAPI Ofrecemos un precio muy inferior al oficial para ayudarte a integrarte.

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