Het trainen van een state-of-the-art groot taalmodel (LLM) zoals GPT-5 is een enorme technische, logistieke en financiële onderneming. Krantenkoppen en geruchten over het aantal gebruikte GPU's lopen sterk uiteen – van enkele tienduizenden tot enkele honderdduizenden – en een deel van die variatie wordt veroorzaakt door veranderende hardwaregeneraties, efficiëntieverbeteringen in software en het feit dat bedrijven zelden volledige trainingsgegevens publiceren. In dit artikel leg ik uit hoe de schatting tot stand komt en belicht ik de beperkingen die het uiteindelijke aantal bepalen.
Hoeveel GPU's zijn er nodig om GPT-5 te trainen?
Kort antwoord vooraf: Er is geen enkel getal. Publieke signalen en technische schaalformules geven plausibele antwoorden variërend van enkele duizenden (voor een compacte, tijdsflexibele trainingsrun) tot enkele honderdduizenden als je erop staat een zeer groot, compact model te trainen in een kort tijdsbestek met standaard GPU's. Aan welk uiteinde van dat bereik je uitkomt, hangt af van modelgrootte, Training Compute Budget (FLOP's), gebruikte tokens, aanhoudende doorvoer per GPU, tijdsbudget, en of u nu nieuwere Blackwell-hardware voor rackgebruik gebruikt of oudere A100/H100-machines. OpenAI geeft aan dat GPT-5 is getraind op Microsoft Azure-supercomputers (geen exacte GPU-telling), en externe dekking en snelle technische schattingen geven de rest van het beeld.
OpenAI (net als de meeste organisaties) publiceert geen exacte FLOP-trainingsaantallen of het onbewerkte GPU-uurgrootboek voor de grootste modellen. Daarom combineren we specificaties van leveranciers, waargenomen historische GPU-gebruikspatronen voor eerdere modellen en schaalwetten om verdedigbare bereiken te produceren.
Welke basisregel koppelt de modelgrootte aan het aantal GPU's?
De kernformule die u kunt gebruiken
Het Megatron-team van NVIDIA biedt een praktische, veelgebruikte benadering voor de end-to-end-trainingstijd: 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
waar:
- PPP = aantal modelparameters (gewichten)
- TTT = aantal trainingstokens
- NNN = aantal GPU's
- XXX = aanhoudende doorvoer per GPU (in FLOPs/sec, vaak uitgedrukt als teraFLOPs)
- de factor 8 komt voort uit het tellen van vooruit + achteruit + optimizer en andere constanten in de benadering van de transformator-FLOP's.
Herschikt om GPU's te schatten voor een doelschema: N≈8⋅T⋅PX⋅trainingstijd (s)N \approx 8 \cdot \frac{T \cdot P}{X \cdot \text{trainingstijd (s)}}N≈8⋅X⋅trainingstijd (s)T⋅P
Dit is de belangrijkste technische formule voor het omrekenen van een rekenbudget (FLOP's) naar de omvang van een GPU-park. Het is ook het startpunt voor elke schatting van het aantal GPU's.
Belangrijke kanttekeningen
- “X” (aanhoudende TFLOPs per GPU) is het moeilijkste getal om vast te stellen. Theoretische piek-FLOP's (specificaties) zijn doorgaans veel hoger dan wat een echte trainingstaak bereikt vanwege geheugenverkeer, communicatie en pijplijnbubbels. NVIDIA rapporteerde een bereikt Doorvoer van ~163 TFLOP's per A100 GPU in een end-to-end grootmodel trainingsexperiment; H100- en Blackwell-apparaten hebben veel hogere theoretische pieken, maar de haalbare aanhoudende doorvoer is afhankelijk van de softwarestack, de parallelle configuratie van het model en het communicatienetwerk. Gebruik conservatieve gerealiseerde doorvoersnelheden bij het budgetteren.
- Tokenbudget TTT is niet gestandaardiseerd. NVIDIA gebruikte ~450 miljard tokens voor een voorbeeld met 1 biljoen parameters; andere teams gebruiken andere token/parameter-verhoudingen (en synthetische tokens worden steeds vaker gebruikt). Vermeld de tokenaanname altijd expliciet.
