gpt-5를 훈련하는 데 몇 개의 GPU가 필요할까요? 알아야 할 모든 것

GPT-5와 같은 최첨단 대규모 언어 모델(LLM)을 훈련하는 것은 엔지니어링, 물류, 그리고 재정적으로 막대한 비용이 소요되는 작업입니다. 사용된 GPU 수에 대한 헤드라인과 루머는 수만 대에서 수십만 대까지 매우 다양하며, 이러한 차이는 하드웨어 세대 변화, 소프트웨어 효율성 향상, 그리고 기업들이 전체 훈련 원격 측정 데이터를 거의 공개하지 않는다는 사실에서 비롯됩니다. 이 글에서는 추정치를 도출하는 방법을 설명하고 최종 수치를 결정하는 제약 조건을 강조합니다.

GPT-5를 훈련하려면 몇 개의 GPU가 필요합니까?

먼저 간단히 대답하자면: 단일 숫자는 없습니다. 공개 신호와 기술적 스케일링 공식은 수천 개(단축적이고 시간적으로 유연한 학습 실행의 경우)부터, 상용 GPU를 사용하여 짧은 윈도우에서 매우 크고 밀도가 높은 모델을 학습해야 하는 경우 수십만 개까지 가능한 합리적인 답을 제시합니다. 이 범위의 어느 쪽을 선택해야 하는지는 다음에 따라 달라집니다. 모델 크기, 훈련 컴퓨팅 예산(FLOP), 사용된 토큰, GPU당 지속 처리량, 시간 예산최신 랙 스케일 Blackwell 하드웨어를 사용하든, 구형 A100/H100 머신을 사용하든 마찬가지입니다. OpenAI는 GPT-5가 Microsoft Azure 슈퍼컴퓨터에서 학습되었다고 밝혔으며(정확한 GPU 개수는 언급하지 않음), 나머지 정보는 외부 커버리지 및 엔지니어링 추정치를 통해 제공됩니다.

OpenAI는 (대부분의 조직과 마찬가지로) 가장 큰 모델에 대한 정확한 학습 FLOP 수나 원시 GPU 시간 원장을 공개하지 않으므로 공급업체 사양, 이전 모델에 대한 과거 GPU 사용 패턴 관찰, 확장 법률을 결합하여 방어 가능한 범위를 생성합니다.

모델 크기를 GPU 수에 연결하는 기본 규칙은 무엇입니까?

사용할 수 있는 핵심 공식

NVIDIA의 Megatron 팀은 종단 간 학습 시간에 대한 실용적이고 널리 사용되는 근사치를 제공합니다. 학습 시간(초)≈8⋅T⋅PN⋅X\text{학습 시간(초)} \approx 8 \cdot \frac{T \cdot P}{N \cdot X}학습 시간(초)≈8⋅N⋅XT⋅P

여기서

PPP = 모델 매개변수(가중치)의 수
TTT = 훈련 토큰 수
NNN = GPU 수
XXX = GPU당 지속 처리량(FLOP/초, 종종 테라플롭으로 표현됨)
인수 8은 전방+후방 계산 + 최적화 및 변압기 FLOP 근사치의 다른 상수에서 나옵니다.

대상 일정에 대한 GPU 추정을 위해 재배열: N≈8⋅T⋅PX⋅훈련_시간(초)N \approx 8 \cdot \frac{T \cdot P}{X \cdot \text{훈련_시간(초)}}N≈8⋅X⋅훈련_시간(초)T⋅P

이는 컴퓨팅 예산(FLOP)을 GPU 플릿 크기로 변환하는 데 사용되는 가장 중요한 엔지니어링 공식이며, GPU 수 추정을 시작하는 지점입니다.

