Ile GPU wytrenować gpt-5? Wszystko, co musisz wiedzieć

Szkolenie najnowocześniejszego modelu dużego języka (LLM), takiego jak GPT-5, to ogromne przedsięwzięcie inżynieryjne, logistyczne i finansowe. Nagłówki i plotki dotyczące liczby wykorzystanych procesorów graficznych są bardzo zróżnicowane – od kilkudziesięciu tysięcy do kilkuset tysięcy – a część tych rozbieżności wynika ze zmieniających się generacji sprzętu, wzrostu wydajności oprogramowania oraz faktu, że firmy rzadko publikują pełne dane telemetryczne dotyczące szkolenia. W tym artykule wyjaśniam, jak powstaje ten szacunek i podkreślam ograniczenia, które determinują ostateczną liczbę.

Ile procesorów GPU potrzeba do wytrenowania GPT-5?

Krótka odpowiedź na początek: Nie ma jednej liczby. Sygnały publiczne i wzory skalowania technicznego dają prawdopodobne odpowiedzi od kilku tysięcy (dla kompaktowego, elastycznego czasowo cyklu treningowego) do kilkuset tysięcy, jeśli nalegasz na trenowanie bardzo dużego, gęstego modelu w krótkim czasie za pomocą popularnych procesorów graficznych. To, na którym końcu tego zakresu się zatrzymasz, zależy od… rozmiar modelu, budżet obliczeniowy szkolenia (FLOP), użyte tokeny, stała przepustowość na GPU, budżet czasui niezależnie od tego, czy używasz nowszego sprzętu Blackwell w obudowie rack, czy starszych maszyn A100/H100. OpenAI twierdzi, że GPT-5 został wytrenowany na superkomputerach Microsoft Azure (nie jest to dokładna liczba GPU), a zewnętrzne relacje i szacunki inżynieryjne dają resztę obrazu.

OpenAI (podobnie jak większość organizacji) nie publikuje dokładnych liczb FLOP-ów podczas szkoleń ani surowych danych o liczbie godzin spędzonych przez GPU w przypadku swoich największych modeli. Dlatego też łączymy specyfikacje dostawców, zaobserwowane wzorce historycznego wykorzystania GPU dla poprzednich modeli i prawa skalowania, aby uzyskać zakresy, które można obronić.

Jaka podstawowa zasada łączy wielkość modelu z liczbą GPU?

Podstawowa formuła, której możesz użyć

Zespół Megatron firmy NVIDIA przedstawia praktyczne, szeroko stosowane przybliżenie czasu treningu od początku do końca: czas_treningu (s)≈8⋅T⋅PN⋅X\text{czas_treningu (s)} \ approx 8 \cdot \frac{T \cdot P}{N \cdot X}czas_treningu (s)≈8⋅N⋅XT⋅P

gdzie:

PPP = liczba parametrów modelu (wagi)
TTT = liczba tokenów szkoleniowych
NNN = liczba procesorów GPU
XXX = stała przepustowość na jednostkę GPU (w FLOP-ach na sekundę, często wyrażana w teraFLOP-ach)
współczynnik 8 pochodzi z liczenia do przodu + do tyłu + optymalizatora i innych stałych w przybliżeniu transformatora FLOPs.

Przeorganizowano w celu oszacowania procesorów GPU dla harmonogramu docelowego: N≈8⋅T⋅PX⋅czas_treningu (s)N \ approx 8 \ cdot \ frac{T \ cdot P}{X \ cdot \ text{czas_treningu (s)}}N≈8⋅X⋅czas_treningu (s)T⋅P

Jest to najważniejszy wzór inżynieryjny pozwalający na przeliczenie budżetu obliczeniowego (FLOP-ów) na wielkość floty procesorów GPU. Od niego zaczynamy wszelkie szacowania liczby procesorów GPU.

