Combien de GPU pour entraîner gpt-5 ? Tout ce que vous devez savoir

L'entraînement d'un modèle de langage étendu (LLM) de pointe comme GPT-5 représente un investissement considérable en termes d'ingénierie, de logistique et de financement. Les rumeurs et les titres sur le nombre de GPU utilisés varient considérablement – de quelques dizaines de milliers à plusieurs centaines de milliers – et cette variation s'explique en partie par l'évolution des générations de matériel, les gains d'efficacité des logiciels et la rareté des données de télémétrie d'entraînement publiées par les entreprises. Dans cet article, j'explique comment cette estimation est calculée et je souligne les contraintes qui déterminent le nombre final.

Combien de GPU faut-il pour entraîner GPT-5 ?

Réponse courte dès le départ : Il n'existe pas de chiffre unique. Les signaux publics et les formules techniques de mise à l'échelle proposent des réponses plausibles allant de quelques milliers (pour un entraînement compact et flexible dans le temps) à quelques centaines de milliers si vous insistez pour entraîner un modèle très volumineux et dense dans une fenêtre courte avec des GPU standard. Le choix de l'extrémité de cette fourchette dépend de taille du modèle, budget de calcul d'entraînement (FLOP), jetons utilisés, débit soutenu par GPU, budget-temps, et que vous utilisiez du matériel Blackwell récent à l'échelle du rack ou des machines A100/H100 plus anciennes. OpenAI indique que GPT-5 a été entraîné sur des supercalculateurs Microsoft Azure (le nombre de GPU n'est pas précis), et la couverture externe et les estimations techniques approximatives fournissent le reste de la situation.

OpenAI (comme la plupart des organisations) ne publie pas le nombre exact de FLOP d'entraînement ni le grand livre brut des heures GPU pour ses plus grands modèles. Nous combinons donc les spécifications des fournisseurs, les modèles d'utilisation historiques observés du GPU pour les modèles précédents et les lois de mise à l'échelle pour produire des plages défendables.

Quelle règle de base lie la taille du modèle au nombre de GPU ?

La formule de base que vous pouvez utiliser

L'équipe Megatron de NVIDIA fournit une approximation pratique et largement utilisée du temps de formation de bout en bout : 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

où:

PPP = nombre de paramètres du modèle (poids)
TTT = nombre de jetons d'entraînement
NNN = nombre de GPU
XXX = débit soutenu par GPU (en FLOP/s, souvent exprimé en téraFLOPs)
le facteur 8 provient du comptage en avant + en arrière + optimiseur et d'autres constantes dans l'approximation des FLOP du transformateur.

Réorganisé pour estimer les GPU pour un calendrier cible : 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

Il s'agit de la formule d'ingénierie la plus importante pour convertir un budget de calcul (FLOP) en taille de flotte de GPU, et c'est à partir de là que nous commençons toute estimation du nombre de GPU.

Mises en garde importantes

« X » (TFLOPs soutenus par GPU) est le nombre le plus difficile à déterminer. Les pics de FLOP théoriques (spécifications) sont généralement bien supérieurs à ce qu'atteint une tâche d'entraînement réelle en raison du trafic mémoire, de la communication et des bulles de pipeline. NVIDIA a signalé une atteint Débit d'environ 163 TFLOP par GPU A100 lors d'une expérience d'entraînement de bout en bout sur grand modèle ; les dispositifs H100 et Blackwell présentent des pics théoriques bien plus élevés, mais le débit soutenu atteignable dépend de la pile logicielle, de la configuration parallèle du modèle et de la structure de communication. Utilisez des débits obtenus prudents lors de la budgétisation.
Budget symbolique TTT N'est pas standardisé. NVIDIA a utilisé environ 450 milliards de jetons pour un exemple de 1 000 milliards de paramètres ; d'autres équipes utilisent des ratios jetons/paramètres différents (et les jetons synthétiques sont de plus en plus utilisés). Indiquez toujours explicitement l'hypothèse du jeton.
Contraintes de mémoire et de topologie (mémoire par GPU, structure NVLink, limites de parallélisme pipeline/tenseur) peuvent rendre certains types de GPU plus adaptés aux modèles volumineux et fortement fragmentés, même s'ils présentent des nombres de FLOP similaires. Les systèmes rackables comme le NVL72 GB300/GB300 de NVIDIA modifient l'équilibre pratique entre les FLOP et la mémoire.

