Hvor mange GPU-er skal man trene gpt-5? Alt du trenger å vite

Å trene en toppmoderne stor språkmodell (LLM) som GPT-5 er et massivt ingeniørmessig, logistisk og økonomisk foretak. Overskrifter og rykter om hvor mange GPU-er som ble brukt varierer sterkt – fra noen titusenvis til flere hundretusenvis – og deler av denne variasjonen kommer fra endrede maskinvaregenerasjoner, effektivitetsgevinster i programvare og det faktum at selskaper sjelden publiserer fullstendig treningstelemetri. I denne artikkelen forklarer jeg hvordan estimatet utledes, og fremhever begrensningene som bestemmer det endelige tallet.

Hvor mange GPU-er kreves for å trene GPT-5?

Kort svar på forhånd: Det finnes ikke et enkelt tall. Offentlige signaler og tekniske skaleringsformler gir plausible svar alt fra de lave tusenvis (for en kompakt, tidsfleksibel treningskjøring) opp til de lave hundretusenvis hvis du insisterer på å trene en veldig stor, tett modell i et kort vindu med standard GPU-er. Hvilken ende av det området du lander på avhenger av modellstørrelse, treningsberegningsbudsjett (FLOP-er), tokens brukt, vedvarende gjennomstrømning per GPU, tidsbudsjett, og om du bruker nyere Blackwell-maskinvare i rackformat eller eldre A100/H100-maskiner. OpenAI sier at GPT-5 ble trent på Microsoft Azure-superdatamaskiner (ikke et nøyaktig GPU-antall), og ekstern dekning og estimater for teknisk bakgrunnskonvolutt gir resten av bildet.

OpenAI (som de fleste organisasjoner) publiserer ikke nøyaktige antall trenings-FLOP-er eller den rå GPU-timeoversikten for sine største modeller, så vi kombinerer leverandørspesifikasjoner, observerte historiske GPU-bruksmønstre for tidligere modeller og skaleringslover for å produsere forsvarlige områder.

Hvilken grunnleggende regel knytter modellstørrelse til GPU-antall?

Kjerneformelen du kan bruke

NVIDIAs Megatron-team tilbyr en praktisk, mye brukt tilnærming for ende-til-ende treningstid: treningstid (s) ≈8⋅T⋅PN⋅X\text{treningstid (s)} \approx 8 \cdot \frac{T \cdot P}{N \cdot X}treningstid (s) ≈8⋅N⋅XT⋅P​

der:

• PPP = antall modellparametere (vekter)
• TTT = antall treningstokener
• NNN = antall GPU-er
• XXX = vedvarende gjennomstrømning per GPU (i FLOP-er/sekund, ofte uttrykt som teraFLOP-er)
• Faktoren 8 kommer fra å telle fremover+bakover + optimizer og andre konstanter i transformatorens FLOP-tilnærming.

Omorganisert for å estimere GPU-er for en målplan: N≈8⋅T⋅PX⋅treningstid (s)N \approx 8 \cdot \frac{T \cdot P}{X \cdot \text{treningstid (s)}}N≈8⋅X⋅treningstid (s)T⋅P​

Dette er den aller viktigste ingeniørformelen for å konvertere et beregningsbudsjett (FLOP-er) til en GPU-flåtestørrelse, og det er der vi starter ethvert GPU-antallsestimat.