Ważne zastrzeżenia

„X” (utrzymywana liczba teraflopów na procesor GPU) to liczba najtrudniejsza do ustalenia. Teoretyczne szczytowe wartości FLOP-ów (specyfikacje) są zazwyczaj znacznie wyższe niż te osiągane w rzeczywistych zadaniach szkoleniowych ze względu na ruch pamięci, komunikację i bańki potokowe. NVIDIA zgłosiła osiągnięty Przepustowość ~163 TFLOP-ów na procesor graficzny A100 w kompleksowym eksperymencie szkoleniowym na dużym modelu; urządzenia H100 i Blackwell mają znacznie wyższe teoretyczne wartości szczytowe, ale osiągalna, trwała przepustowość zależy od stosu oprogramowania, konfiguracji równoległej modelu i struktury komunikacyjnej. Przy ustalaniu budżetu należy stosować zachowawcze wartości osiągniętej przepustowości.
Budżet tokenów TTT Nie jest znormalizowany. NVIDIA użyła około 450 miliardów tokenów dla przykładu z bilionem parametrów; inne zespoły stosują inne proporcje tokenów do parametrów (a tokeny syntetyczne są coraz częściej używane). Zawsze wyraźnie określaj założenia dotyczące tokenów.
Ograniczenia pamięci i topologii (pamięć na kartę graficzną, architektura NVLink, ograniczenia paralelizmu potoków/tensorów) mogą sprawić, że niektóre typy kart graficznych będą lepiej dostosowane do dużych, ściśle podzielonych modeli, nawet jeśli mają podobną liczbę flopów. Systemy rackowe, takie jak GB300/GB300 NVL72 firmy NVIDIA, zmieniają praktyczną równowagę między liczbą flopów a pamięcią.

Ile procesorów graficznych wykorzystywały poprzednie generacje?

Historyczne punkty odniesienia: raportowanie GPT-3 i GPT-4

Raporty branżowe i komentarze techniczne wielokrotnie wykorzystywały raportowaną liczbę GPU dla wcześniejszych modeli do zakotwiczenia szacunków dla późniejszych. Wiele wiarygodnych źródeł informacji i obserwatorów branżowych szacuje, że wstępne trenowanie GPT-4 obejmowało dziesiątki tysięcy GPU A100 w ciągu tygodni lub miesięcy. Na przykład, bieżące raporty określają zasięg trenowania GPT-4 na około 10–25 tys. A100, w zależności od tego, czy liczy się szczytowe zasoby GPU, czy GPU aktywne jednocześnie podczas wstępnego trenowania. Te historyczne punkty zaczepienia są przydatne, ponieważ pokazują rząd wielkości i to, jak generacje sprzętu (A100 → H100 / Blackwell) zmieniają przepustowość na urządzenie.

Implikacja: Gdyby GPT-4 używał ~10 tys.–25 tys. procesorów A100, to GPT-5 – gdyby był większy o jeden lub więcej rzędów wielkości lub trenowany na większej liczbie tokenów – wymagałby znacznie większej łącznej mocy obliczeniowej. Jednak ulepszenia w sprzęcie (H100/Blackwell/TPU) i oprogramowaniu (optymalizator/precyzja/mieszanka ekspertów, wydajność danych) mogą zmniejszyć liczbę urządzeń fizycznych potrzebnych do zapewnienia tej samej lub większej mocy obliczeniowej.

Ile procesorów GPU będzie potrzebnych do różnych scenariuszy w skali GPT-5?

Poniżej przeprowadzam trzy konkretne obliczenia scenariuszowe – ta sama metoda, różne założenia – aby pokazać, jak liczba GPU zmienia się wraz z rozmiarem modelu, sprzętem i budżetem czasu. Założenia są jasno określone, aby można je było powtórzyć lub dostosować.

Zastosowane założenia (jawne)

Wzór na podstawową liczbę FLOP-ów: N≈8⋅T⋅PX⋅czasN \ approx 8 \ cdot \ frac{T \ cdot P}{X \ cdot \ text{czas}}N≈8⋅X⋅czasT⋅P. (Zobacz NVIDIA Megatron.)
Skalowanie liczby tokenów: Jako punkt odniesienia używam przykładu firmy NVIDIA, czyli ~450 mld tokenów na 1 biliard parametrów (czyli T ≈ 0.45⋅PT \ok. 0.45 \cdot PT ≈ 0.45⋅P), a tokeny skaluję liniowo wraz z parametrami dla tych scenariuszy. To prawdopodobny, ale nie uniwersalny wybór — niektóre zespoły używają więcej lub mniej tokenów na parametr.
Okno szkoleniowe: 90 dni (≈ 7 776 000 sekund). Krótsze harmonogramy wymagają proporcjonalnie większej liczby procesorów graficznych; dłuższe harmonogramy wymagają mniejszej liczby.
Stała przepustowość na jednostkę GPU (X, TFLOP): trzy pragmatyczne poziomy okazywania wrażliwości:

Konserwatywna / starsza klasa A100 osiągnęła: TFLOPY 163 na procesor GPU (zmierzona przez firmę NVIDIA przepustowość w przykładzie 1T).
Nowoczesna, efektywna przepustowość klasy H100: ~600 teraflopów (konserwatywna, osiągalna część teoretycznych szczytów rdzenia tensorowego H100 po uwzględnieniu nieefektywności na poziomie systemu).
Efektywność Blackwell/GB300 w obudowie rack: ~2,000 teraflopów na procesor GPU (reprezentuje agresywne, następnej generacji wydajności szaf Blackwell/GB300 i korzyści FP4/optymalizacji; rzeczywiste, stałe liczby będą się różnić w zależności od obciążenia i topologii).

Uwaga: te wartości X są Założenia dla ilustracji inżynierskiej — użyj ich jako pokręteł, którymi możesz sterować. Chodzi o to, żeby pokazać rzędy wielkości.

Wyniki (zaokrąglone)

Korzystając z powyższego wzoru i założeń, dla 90-dniowego cyklu szkoleniowego ze skalą tokenów T=0.45⋅PT=0.45\cdot PT=0.45⋅P:

1 bilion parametrów (1T):

w 163 teraflopy/GPU → ≈ 2,800 procesorów graficznych.
w 600 teraflopy/GPU → ≈ 770 procesorów graficznych.
w 2,000 teraflopy/GPU → ≈ 230 procesorów graficznych.

3 bilion parametrów (3T):

w 163 teraflopy/GPU → ≈ 25,600 procesorów graficznych.
w 600 teraflopy/GPU → ≈ 6,900 procesorów graficznych.
w 2,000 teraflopy/GPU → ≈ 2,100 procesorów graficznych.

10 bilion parametrów (10T):

w 163 teraflopy/GPU → ≈ 284,000 procesorów graficznych.
w 600 teraflopy/GPU → ≈ 77,000 procesorów graficznych.
w 2,000 teraflopy/GPU → ≈ 23,000 procesorów graficznych.

To pokazuje, dlaczego szacunki użytkowników są tak zróżnicowane: zmiana stałej przepustowości (sprzętowej i programowej) na GPU lub pożądanego czasu szkolenia drastycznie zmienia liczbę GPU. Model dziesięciokrotnie większy wymaga dziesięciokrotnie większej liczby parametrów PPP, a ponieważ tokeny są zazwyczaj skalowane wraz z rozmiarem modelu, całkowita liczba FLOP-ów (a tym samym zapotrzebowanie na GPU) rośnie nadliniowo, jeśli utrzyma się stały budżet czasowy.

Zakres najlepszego wysiłku dla GPT-5 (synteza):

Dolna granica (przepis na wydajność obliczeniową + przepustowość klasy Blackwell/H100): ~10 000–25 000 procesorów graficznych równoważnych procesorowi H100 wdrożonych na przestrzeni miesięcy (jeśli model wykorzystywał znaczące zwiększenie efektywności algorytmicznej i mniejszą liczbę parametrów przy agresywnym rozszerzaniu/dostrajaniu danych).
Centralny (prawdopodobny scenariusz główny): ~25 000–80 000 procesorów graficznych równoważnych procesorowi H100 (co stanowi krok naprzód w stosunku do dziesiątek tysięcy procesorów GPT-4, co pozwala uwzględnić większe budżety obliczeniowe i liczbę tokenów).
Górna granica (bardzo duży model obejmujący wiele bilionów parametrów, trenowany przy użyciu niewielu skrótów algorytmicznych): 80 000–150 000+ procesorów graficznych równoważnych procesorowi H100 w szczytowym momencie (jeśli zespół dążył do uzyskania bardzo krótkiego czasu taktowania zegara i używał wielu urządzeń równolegle).

Zakresy te są zgodne z aktualną przepustowością dostawców, historycznym wykorzystaniem procesorów graficznych w starszych modelach oraz zgłaszanymi rozmiarami klastrów branżowych. Szacunki, a nie bezpośrednie przyznanie się do winy ze strony OpenAI. Dokładna liczba dla GPT-5 pozostaje zastrzeżona.

