GPT-5のトレーニングに必要なGPUの数は？知っておくべきことすべて

GPT-5のような最先端の大規模言語モデル（LLM）の学習は、エンジニアリング、ロジスティクス、そして資金面で膨大な作業となります。使用されたGPUの数に関する報道や噂は、数万から数十万まで大きく異なります。こうしたばらつきの一部は、ハードウェア世代の変化、ソフトウェアの効率向上、そして企業が完全な学習テレメトリを公開することがほとんどないという事実に起因しています。この記事では、推定値の導出方法を説明し、最終的な数値を決定する制約について解説します。

GPT-5 をトレーニングするには GPU がいくつ必要ですか?

最初に簡単に答えます: 単一の数字はありません。公開されているシグナルや技術的なスケーリング式から、数千単位（コンパクトで時間的に柔軟なトレーニングランの場合）から、非常に大規模で高密度なモデルをコモディティGPUで短期間でトレーニングする必要がある場合の数十万単位まで、妥当な答えが導き出されます。その範囲のどの端に落ち着くかは、以下の要素に依存します。 モデルサイズ, トレーニング計算予算（FLOP）, 使用されたトークン, , 、そして新しいラックスケールのBlackwellハードウェアを使用するか、それとも古いA100/H100マシンを使用するか。OpenAIによると、GPT-5はMicrosoft Azureスーパーコンピューターで学習されたとのこと（正確なGPU数は不明）。残りの詳細は、外部の報道やエンジニアリングによる概算から得られている。