중요한 주의 사항

"X"(GPU당 지속되는 TFLOP)는 정확히 파악하기 가장 어려운 숫자입니다. 이론적인 최대 FLOP(사양)는 메모리 트래픽, 통신 및 파이프라인 버블로 인해 실제 학습 작업에서 달성하는 것보다 훨씬 높은 경우가 많습니다. NVIDIA는 달성 A100 GPU당 엔드투엔드 대규모 모델 학습 실험에서 약 163 TFLOP의 처리량을 기록했습니다. H100 및 Blackwell 디바이스는 이론상 최대 처리량이 훨씬 높지만, 달성 가능한 지속 처리량은 소프트웨어 스택, 모델 병렬 구성 및 통신 구조에 따라 달라집니다. 예산을 책정할 때는 달성된 처리량을 보수적으로 적용하십시오.
토큰 예산 TTT 표준화되지 않았습니다. NVIDIA는 1조 개의 매개변수를 가진 예시에 약 450억 개의 토큰을 사용했습니다. 다른 팀들은 다른 토큰/매개변수 비율을 사용하며, 합성 토큰의 사용도 점차 증가하고 있습니다. 토큰 가정은 항상 명시적으로 명시해야 합니다.
메모리 및 토폴로지 제약 조건 (GPU당 메모리, NVLink 패브릭, 파이프라인/텐서 병렬 처리 한계)는 FLOP 값이 비슷하더라도 특정 GPU 유형을 크고 촘촘하게 샤딩된 모델에 더 적합하게 만들 수 있습니다. NVIDIA의 GB300/GB300 NVL72와 같은 랙 스케일 시스템은 FLOP와 메모리 간의 실질적인 균형을 변화시킵니다.

이전 세대에서는 몇 개의 GPU를 사용했습니까?

역사적 앵커: GPT-3 및 GPT-4 보고

업계 보도와 기술 논평에서는 이전 모델의 GPU 수를 반복적으로 사용하여 이후 모델의 추정치를 확정해 왔습니다. 여러 신뢰할 만한 매체와 업계 전문가들은 GPT-4의 사전 학습에 수주에서 수개월에 걸쳐 수만 개의 A100 GPU가 사용되었을 것으로 추정합니다. 예를 들어, 동시대 보도에 따르면 GPT-4의 학습량은 최대 GPU 재고를 고려하는지, 사전 학습 중 동시에 활성화된 GPU를 고려하는지에 따라 약 1만~2만 5천 개의 A100 GPU 범위에 속합니다. 이러한 과거 기준점은 하드웨어 세대(A100 → H100 / Blackwell)가 기기당 처리량을 어떻게 변화시키는지, 그리고 그 규모를 보여주기 때문에 유용합니다.

함축: GPT-4가 약 1만~2만 5천 개의 A100을 사용했다면, GPT-5는 (한 자릿수 이상 더 크거나 더 많은 토큰으로 학습된 경우) 훨씬 더 많은 집계 컴퓨팅을 필요로 할 것입니다. 하지만 하드웨어(H100/Blackwell/TPU)와 소프트웨어(옵티마이저/정밀도/전문가 혼합, 데이터 효율성)의 개선을 통해 동일하거나 더 높은 컴퓨팅 성능을 제공하는 데 필요한 물리적 장치 수를 줄일 수 있습니다.

다양한 GPT-5 규모 시나리오에 필요한 GPU는 몇 개입니까?

아래에서는 세 가지 구체적인 시나리오를 계산해 보았습니다. 동일한 방법이지만 가정은 다릅니다. 이를 통해 모델 크기, 하드웨어, 그리고 시간 예산에 따라 GPU 수가 어떻게 변하는지 확인할 수 있습니다. 가정은 명시적으로 제시되어 있으므로 반복하거나 조정할 수 있습니다.

사용된 가정(명시적)

핵심 FLOP 공식: N≈8⋅T⋅PX⋅시간N \approx 8 \cdot \frac{T \cdot P}{X \cdot \text{시간}}N≈8⋅X⋅시간T⋅P. (NVIDIA Megatron 참조)
토큰 수 확장: 저는 NVIDIA의 1T 매개변수당 약 450억 개의 토큰(즉, T≈0.45⋅PT = 약 0.45 × PT≈0.45⋅P)을 기준으로 삼고, 이러한 시나리오에서 매개변수에 따라 토큰을 선형적으로 확장합니다. 이는 타당하지만 보편적인 선택은 아닙니다. 팀에 따라 매개변수당 토큰을 더 많이 사용하거나 더 적게 사용하기 때문입니다.
훈련 기간: 90일(약 7,776,000초). 일정이 짧을수록 비례적으로 더 많은 GPU가 필요하고, 일정이 길수록 더 적은 GPU가 필요합니다.
GPU당 지속 처리량(X, TFLOP): 민감성을 보여주는 세 가지 실용적인 수준:

