Quante GPU servono per addestrare gpt-5? Tutto quello che devi sapere

Addestrare un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) all'avanguardia come GPT-5 è un'impresa ingegneristica, logistica e finanziaria di grandi dimensioni. Titoli e indiscrezioni sul numero di GPU utilizzate variano notevolmente, da poche decine di migliaia a diverse centinaia di migliaia, e parte di questa varianza deriva dal cambiamento delle generazioni hardware, dall'aumento dell'efficienza del software e dal fatto che le aziende raramente pubblicano dati di telemetria di addestramento completi. In questo articolo spiego come viene ricavata la stima e metto in evidenza i vincoli che determinano il numero finale.

Quante GPU sono necessarie per addestrare GPT-5?

Risposta breve: Non esiste un numero univoco. I segnali pubblici e le formule di scalabilità tecnica indicano risposte plausibili che vanno da poche migliaia (per un training run compatto e flessibile nel tempo) fino a poche centinaia di migliaia se si insiste nell'addestrare un modello molto grande e denso in una finestra temporale breve con GPU commerciali. L'estremità di questo intervallo dipende da dimensione del modello, budget di calcolo per l'addestramento (FLOP), gettoni utilizzati, throughput sostenuto per GPU, budget di tempoe se si utilizza hardware Blackwell rack-scale più recente o macchine A100/H100 più datate. OpenAI afferma che GPT-5 è stato addestrato su supercomputer Microsoft Azure (non un conteggio preciso delle GPU), e la copertura esterna e le stime approssimative di progettazione forniscono il resto del quadro.

OpenAI (come la maggior parte delle organizzazioni) non pubblica conteggi FLOP di training esatti o il registro grezzo delle ore GPU per i suoi modelli più grandi, quindi combiniamo le specifiche dei fornitori, i modelli storici di utilizzo della GPU osservati per i modelli precedenti e le leggi di scalabilità per produrre intervalli difendibili.

Quale regola di base lega le dimensioni del modello al numero di GPU?

La formula di base che puoi usare

Il team Megatron di NVIDIA fornisce un'approssimazione pratica e ampiamente utilizzata per il tempo di addestramento end-to-end: 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

dove:

PPP = numero di parametri del modello (pesi)
TTT = numero di token di addestramento
NNN = numero di GPU
XXX = throughput sostenuto per GPU (in FLOP/sec, spesso espresso come teraFLOP)
il fattore 8 deriva dal conteggio avanti+indietro + ottimizzatore e altre costanti nell'approssimazione dei FLOP del trasformatore.

Riorganizzato per stimare le GPU per una pianificazione target: 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

Questa è la formula ingegneristica più importante per convertire un budget di elaborazione (FLOP) in dimensioni di una flotta di GPU, ed è il punto di partenza per qualsiasi stima del numero di GPU.

Avvertenze importanti

“X” (TFLOP sostenuti per GPU) è il numero più difficile da definire. I picchi FLOP teorici (specifiche) sono solitamente molto più alti di quelli ottenuti da un vero lavoro di formazione a causa del traffico di memoria, della comunicazione e delle bolle di pipeline. NVIDIA ha segnalato un raggiunto Throughput di ~163 TFLOP per GPU A100 in un esperimento di addestramento end-to-end su modelli di grandi dimensioni; i dispositivi H100 e Blackwell presentano picchi teorici molto più elevati, ma il throughput sostenibile raggiungibile dipende dallo stack software, dalla configurazione parallela del modello e dal fabric di comunicazione. Utilizzare throughput ottenuti conservativi in fase di budgeting.
TTT del budget del token non è standardizzato. NVIDIA ha utilizzato circa 450 miliardi di token per un esempio da 1 trilione di parametri; altri team utilizzano rapporti token/parametri diversi (e i token sintetici sono sempre più utilizzati). Indicare sempre esplicitamente l'ipotesi relativa al token.
Vincoli di memoria e topologia (memoria per GPU, fabric NVLink, limiti di parallelismo di pipeline/tensor) possono rendere alcuni tipi di GPU più adatti a modelli di grandi dimensioni con sharding elevato, anche se hanno numeri FLOP simili. I sistemi rack-scale come GB300/GB300 NVL72 di NVIDIA modificano l'equilibrio pratico tra FLOP e memoria.

Quante GPU utilizzavano le generazioni precedenti?

Ancore storiche: report GPT-3 e GPT-4

I report di settore e i commenti tecnici hanno ripetutamente utilizzato i conteggi di GPU riportati per i modelli precedenti per consolidare le stime per quelli successivi. Diversi organi di stampa autorevoli e osservatori del settore stimano che il pre-addestramento di GPT-4 abbia coinvolto decine di migliaia di GPU A100 nell'arco di settimane o mesi. Ad esempio, i report contemporanei collocano l'impatto del training di GPT-4 nell'intervallo di circa 10-25 A100, a seconda che si consideri l'inventario di GPU di picco o le GPU attive contemporaneamente durante il pre-addestramento. Questi riferimenti storici sono utili perché mostrano l'ordine di grandezza e come le generazioni hardware (A100 → H100 / Blackwell) modificano la produttività per dispositivo.