Viktige forbehold

• «X» (vedvarende TFLOP-er per GPU) er det vanskeligste tallet å fastslå. Teoretiske topp-FLOP-er (spesifikasjoner) er vanligvis mye høyere enn det en reell treningsjobb oppnår på grunn av minnetrafikk, kommunikasjon og pipeline-bobler. NVIDIA rapporterte en oppnådd en gjennomstrømning på ~163 TFLOP-er per A100 GPU i et ende-til-ende treningseksperiment med store modeller; H100- og Blackwell-enheter har mye høyere teoretiske topper, men oppnåelig vedvarende gjennomstrømning avhenger av programvarestakken, modellens parallelle konfigurasjon og kommunikasjonsstruktur. Bruk konservative oppnådde gjennomstrømninger ved budsjettering.
• Tokenbudsjett TTT er ikke standardisert. NVIDIA brukte ~450 milliarder tokener for et parametereksempel på 1 billioner; andre team bruker forskjellige token/parameter-forhold (og syntetiske tokener brukes i økende grad). Angi alltid token-antagelsen eksplisitt.
• Minne- og topologibegrensninger (minne per GPU, NVLink-struktur, pipeline-/tensorparallellitetsgrenser) kan gjøre visse GPU-typer bedre egnet for store, tett shardede modeller, selv om de har lignende FLOP-tall. Rack-skala systemer som NVIDIAs GB300/GB300 NVL72 endrer den praktiske balansen mellom FLOP-er og minne.

Hvor mange GPU-er brukte tidligere generasjoner

Historiske ankere: GPT-3 og GPT-4 rapportering

Bransjerapportering og tekniske kommentarer har gjentatte ganger brukt rapporterte GPU-antall for tidligere modeller for å forankre estimater for senere modeller. Flere troverdige utsalgssteder og bransjeobservatører anslår at GPT-4s forhåndstrening involverte titusenvis av A100 GPU-er over uker til måneder. For eksempel setter samtidig rapportering GPT-4s treningsavtrykk i området ~10 000–25 000 A100, avhengig av om man teller topp GPU-beholdning eller GPU-er som er aktive samtidig under forhåndstrening. Disse historiske ankrene er nyttige fordi de viser størrelsesordenen og hvordan maskinvarerenerasjoner (A100 → H100 / Blackwell) endrer gjennomstrømning per enhet.

implikasjon: Hvis GPT-4 brukte ~10 000–25 000 A100-er, ville GPT-5 – hvis den er større med én eller flere størrelsesordener, eller trent på flere tokens – kreve betydelig mer samlet beregning. Men forbedringer i maskinvare (H100/Blackwell/TPU) og programvare (optimaliserer/presisjon/blanding av eksperter, dataeffektivitet) kan redusere antallet fysiske enheter som trengs for å levere samme eller større beregningskraft.

---

Hvor mange GPU-er trenger du for forskjellige GPT-5-skala-scenarier?

Nedenfor kjører jeg tre konkrete scenarioberegninger – samme metode, forskjellige forutsetninger – slik at du kan se hvordan GPU-antallet endrer seg med modellstørrelse, maskinvare og tidsbudsjett. Jeg oppgir forutsetningene eksplisitt slik at du kan gjenta eller justere dem.

Antagelser brukt (eksplisitte)

1. Kjerne-FLOP-formel: N≈8⋅T⋅PX⋅tidN \approx 8 \cdot \frac{T \cdot P}{X \cdot \text{tid}}N≈8⋅X⋅tidT⋅P​. (Se NVIDIA Megatron.)
2. Skalering av tokenantall: Jeg bruker NVIDIAs eksempel på ~450 milliarder tokens per 1T parametere (så T≈0.45⋅PT \approx 0.45 \cdot PT≈0.45⋅P) som en grunnlinje og skalerer tokens lineært med parametere for disse scenariene. Det er et plausibelt, men ikke universelt valg – noen team bruker flere eller færre tokens per parameter.
3. Treningsvindu: 90 dager (≈ 7 776 000 sekunder). Kortere tidsplaner krever proporsjonalt flere GPU-er; lengre tidsplaner krever færre.
4. Vedvarende gjennomstrømning per GPU (X, TFLOP-er): tre pragmatiske nivåer for å vise følsomhet:

• Konservativ / eldre A100-klasse oppnådd: 163 TFLOPs per GPU (NVIDIAS målte oppnådde gjennomstrømning i et 1T-eksempel).
• Moderne, avansert H100-klasse effektiv gjennomstrømning: ~600 TFLOP-er (en konservativ, oppnåelig brøkdel av H100s teoretiske Tensor-kjerne-toppene etter at det er tatt hensyn til ineffektivitet på systemnivå).
• Rack-skala Blackwell/GB300 effektiv: ~2,000 TFLOP-er per GPU (representerer aggressiv, neste generasjons Blackwell/GB300-rackeffektivitet og FP4/optimaliseringsfordeler; reelle vedvarende tall vil variere avhengig av arbeidsmengde og topologi).