보수적/구형 A100 클래스 달성: 163 TFLOPs GPU당(NVIDIA가 1T 예시에서 측정한 달성 처리량).
최신 고급 H100급 유효 처리량: ~600 TFLOP (시스템 수준의 비효율성을 고려한 후 H100 이론적 텐서코어 피크의 보수적이고 달성 가능한 부분).
랙 스케일 Blackwell/GB300 효과: ~2,000 TFLOP GPU당(차세대 Blackwell/GB300 랙 효율성과 FP4/최적화 이점을 나타냅니다. 실제 지속 수치는 작업 부하와 토폴로지에 따라 다릅니다).

참고 : 이 X 값은 가정 공학적 예시를 위해, 이를 변경할 수 있는 손잡이로 활용하세요. 중요한 것은 크기를 순서대로 보여주는 것입니다.

결과(반올림)

위의 공식과 가정을 사용하면 T=0.45⋅PT=0.45\cdot PT=0.45⋅P로 확장된 토큰을 사용한 90일 교육 실행의 경우:

1조 개의 매개변수(1T):

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

3조 개의 매개변수(3T):

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

10조 개의 매개변수(10T):

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

이는 사람들의 추정치가 왜 그렇게 큰 차이를 보이는지 보여줍니다. GPU당 지속 처리량(하드웨어 및 소프트웨어)이나 목표 학습 시간이 변하면 GPU 개수가 크게 달라집니다. 모델이 10배 더 크면 PPP(매개변수)도 10배 더 필요하고, 토큰은 일반적으로 모델 크기에 따라 크기가 조정되기 때문에 고정된 시간 예산을 유지하면 총 FLOP(그리고 GPU 요구량)가 초선형적으로 증가합니다.

GPT-5(합성)에 대한 최선의 노력 범위:

하한(계산 효율적인 레시피 + Blackwell/H100급 처리량): 수개월에 걸쳐 H100과 동등한 GPU 10,000~25,000개를 배포했습니다(모델이 공격적인 데이터 증강/미세 조정을 통해 알고리즘 효율성을 크게 향상시키고 매개변수 수를 줄이는 경우).
중앙(가능한 주류 시나리오): ~~25,000~~80,000개의 H100과 동등한 GPU(더 큰 컴퓨팅 예산과 토큰 수를 설명하기 위해 보고된 GPT-4의 수만 개보다 한 단계 더 높아짐).
상한(몇 가지 알고리즘 단축키로 학습된, 수조 개의 매개변수로 구성된 매우 큰 모델): 최대 80,000~150,000개 이상의 H100과 동등한 GPU(팀이 매우 짧은 벽시계 시간을 추구하고 많은 장치를 병렬로 사용하는 경우).

이러한 범위는 현재 공급업체의 처리량, 이전 모델의 과거 GPU 사용량 및 보고된 업계 클러스터 규모와 일치합니다. 견적OpenAI의 직접적인 입장은 아닙니다. GPT-5의 정확한 숫자는 독점으로 유지됩니다.

원시 사전 학습 실행 외에 GPU 비용에 추가되는 것은 무엇입니까?

장치 수를 늘리는 요인

매개변수 개수와 토큰의 야망: 매개변수를 두 배로 늘리면 일반적으로 컴퓨팅 최적화를 유지하기 위해 토큰도 비슷한 수준으로 증가하게 됩니다.
짧은 벽시계 시간을 원함: 몇 달이 아닌 몇 주 만에 훈련을 완료하려면 동시 GPU 수도 그에 비례하여 증가해야 합니다.
대규모 검증 또는 RLHF 체제: 상당한 양의 학습 후 RLHF 또는 인간 피드백 사이클을 통해 기본 학습 전 FLOP를 넘어 의미 있는 GPU 사용량이 추가됩니다.
네트워크 및 인프라 비효율성: 상호 연결 확장이 부족하거나 활용도가 낮으면 광고된 처리량을 실현하는 데 필요한 물리적 GPU 수가 늘어납니다.