- Geheugen- en topologiebeperkingen (geheugen per GPU, NVLink-fabric, pijplijn-/tensorparallelismelimieten) kunnen bepaalde GPU-typen beter geschikt maken voor grote, dicht op elkaar geplaatste modellen, zelfs als ze vergelijkbare FLOP-aantallen hebben. Rackscale-systemen zoals NVIDIA's GB300/GB300 NVL72 veranderen de praktische balans tussen FLOP's en geheugen.
Hoeveel GPU's gebruikten eerdere generaties?
Historische ankers: GPT-3 en GPT-4 rapportage
Brancherapporten en technisch commentaar hebben herhaaldelijk gerapporteerde GPU-aantallen voor eerdere modellen gebruikt om schattingen voor latere modellen te verankeren. Meerdere betrouwbare bronnen en branchewaarnemers schatten dat de pretraining van GPT-4 tienduizenden A100 GPU's omvatte, verspreid over weken tot maanden. Gelijktijdige rapportages schatten bijvoorbeeld dat de trainingsvoetafdruk van GPT-4 tussen de ~10 en 25 A100 ligt, afhankelijk van of de piek-GPU-inventaris wordt geteld of de gelijktijdig actieve GPU's tijdens de pretraining. Deze historische ankers zijn nuttig omdat ze de grootteorde laten zien en hoe hardwaregeneraties (A100 → H100 / Blackwell) de doorvoer per apparaat beïnvloeden.
Implicatie: Als GPT-4 ~10–25 A100's zou gebruiken, dan zou GPT-5 – indien één of meerdere ordes van grootte groter, of getraind op meer tokens – aanzienlijk meer totale rekenkracht vereisen. Verbeteringen in hardware (H100/Blackwell/TPU) en software (optimizer/precisie/mix van experts, data-efficiëntie) kunnen echter het aantal fysieke apparaten dat nodig is om dezelfde of meer rekenkracht te leveren, verminderen.
Hoeveel GPU's heb je nodig voor verschillende GPT-5-schaalscenario's?
Hieronder voer ik drie concrete scenarioberekeningen uit – dezelfde methode, andere aannames – zodat je kunt zien hoe het aantal GPU's verandert met de modelgrootte, hardware en tijdsbudget. Ik vermeld de aannames expliciet, zodat je ze kunt herhalen of aanpassen.
Gebruikte veronderstellingen (expliciet)
- Kernformule voor FLOP's: N≈8⋅T⋅PX⋅tijdN \ongeveer 8 \cdot \frac{T \cdot P}{X \cdot \tekst{tijd}}N≈8⋅X⋅tijdT⋅P. (Zie NVIDIA Megatron.)
- Schaalverdeling van het aantal tokens: Ik gebruik NVIDIA's voorbeeld van ~450B tokens per 1T parameters (dus T≈0.45⋅PT \circa 0.45 \cdot PT≈0.45⋅P) als basislijn en schaal tokens lineair met parameters voor deze scenario's. Dat is een plausibele, maar niet universele keuze: sommige teams gebruiken meer of minder tokens per parameter.
- Trainingsvenster: 90 dagen (≈ 7,776,000 seconden). Kortere schema's vereisen proportioneel meer GPU's; langere schema's vereisen er minder.
- Aanhoudende doorvoer per GPU (X, TFLOPs): drie pragmatische niveaus om gevoeligheid te tonen:
- Conservatieve / oudere A100-klasse behaald: 163 TFLOP's per GPU (door NVIDIA gemeten behaalde doorvoer in een 1T-voorbeeld).
- Moderne high-end H100-klasse effectieve doorvoer: ~600 TFLOP's (een conservatief, haalbaar deel van de theoretische Tensor-kern pieken van de H100, na correctie voor inefficiënties op systeemniveau).
- Rekweegschaal Blackwell/GB300 effectief: ~2,000 TFLOP's per GPU (vertegenwoordigt agressieve, next-gen Blackwell/GB300 rack-efficiënties en FP4/optimalisatievoordelen; daadwerkelijke duurzame cijfers kunnen variëren afhankelijk van de werklast en topologie).