OBS: disse X-verdiene er antagelser for en ingeniørillustrasjon – bruk dem som knotter du kan endre. Poenget er å vise størrelsesordener.

Resultater (avrundet)

Ved å bruke formelen og forutsetningene ovenfor, for en 90-dagers treningskjøring med tokens skalert som T=0.45⋅PT=0.45\cdot PT=0.45⋅P:

1 billion parametere (1T):

• med 163 TFLOP-er/GPU → ≈ 2,800 GPU-er.
• med 600 TFLOP-er/GPU → ≈ 770 GPU-er.
• med 2,000 TFLOP-er/GPU → ≈ 230 GPU-er.

3 billion parametere (3T):

• med 163 TFLOP-er/GPU → ≈ 25,600 GPU-er.
• med 600 TFLOP-er/GPU → ≈ 6,900 GPU-er.
• med 2,000 TFLOP-er/GPU → ≈ 2,100 GPU-er.

10 billion parametere (10T):

• med 163 TFLOP-er/GPU → ≈ 284,000 GPU-er.
• med 600 TFLOP-er/GPU → ≈ 77,000 GPU-er.
• med 2,000 TFLOP-er/GPU → ≈ 23,000 GPU-er.

Disse viser hvorfor folks estimater varierer så mye: en endring i enten vedvarende gjennomstrømning per GPU (maskinvare og programvare) eller ønsket treningstid endrer GPU-antallet dramatisk. En modell som er ti ganger større krever ti ganger flere parametere PPP, og fordi tokens vanligvis skaleres med modellstørrelse også, vokser totale FLOP-er (og dermed GPU-behov) superlineært hvis du holder et fast tidsbudsjett.

Beste innsatsområde for GPT-5 (syntese):

• Nedre grense (beregningseffektiv oppskrift + Blackwell/H100-klasse gjennomstrømning): ~10 000–25 000 H100-ekvivalente GPU-er distribuert over måneder (hvis modellen brukte betydelige algoritmiske effektivitetsgevinster og mindre parameterantall med aggressiv dataforstørrelse/finjustering).
• Sentralt (sannsynlig mainstream-scenario): ~25 000–80 000 H100-ekvivalente GPU-er (tilsvarende et steg opp fra GPT-4s rapporterte titusenvis for å ta hensyn til større databehandlingsbudsjetter og tokenantall).
• Øvre grense (svært stor parametermodell på flere billioner trent med få algoritmiske snarveier): 80 000–150 000+ H100-ekvivalente GPU-er på topp (hvis teamet søkte veldig kort veggklokketid og brukte mange enheter parallelt).

Disse områdene er i samsvar med gjeldende leverandørgjennomstrømning, historisk GPU-bruk for tidligere modeller og rapporterte klyngestørrelser i bransjen. estimater, ikke direkte opptak fra OpenAI. Det nøyaktige tallet for GPT-5 forblir proprietært.

Hva annet legger til GPU-regningen i tillegg til den råe før-treningskjøringen?

Faktorer som øker antallet enheter

• Ambisjon i parameterantall og tokens: Dobling av parametere innebærer vanligvis sammenlignbare økninger i tokener for å forbli beregningsoptimal.
• Ønske om kort veggklokketid: Å fullføre opplæringen på uker i stedet for måneder krever en proporsjonal økning i antall samtidige GPU-er.
• Stor validering eller RLHF-regimer: Betydelige RLHF- eller menneskelige tilbakemeldingssykluser etter trening legger til meningsfull GPU-bruk utover de grunnleggende FLOP-ene før trening.
• Ineffektivitet i nettverk og infrastruktur: Dårlig skalering av sammenkoblinger eller lav utnyttelse blåser opp antallet fysiske GPU-er som trengs for å realisere annonsert gjennomstrømning.