RLHF, 미세 조정 및 평가

인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF) 단계, 다단계 미세 조정, 레드팀 실행, 그리고 대규모 평가 스윕은 "사전 학습" FLOP 외에도 상당한 추가 컴퓨팅을 제공합니다. 이러한 후속 단계는 효율적인 정책 학습 루프와 대규모 반복 추론(다른 GPU 클러스터에서 제공됨)을 필요로 하는 경우가 많으므로, 프로젝트 GPU 사용량은 단일 사전 학습 추정치보다 큽니다. OpenAI의 GPT-5 개발은 사전 학습을 넘어 컴퓨팅을 추가하는 정교한 안전 및 평가 프로세스를 명시적으로 참조합니다.

데이터 생성 및 합성 토큰

대규모 환경에서 고품질 토큰이 부족하기 때문에 팀은 합성 토큰(셀프 플레이, 모델 생성 연속)을 생성하게 되는데, 이러한 토큰을 생성하고 검증하기 위해서는 컴퓨팅이 필요합니다. 이러한 파이프라인을 고려하면 모델 프로젝트에서 사용되는 전체 GPU와 월클럭 컴퓨팅이 증가합니다.

출시 및 반복을 위한 함대 제공

수백만 명의 사용자에게 모델을 출시하려면 학습 클러스터와는 별개의 대규모 추론 플릿이 필요합니다. OpenAI가 수십만 개에서 백만 개 이상의 GPU를 온라인에 연결했다는 보고에는 서비스 용량이 포함되어 있습니다. 이는 학습 클러스터와는 다른 예산 범위이지만, 공개 토론에서는 종종 혼동됩니다.

결론

"GPT-5를 몇 개의 GPU로 학습시킬 것인가"에 대한 명확한 공식 수치는 없습니다. 답은 모델의 매개변수화, 학습 레시피, 그리고 우선순위가 실제 시간인지 총 비용인지에 따라 달라지기 때문입니다. 공개된 공급업체 사양, 스케일링 법칙 연구, 그리고 업계 보고서를 기반으로 가장 타당한 근거를 제시할 수 있습니다. 공개 GPT-5 수준의 교육이 필요할 것으로 추정됩니다. 수만 개의 H100 동급 GPU 정점에서 (가능한 중앙 범위: ~25k–80k H100 동등량), 총 GPU 시간을 사용하여 수백만 에 대해서도 소개했습니다.

GPT-5에 접속하는 곳

프로그래밍 방식으로 액세스하거나 GPT-5 Pro를 제품에 내장하려면 API를 사용하세요. OpenAI, CometAPI 등에는 GPT-5 제품군의 모델 이름이 포함되어 있습니다(gpt-5-pro / gpt-5-pro-2025-10-06) 요금은 사용된 토큰당 청구됩니다. API는 도구 기반 실행, 더 긴 컨텍스트 윈도우, 스트리밍 응답, 추론 노력/상세도 제어를 위한 모델 매개변수와 같은 고급 기능을 지원합니다.

CometAPI는 OpenAI의 GPT 시리즈, Google의 Gemini, Anthropic의 Claude, Midjourney, Suno 등 주요 공급업체의 500개 이상의 AI 모델을 단일 개발자 친화적인 인터페이스로 통합하는 통합 API 플랫폼입니다. CometAPI는 일관된 인증, 요청 형식 지정 및 응답 처리를 제공하여 애플리케이션에 AI 기능을 통합하는 과정을 획기적으로 간소화합니다. 챗봇, 이미지 생성기, 음악 작곡가 또는 데이터 기반 분석 파이프라인 등 어떤 제품을 구축하든 CometAPI를 사용하면 AI 생태계 전반의 최신 혁신 기술을 활용하면서 반복 작업을 더 빠르게 수행하고 비용을 관리하며 공급업체에 구애받지 않을 수 있습니다.

개발자는 액세스할 수 있습니다 GPT-5 프로 CometAPI를 통해 최신 모델 버전 공식 웹사이트에서 항상 업데이트됩니다. 시작하려면 모델의 기능을 살펴보세요. 운동장 그리고 상담하십시오 API 가이드 자세한 내용은 CometAPI를 참조하세요. 접속하기 전에 CometAPI에 로그인하고 API 키를 발급받았는지 확인하세요. 코멧API 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공하여 통합을 돕습니다.

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