Opmerking: deze X-waarden zijn veronderstellingen Voor een technische illustratie: gebruik ze als knoppen die je kunt verdraaien. Het doel is om ordes van grootte te laten zien.
Resultaten (afgerond)
Met behulp van de bovenstaande formule en aannames geldt voor een trainingsrun van 90 dagen met tokens geschaald als T=0.45⋅PT=0.45\cdot PT=0.45⋅P:
1 biljoen parameters (1T):
- with 163 TFLOP's/GPU → ≈ 2,800 GPU's.
- with 600 TFLOP's/GPU → ≈ 770 GPU's.
- with 2,000 TFLOP's/GPU → ≈ 230 GPU's.
3 biljoen parameters (3T):
- with 163 TFLOP's/GPU → ≈ 25,600 GPU's.
- with 600 TFLOP's/GPU → ≈ 6,900 GPU's.
- with 2,000 TFLOP's/GPU → ≈ 2,100 GPU's.
10 biljoen parameters (10T):
- with 163 TFLOP's/GPU → ≈ 284,000 GPU's.
- with 600 TFLOP's/GPU → ≈ 77,000 GPU's.
- with 2,000 TFLOP's/GPU → ≈ 23,000 GPU's.
Deze laten zien waarom schattingen zo sterk uiteenlopen: een verandering in de aanhoudende doorvoer per GPU (hardware en software) of de gewenste trainingstijd verandert het aantal GPU's drastisch. Een model dat tien keer groter is, vereist tien keer meer parameters (PPP), en omdat tokens doorgaans ook worden geschaald met de modelgrootte, groeien de totale FLOP's (en dus de GPU-behoefte) superlineair als je een vast tijdsbudget aanhoudt.
Best-effort-bereik voor GPT-5 (synthese):
- Ondergrens (rekenkundig efficiënt recept + doorvoer van Blackwell/H100-klasse): ~10,000–25,000 H100-equivalente GPU's geïmplementeerd over een periode van enkele maanden (als het model aanzienlijke algoritmische efficiëntiewinsten en een kleiner aantal parameters zou gebruiken met agressieve gegevensuitbreiding/fijnafstemming).
- Centraal (plausibel mainstreamscenario): ~25,000–80,000 H100-equivalente GPU's (een stap hoger dan de gerapporteerde tienduizenden van GPT-4, om rekening te houden met grotere rekenbudgetten en tokenaantallen).
- Bovengrens (zeer groot model met meerdere biljoenen parameters, getraind met enkele algoritmische snelkoppelingen): 80,000–150,000+ H100-equivalente GPU's op piekniveau (als het team een zeer korte kloksnelheid nastreeft en veel apparaten parallel gebruikt).
Deze bereiken komen overeen met de huidige doorvoer van leveranciers, het historische GPU-gebruik van eerdere modellen en de gerapporteerde clustergroottes in de industrie. schattingen, geen directe bekentenissen van OpenAI. Het exacte aantal voor GPT-5 blijft geheim.
Wat draagt nog meer bij aan de GPU-rekening, naast de ruwe pre-trainingsrun?
Factoren die het aantal apparaten verhogen
- Ambitie in parameteraantal en tokens: Het verdubbelen van parameters impliceert doorgaans vergelijkbare toenames in tokens om de rekenkracht optimaal te houden.
- Wens naar korte wandkloktijd: Om de training in weken in plaats van maanden te voltooien, is een proportionele toename van het aantal gelijktijdige GPU's nodig.
- Grote validatie- of RLHF-regimes: Aanzienlijke RLHF- of menselijke feedbackcycli na de training zorgen voor zinvol GPU-gebruik bovenop de basis-FLOP's vóór de training.
- Inefficiënties in netwerk en infrastructuur: Slechte onderlinge schaalbaarheid of een laag gebruik zorgen ervoor dat er meer fysieke GPU's nodig zijn om de geadverteerde doorvoer te realiseren.