Coinvolgimento: Se GPT-4 utilizzasse circa 10-25 A100, allora GPT-5, se più grande di uno o più ordini di grandezza o addestrato su più token, richiederebbe una potenza di calcolo aggregata significativamente maggiore. Tuttavia, i miglioramenti hardware (H100/Blackwell/TPU) e software (ottimizzatore/precisione/combinazione di esperti, efficienza dei dati) possono ridurre il numero di dispositivi fisici necessari per fornire una potenza di calcolo uguale o superiore.

Quante GPU sarebbero necessarie per diversi scenari su scala GPT-5?

Di seguito eseguo tre calcoli di scenari concreti (stesso metodo, ipotesi diverse), in modo da poter vedere come il numero di GPU varia in base alle dimensioni del modello, all'hardware e al budget temporale. Indico le ipotesi in modo esplicito, in modo che possiate ripeterle o modificarle.

Ipotesi utilizzate (esplicite)

Formula dei FLOP principali: N≈8⋅T⋅PX⋅tempoN \approx 8 \cdot \frac{T \cdot P}{X \cdot \text{tempo}}N≈8⋅X⋅tempoT⋅P. (Vedi NVIDIA Megatron.)
Scalabilità del conteggio dei token: Utilizzo l'esempio di NVIDIA di ~450 miliardi di token per 1 T di parametri (quindi T≈0.45⋅PT \approx 0.45 \cdot PT≈0.45⋅P) come base e ridimensiono i token linearmente con i parametri per questi scenari. Questa è una scelta plausibile ma non universale: alcuni team usano più o meno token per parametro.
Finestra di formazione: 90 giorni (≈ 7,776,000 secondi). Le pianificazioni più brevi richiedono proporzionalmente più GPU; quelle più lunghe ne richiedono meno.
Throughput sostenuti per GPU (X, TFLOP): tre livelli pragmatici per dimostrare la sensibilità:

Classe A100 conservativa/vecchia ottenuta: 163 TFLOPs per GPU (rendimento ottenuto misurato da NVIDIA in un esempio da 1 T).
Moderna capacità di elaborazione effettiva di fascia alta di classe H100: ~600 TFLOP (una frazione conservativa e realizzabile dei picchi teorici del tensore-core H100 dopo aver tenuto conto delle inefficienze a livello di sistema).
Bilancia a rack Blackwell/GB300 efficace: ~2,000 TFLOP per GPU (rappresenta efficienze aggressive dei rack Blackwell/GB300 di nuova generazione e vantaggi di ottimizzazione/FP4; i numeri reali sostenuti varieranno in base al carico di lavoro e alla topologia).

Nota: questi valori X sono ipotesi Per un esempio di ingegneria, usateli come manopole che potete modificare. Lo scopo è mostrare ordini di grandezza.

Risultati (arrotondati)

Utilizzando la formula e le ipotesi di cui sopra, per un ciclo di addestramento di 90 giorni con token scalati come T=0.45⋅PT=0.45\cdot PT=0.45⋅P:

1 trilione di parametri (1T):

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

3 trilione di parametri (3T):

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

10 trilione di parametri (10T):

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

Questi dati mostrano perché le stime variano così ampiamente: una variazione nel throughput sostenuto per GPU (hardware e software) o nel tempo di addestramento desiderato altera drasticamente il numero di GPU. Un modello dieci volte più grande richiede un PPP di parametri dieci volte superiore e, poiché anche i token sono in genere ridimensionati in base alle dimensioni del modello, i FLOP totali (e quindi il fabbisogno di GPU) crescono in modo superlineare se si mantiene un budget di tempo fisso.

Intervallo di best-effort per GPT-5 (sintesi):

Limite inferiore (ricetta efficiente dal punto di vista del calcolo + throughput di classe Blackwell/H100): ~10,000–25,000 GPU equivalenti a H100 distribuite nel corso di mesi (se il modello ha utilizzato significativi guadagni di efficienza algoritmica e un conteggio dei parametri inferiore con un'aggressiva ottimizzazione/ottimizzazione dei dati).
Centrale (scenario plausibile): Circa 25,000–80,000 GPU equivalenti a H100 (un passo avanti rispetto alle decine di migliaia segnalate da GPT-4, per tenere conto di budget di elaborazione e conteggi di token più ampi).
Limite superiore (modello di parametri molto ampio, multimiliardario, addestrato con poche scorciatoie algoritmiche): 80,000–150,000+ GPU equivalenti a H100 al massimo (se il team cercava di avere tempi di elaborazione molto brevi e utilizzava molti dispositivi in parallelo).

Questi intervalli sono coerenti con l'attuale throughput del fornitore, l'utilizzo storico della GPU per i modelli precedenti e le dimensioni dei cluster industriali segnalate. Sono stime, non ammissioni dirette da OpenAI. Il numero esatto per GPT-5 rimane proprietario.