Combien de GPU les générations précédentes utilisaient-elles ?

Ancres historiques : rapports GPT-3 et GPT-4

Les rapports sectoriels et les commentaires techniques ont régulièrement utilisé le nombre de GPU rapporté pour les modèles antérieurs afin d'ancrer les estimations des modèles ultérieurs. Plusieurs sources crédibles et observateurs du secteur estiment que le pré-entraînement de GPT-4 a impliqué des dizaines de milliers de GPU A100 sur une période de plusieurs semaines, voire de plusieurs mois. Par exemple, des rapports contemporains situent l'empreinte d'entraînement de GPT-4 entre 10 000 et 25 000 GPU A100, selon que l'on compte le nombre maximal de GPU ou les GPU actifs simultanément pendant le pré-entraînement. Ces ancrages historiques sont utiles car ils indiquent l'ordre de grandeur et l'influence des générations matérielles (A100 → H100 / Blackwell) sur le débit par périphérique.

Implication: Si GPT-4 utilisait environ 10 000 à 25 000 A100, GPT-5, s'il était plus grand d'un ou plusieurs ordres de grandeur, ou s'il était entraîné sur davantage de jetons, nécessiterait une puissance de calcul agrégée nettement supérieure. Cependant, les améliorations matérielles (H100/Blackwell/TPU) et logicielles (optimiseur/précision/combinaison d'experts, efficacité des données) peuvent réduire le nombre de périphériques physiques nécessaires pour fournir une puissance de calcul égale ou supérieure.

De combien de GPU auriez-vous besoin pour différents scénarios à l'échelle GPT-5 ?

Ci-dessous, j'exécute trois scénarios concrets de calcul (même méthode, hypothèses différentes) afin de vous montrer comment le nombre de GPU évolue en fonction de la taille du modèle, du matériel et du temps alloué. J'énonce les hypothèses de manière explicite afin que vous puissiez les répéter ou les ajuster.

Hypothèses utilisées (explicites)

Formule des FLOPs de base : N≈8⋅T⋅PX⋅tempsN \approx 8 \cdot \frac{T \cdot P}{X \cdot \text{temps}}N≈8⋅X⋅tempsT⋅P. (Voir NVIDIA Megatron.)
Mise à l'échelle du nombre de jetons : J'utilise l'exemple de NVIDIA d'environ 450 milliards de jetons par paramètre de 1 T (donc T≈0.45⋅PT \approx 0.45 \cdot PT≈0.45⋅P) comme référence et j'adapte les jetons de manière linéaire aux paramètres pour ces scénarios. C'est un choix plausible, mais pas universel : certaines équipes utilisent plus ou moins de jetons par paramètre.
Fenêtre d'entraînement : 90 jours (≈ 7 776 000 secondes). Les plannings courts nécessitent proportionnellement plus de GPU ; les plannings longs en nécessitent moins.
Débits soutenus par GPU (X, TFLOP) : trois niveaux pragmatiques pour montrer la sensibilité :

Conservateur / classe A100 plus ancienne réalisée : TFLOP 163 par GPU (débit atteint mesuré par NVIDIA dans un exemple de 1T).
Débit efficace moderne haut de gamme de classe H100 : ~600 TFLOP (une fraction conservatrice et réalisable des pics théoriques du Tensor-core H100 après prise en compte des inefficacités au niveau du système).
Rack-scale Blackwell/GB300 efficace : ~2,000 TFLOP par GPU (représente des efficacités de rack Blackwell/GB300 agressives de nouvelle génération et des avantages FP4/optimisation ; les chiffres réels durables varieront en fonction de la charge de travail et de la topologie).