RLHF, fine-tuning en evaluatie
RLHF-fasen (Reinforcement Learning from Human Feedback), meerfase finetuning, red-teaming runs en grote evaluatiesweeps voegen aanzienlijke extra rekenkracht toe aan de 'pre-training' van FLOP's. Deze vervolgfasen vereisen vaak efficiënte beleidstrainingslussen en herhaalde inferentie op schaal (die wordt aangeboden op andere GPU-clusters), dus de project De GPU-footprint is groter dan de schatting voor één enkele training. De GPT-5-ontwikkeling van OpenAI verwijst expliciet naar geavanceerde veiligheids- en evaluatieprocessen die rekenkracht toevoegen die verder gaat dan de training zelf.
Gegevensgeneratie en synthetische tokens
De schaarste aan hoogwaardige tokens op zeer grote schaal leidt ertoe dat teams synthetische tokens genereren (self-play, door modellen gegenereerde voortzettingen), die zelf rekenkracht vereisen om te produceren en te controleren. Door rekening te houden met die pijplijn, neemt de totale GPU- en kloksnelheid toe die tijdens een modelproject wordt gebruikt.
Vloot bedienen voor lancering en iteratie
Het lanceren van een model voor miljoenen gebruikers vereist een grote inferentiecapaciteit die losstaat van de trainingscluster. Rapporten dat OpenAI honderdduizenden tot meer dan een miljoen GPU's online had, omvatten de servercapaciteit. Dat is een andere budgetlijn dan de trainingscluster, maar het wordt vaak in publieke discussies verward.
Conclusie
Er is geen eenduidig, openbaar getal voor "hoeveel GPU's moeten GPT-5 trainen", omdat het antwoord afhangt van de parametrisatie van het model, het trainingsrecept en of de prioriteit ligt bij de kloksnelheid of de totale kosten. Met openbare specificaties van leveranciers, onderzoek naar schaalwetten en rapportages uit de industrie als uitgangspunten, zijn de meest verdedigbare publiek schatting is dat GPT-5-klasse training waarschijnlijk vereist is tienduizenden H100-equivalente GPU's op het hoogtepunt (een aannemelijk centraal bereik: ~25k–80k H100-equivalenten), met totale GPU-uren in de meerdere miljoenen bereik.
Waar u toegang krijgt tot GPT-5
Als u programmatische toegang wilt of GPT-5 Pro in producten wilt integreren, gebruik dan de API. OpenAI, CometAPI etc. bevatten modelnamen voor de GPT-5-familie (gpt-5-pro / gpt-5-pro-2025-10-06) en facturering vindt plaats per gebruikt token. De API maakt geavanceerde functies mogelijk, zoals tool-enabled uitvoering, langere contextvensters, streaming responsen en modelparameters om de redeneerinspanning/-uitgebreidheid te controleren.
CometAPI is een uniform API-platform dat meer dan 500 AI-modellen van toonaangevende aanbieders – zoals de GPT-serie van OpenAI, Gemini van Google, Claude, Midjourney en Suno van Anthropic – samenvoegt in één, gebruiksvriendelijke interface voor ontwikkelaars. Door consistente authenticatie, aanvraagopmaak en responsverwerking te bieden, vereenvoudigt CometAPI de integratie van AI-mogelijkheden in uw applicaties aanzienlijk. Of u nu chatbots, beeldgenerators, muziekcomponisten of datagestuurde analysepipelines bouwt, met CometAPI kunt u sneller itereren, kosten beheersen en leveranciersonafhankelijk blijven – en tegelijkertijd profiteren van de nieuwste doorbraken in het AI-ecosysteem.
Ontwikkelaars hebben toegang tot GPT-5 Pro via CometAPI, de nieuwste modelversie wordt altijd bijgewerkt met de officiële website. Om te beginnen, verken de mogelijkheden van het model in de Speeltuin en raadpleeg de API-gids voor gedetailleerde instructies. Zorg ervoor dat u bent ingelogd op CometAPI en de API-sleutel hebt verkregen voordat u toegang krijgt. KomeetAPI bieden een prijs die veel lager is dan de officiële prijs om u te helpen integreren.
Klaar om te gaan?→ Meld u vandaag nog aan voor CometAPI !