Oltre all'esecuzione grezza di pre-allenamento, cos'altro comporta un aumento del costo della GPU?

Fattori che aumentano il numero di dispositivi

Ambizione nel conteggio dei parametri e dei token: Raddoppiare i parametri implica solitamente aumenti comparabili nei token per mantenere un calcolo ottimale.
Desiderio di avere poco tempo a disposizione: Per completare l'addestramento in settimane anziché in mesi è necessario un aumento proporzionale del numero di GPU simultanee.
Regimi di convalida su larga scala o RLHF: I sostanziali cicli di feedback umano o RLHF post-addestramento aggiungono un utilizzo significativo della GPU oltre ai FLOP di base pre-addestramento.
Inefficienze di rete e infrastruttura: Una scarsa scalabilità dell'interconnessione o un basso utilizzo aumentano il numero di GPU fisiche necessarie per realizzare la velocità di trasmissione pubblicizzata.

RLHF, messa a punto e valutazione

Le fasi di apprendimento per rinforzo da feedback umano (RLHF), la messa a punto multifase, le esecuzioni di red-teaming e le ampie sessioni di valutazione aggiungono un notevole carico di calcolo aggiuntivo ai FLOP di "pre-addestramento". Queste fasi successive richiedono spesso cicli di addestramento delle policy efficienti e inferenza ripetuta su larga scala (che viene fornita su altri cluster GPU), quindi progetto L'ingombro della GPU è maggiore della singola stima pre-addestramento. Lo sviluppo GPT-5 di OpenAI fa esplicito riferimento a sofisticati processi di sicurezza e valutazione che aggiungono capacità di calcolo oltre il pre-addestramento.

Generazione di dati e token sintetici

La scarsità di token di alta qualità su larga scala porta i team a generare token sintetici (continuazioni auto-giocabili generate dal modello) che a loro volta richiedono risorse di calcolo per essere prodotte e verificate. Tenere conto di questa pipeline aumenta il carico di lavoro complessivo in termini di GPU e di risorse di calcolo utilizzate durante un progetto di modello.

Flotta di servizio per il lancio e l'iterazione

Lanciare un modello a milioni di utenti richiede un'ampia flotta di inferenza separata dal cluster di addestramento. I report secondo cui OpenAI aveva centinaia di migliaia o più di un milione di GPU online includono la capacità di servizio. Si tratta di una voce di bilancio diversa rispetto al cluster di addestramento, ma spesso viene confusa nel dibattito pubblico.

Conclusione

Non esiste un numero pubblico univoco e definitivo per "quante GPU addestrare GPT-5", perché la risposta dipende dalla parametrizzazione del modello, dalla ricetta di addestramento e dal fatto che la priorità sia il tempo di esecuzione o il costo totale. Utilizzando come punti di riferimento le specifiche pubbliche dei fornitori, la ricerca sulle leggi di scalabilità e i report di settore, la soluzione più difendibile la percezione si stima che sia probabilmente necessaria una formazione di classe GPT-5 decine di migliaia di GPU equivalenti a H100 al picco (un intervallo centrale plausibile: ~25k–80k H100-equivalenti), con ore GPU aggregate nel multimilionario gamma.

Dove accedere a GPT-5

Se desideri un accesso programmatico o incorporare GPT-5 Pro nei prodotti, utilizza l'API. OpenAI, CometAPI ecc. includono nomi di modelli per la famiglia GPT-5 (gpt-5-pro / gpt-5-pro-2025-10-06) e la fatturazione avviene in base ai token utilizzati. L'API abilita funzionalità avanzate come l'esecuzione tramite strumenti, finestre contestuali più lunghe, risposte in streaming e parametri del modello per controllare lo sforzo di ragionamento/la verbosità.

CometAPI è una piattaforma API unificata che aggrega oltre 500 modelli di intelligenza artificiale (IA) di provider leader, come la serie GPT di OpenAI, Gemini di Google, Claude di Anthropic, Midjourney, Suno e altri, in un'unica interfaccia intuitiva per gli sviluppatori. Offrendo autenticazione, formattazione delle richieste e gestione delle risposte coerenti, CometAPI semplifica notevolmente l'integrazione delle funzionalità di IA nelle tue applicazioni. Che tu stia sviluppando chatbot, generatori di immagini, compositori musicali o pipeline di analisi basate sui dati, CometAPI ti consente di iterare più velocemente, controllare i costi e rimanere indipendente dal fornitore, il tutto sfruttando le più recenti innovazioni nell'ecosistema dell'IA.

Gli sviluppatori possono accedere GPT-5 Pro tramite CometAPI, l'ultima versione del modello è sempre aggiornato con il sito ufficiale. Per iniziare, esplora le capacità del modello nel Parco giochi e consultare il Guida API per istruzioni dettagliate. Prima di accedere, assicurati di aver effettuato l'accesso a CometAPI e di aver ottenuto la chiave API. CometaAPI offrire un prezzo molto più basso rispetto al prezzo ufficiale per aiutarti a integrarti.

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