Remarque: ces valeurs X sont hypothèses Pour une illustration technique, utilisez-les comme des boutons que vous pouvez actionner. L'objectif est de montrer des ordres de grandeur.

Résultats (arrondis)

En utilisant la formule et les hypothèses ci-dessus, pour une période d'entraînement de 90 jours avec des jetons mis à l'échelle comme T=0.45⋅PT=0.45\cdot PT=0.45⋅P :

1 billion de paramètres (1T) :

avec 163 TFLOP/GPU → ≈ 2 800 GPU.
avec 600 TFLOP/GPU → ≈ 2 800 GPU.
avec 2,000 TFLOP/GPU → ≈ 2 800 GPU.

3 billion de paramètres (3T) :

avec 163 TFLOP/GPU → ≈ 2 800 GPU.
avec 600 TFLOP/GPU → ≈ 2 800 GPU.
avec 2,000 TFLOP/GPU → ≈ 2 800 GPU.

10 billion de paramètres (10T) :

avec 163 TFLOP/GPU → ≈ 2 800 GPU.
avec 600 TFLOP/GPU → ≈ 2 800 GPU.
avec 2,000 TFLOP/GPU → ≈ 2 800 GPU.

Ces résultats illustrent la grande variabilité des estimations : une variation du débit soutenu par GPU (matériel et logiciel) ou du temps d'entraînement souhaité modifie considérablement le nombre de GPU. Un modèle dix fois plus grand nécessite dix fois plus de paramètres PPP, et comme les jetons sont généralement mis à l'échelle avec la taille du modèle, le nombre total de FLOP (et donc les besoins en GPU) augmente de manière super-linéaire si le budget temporel est fixe.

Plage de meilleurs efforts pour GPT-5 (synthèse) :

Limite inférieure (recette efficace en termes de calcul + débit de classe Blackwell/H100) : ~10 000 à 25 000 GPU équivalents H100 déployés sur plusieurs mois (si le modèle utilisait des gains d'efficacité algorithmique significatifs et un nombre de paramètres plus petit avec une augmentation/un réglage fin agressif des données).
Central (scénario dominant plausible) : ~25 000 à 80 000 GPU équivalents H100 (ce qui correspond à une augmentation par rapport aux dizaines de milliers signalés par GPT-4 pour tenir compte des budgets de calcul et des nombres de jetons plus importants).
Limite supérieure (modèle très volumineux, à plusieurs billions de paramètres, entraîné avec peu de raccourcis algorithmiques) : 80 000 à 150 000+ GPU équivalents H100 au maximum (si l'équipe recherchait un temps d'horloge très court et utilisait de nombreux appareils en parallèle).

Ces plages sont cohérentes avec le débit actuel des fournisseurs, l'historique d'utilisation des GPU pour les modèles précédents et les tailles de clusters industrielles signalées. Elles sont estimations, pas d'admissions directes d'OpenAI. Le nombre exact pour GPT-5 reste confidentiel.

Qu'est-ce qui ajoute à la facture du GPU en plus de l'exécution brute de pré-formation ?

Facteurs qui augmentent le nombre d'appareils

Ambition dans le nombre de paramètres et les jetons : Le doublement des paramètres implique généralement des augmentations comparables des jetons pour rester optimaux en termes de calcul.
Désir de temps d'horlogerie court : Pour terminer la formation en quelques semaines plutôt qu’en quelques mois, il faut une augmentation proportionnelle du nombre de GPU simultanés.
Grands régimes de validation ou RLHF : Des cycles RLHF ou de rétroaction humaine post-formation substantiels ajoutent une utilisation significative du GPU au-delà des FLOP de pré-formation de base.
Inefficacités du réseau et des infrastructures : Une mauvaise mise à l’échelle de l’interconnexion ou une faible utilisation gonflent le nombre de GPU physiques nécessaires pour atteindre le débit annoncé.