RLHF, finjustering og evaluering

Forsterkningslæring fra menneskelige tilbakemeldingsfaser (RLHF), finjustering i flere trinn, red-teaming-kjøringer og store evalueringssveip legger til betydelig ekstra databehandling i tillegg til "før-trenings"-FLOP-er. Disse oppfølgingsfasene krever ofte effektive policyopplæringsløkker og gjentatt inferens i stor skala (som serveres på andre GPU-klynger), slik at prosjekt GPU-avtrykket er større enn det enkle estimatet før trening. OpenAIs GPT-5-utvikling refererer eksplisitt til sofistikerte sikkerhets- og evalueringsprosesser som legger til databehandling utover før trening.

Datagenerering og syntetiske tokens

Mangelen på tokener av høy kvalitet i svært store skalaer fører til at team genererer syntetiske tokener (selvspillbare, modellgenererte fortsettelser) som i seg selv krever databehandling for å produsere og verifisere. Å ta hensyn til denne pipelinen øker den totale GPU- og veggklokkeberegningen som brukes under et modellprosjekt.

Betjener flåten for lansering og iterasjon

Å lansere en modell til millioner av brukere krever en stor inferensflåte separat fra treningsklyngen. Rapporter om at OpenAI hadde hundretusenvis til over en million GPU-er online inkluderer serveringskapasitet. Det er en annen budsjettlinje enn treningsklyngen, men den blandes ofte sammen i offentlig diskusjon.

Konklusjon

Det finnes ikke noe enkelt, definitivt offentlig tall for «hvor mange GPU-er som skal trenes GPT-5», fordi svaret avhenger av modellens parameterisering, treningsoppskriften og om prioriteten er veggklokketid eller totalkostnad. Ved å bruke spesifikasjoner fra offentlige leverandører, skaleringslovforskning og bransjerapportering som ankere, er det mest forsvarlige offentlig anslaget er at GPT-5-klasseopplæring sannsynligvis kreves titusenvis av H100-ekvivalente GPU-er på topp (et plausibelt sentralt område: ~25 000–80 000 H100-ekvivalenter), med samlede GPU-timer i flere millioner rekkevidde.

Hvor får man tilgang til GPT-5

Hvis du ønsker programmatisk tilgang eller ønsker å bygge inn GPT-5 Pro i produkter, bruk API-et. OpenAI, CometAPI osv. inkluderer modellnavn for GPT-5-familien (gpt-5-pro / gpt-5-pro-2025-10-06) og fakturering skjer per token som brukes. API-et muliggjør avanserte funksjoner som verktøyaktivert utførelse, lengre kontekstvinduer, strømmesvar og modellparametere for å kontrollere resonneringsinnsats/ordrenivå.

CometAPI er en enhetlig API-plattform som samler over 500 AI-modeller fra ledende leverandører – som OpenAIs GPT-serie, Googles Gemini, Anthropics Claude, Midjourney, Suno og flere – i ett enkelt, utviklervennlig grensesnitt. Ved å tilby konsistent autentisering, forespørselsformatering og svarhåndtering, forenkler CometAPI dramatisk integreringen av AI-funksjoner i applikasjonene dine. Enten du bygger chatboter, bildegeneratorer, musikkomponister eller datadrevne analysepipeliner, lar CometAPI deg iterere raskere, kontrollere kostnader og forbli leverandøruavhengig – alt samtidig som du utnytter de nyeste gjennombruddene på tvers av AI-økosystemet.

Utviklere har tilgang GPT-5 Pro gjennom Comet API, den nyeste modellversjonen er alltid oppdatert med den offisielle nettsiden. For å begynne, utforsk modellens muligheter i lekeplass og konsulter API-veiledning for detaljerte instruksjoner. Før du får tilgang, må du sørge for at du har logget inn på CometAPI og fått API-nøkkelen. CometAPI tilby en pris som er langt lavere enn den offisielle prisen for å hjelpe deg med å integrere.

Klar til å dra? → Registrer deg for CometAPI i dag !