RLHF, réglage fin et évaluation

Les phases d'apprentissage par renforcement à partir de retours humains (RLHF), le réglage fin en plusieurs étapes, les exécutions en équipe rouge et les vastes séries d'évaluations ajoutent des ressources de calcul supplémentaires substantielles aux FLOP de « pré-entraînement ». Ces phases ultérieures nécessitent souvent des boucles d'entraînement de politiques efficaces et des inférences répétées à grande échelle (servies sur d'autres clusters GPU). Projet L'empreinte GPU est supérieure à l'estimation de pré-entraînement. Le développement de GPT-5 par OpenAI fait explicitement référence à des processus de sécurité et d'évaluation sophistiqués qui ajoutent des capacités de calcul au-delà du pré-entraînement.

Génération de données et jetons synthétiques

La rareté des jetons de haute qualité à très grande échelle incite les équipes à générer des jetons synthétiques (continuations auto-générées par le modèle), dont la production et la validation nécessitent des ressources de calcul. La prise en compte de ce pipeline augmente la charge de calcul globale du GPU et de l'horloge de calcul utilisée lors d'un projet de modélisation.

Flotte de service pour le lancement et l'itération

Le lancement d'un modèle auprès de millions d'utilisateurs nécessite une importante flotte d'inférences, distincte du cluster d'entraînement. Des rapports indiquant qu'OpenAI disposait de centaines de milliers, voire d'un million, de GPU en ligne incluent la capacité de service. Il s'agit d'un poste budgétaire distinct de celui du cluster d'entraînement, mais il est souvent confondu dans les débats publics.

Conclusion

Il n'existe pas de chiffre public unique et définitif concernant le nombre de GPU nécessaires à l'entraînement de GPT-5, car la réponse dépend du paramétrage du modèle, de la recette d'entraînement et de la priorité accordée au temps de calcul ou au coût total. En s'appuyant sur les spécifications publiques des fournisseurs, les études sur les lois d'échelle et les rapports sectoriels, la solution la plus défendable public l'estimation est que la formation de classe GPT-5 est probablement nécessaire des dizaines de milliers de GPU équivalents H100 au pic (une plage centrale plausible : ~25 000 à 80 000 équivalents H100), avec des heures GPU agrégées dans le multi millions Luxinar.

Où accéder à GPT-5

Pour un accès programmatique ou l'intégration de GPT-5 Pro dans vos produits, utilisez l'API. OpenAI, CometAPI, etc., incluent les noms de modèles de la famille GPT-5.gpt-5-pro / gpt-5-pro-2025-10-06) et la facturation est basée sur les jetons utilisés. L'API offre des fonctionnalités avancées telles que l'exécution assistée par outil, des fenêtres contextuelles plus longues, des réponses en continu et des paramètres de modèle pour contrôler l'effort de raisonnement et la verbosité.

CometAPI est une plateforme d'API unifiée qui regroupe plus de 500 modèles d'IA provenant de fournisseurs leaders, tels que la série GPT d'OpenAI, Gemini de Google, Claude d'Anthropic, Midjourney, Suno, etc., au sein d'une interface unique et conviviale pour les développeurs. En offrant une authentification, un formatage des requêtes et une gestion des réponses cohérents, CometAPI simplifie considérablement l'intégration des fonctionnalités d'IA dans vos applications. Que vous développiez des chatbots, des générateurs d'images, des compositeurs de musique ou des pipelines d'analyse pilotés par les données, CometAPI vous permet d'itérer plus rapidement, de maîtriser les coûts et de rester indépendant des fournisseurs, tout en exploitant les dernières avancées de l'écosystème de l'IA.

Les développeurs peuvent accéder GPT-5 Pro via CometAPI, la dernière version du modèle est constamment mis à jour avec le site officiel. Pour commencer, explorez les capacités du modèle dans la section cour de récréation et consultez le Guide de l'API Pour des instructions détaillées, veuillez vous connecter à CometAPI et obtenir la clé API avant d'y accéder. API Comet proposer un prix bien inférieur au prix officiel pour vous aider à vous intégrer.

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