Co jeszcze wpływa na rachunek GPU oprócz surowego przebiegu wstępnego treningu?

Czynniki zwiększające liczbę urządzeń

Ambicje w zakresie liczby parametrów i tokenów: Podwojenie parametrów zwykle oznacza porównywalne zwiększenie liczby tokenów w celu zachowania optymalizacji obliczeniowej.
Chęć skrócenia czasu na zegarze ściennym: Aby ukończyć szkolenie w ciągu kilku tygodni, a nie miesięcy, konieczny jest proporcjonalny wzrost liczby równoczesnych procesorów GPU.
Duże reżimy walidacyjne lub RLHF: Znaczne cykle RLHF lub sprzężenia zwrotnego od człowieka po treningu dodają znaczącego wykorzystania procesora GPU wykraczającego poza podstawowe FLOP-y przed treningiem.
Nieefektywne sieci i infrastruktury: Niewystarczająca skalowalność połączeń międzysystemowych lub ich niskie wykorzystanie powodują zwiększenie liczby fizycznych procesorów GPU niezbędnych do osiągnięcia reklamowanej przepustowości.

RLHF, dostrajanie i ocena

Uczenie się przez wzmacnianie z faz sprzężenia zwrotnego od człowieka (RLHF), wieloetapowe dostrajanie, przebiegi red-teamingu i duże cykle ewaluacyjne dodają znaczną dodatkową moc obliczeniową do „wstępnego treningu” FLOP-ów. Te kolejne fazy często wymagają wydajnych pętli treningowych i powtarzanych wnioskowań na dużą skalę (co jest obsługiwane przez inne klastry GPU), więc projekt Zasięg GPU jest większy niż pojedyncza szacowana wartość przed treningiem. Rozwój GPT-5 w OpenAI wyraźnie odwołuje się do zaawansowanych procesów bezpieczeństwa i ewaluacji, które dodają moc obliczeniową wykraczającą poza wstępne trenowanie.

Generowanie danych i tokeny syntetyczne

Niedobór wysokiej jakości tokenów na bardzo dużą skalę skłania zespoły do generowania tokenów syntetycznych (samodzielnie odtwarzanych, generowanych przez model kontynuacji), które same wymagają mocy obliczeniowej do wytworzenia i weryfikacji. Uwzględnienie tego potoku zwiększa całkowitą moc obliczeniową GPU i zegara zegarowego wykorzystywaną podczas projektu modelowego.

Obsługa floty w celu uruchomienia i iteracji

Uruchomienie modelu dla milionów użytkowników wymaga dużej floty wnioskowania, niezależnej od klastra szkoleniowego. Raporty, że OpenAI miał setki tysięcy, a nawet ponad milion procesorów graficznych online, uwzględniają pojemność obliczeniową. To inna pozycja budżetowa niż klaster szkoleniowy, ale często jest ona mylona w dyskusjach publicznych.

Podsumowanie

Nie ma jednej, ostatecznej, publicznej liczby określającej „ile procesorów GPU należy wytrenować GPT-5”, ponieważ odpowiedź zależy od parametryzacji modelu, receptury treningowej oraz tego, czy priorytetem jest czas zegarowy, czy koszt całkowity. Wykorzystując publiczne specyfikacje dostawców, badania prawa skalowania i raporty branżowe jako punkty odniesienia, najbardziej obronione jest publiczny szacuje się, że prawdopodobnie wymagane jest szkolenie klasy GPT-5 dziesiątki tysięcy procesorów graficznych równoważnych H100 na szczycie (prawdopodobny zakres centralny: ~25 tys.–80 tys. ekwiwalentów H100), z łączną liczbą godzin GPU w wielomilionowe zakres.

Gdzie uzyskać dostęp do GPT-5

Jeśli chcesz uzyskać dostęp programowy lub osadzić GPT-5 Pro w produktach, skorzystaj z API. OpenAI, CometAPI itp. zawierają nazwy modeli dla rodziny GPT-5 (gpt-5-pro / gpt-5-pro-2025-10-06) a rozliczenia są naliczane za wykorzystane tokeny. API umożliwia zaawansowane funkcje, takie jak wykonywanie z użyciem narzędzi, dłuższe okna kontekstowe, strumieniowe odpowiedzi i parametry modelu, kontrolujące nakład pracy/rozwlekłość wnioskowania.

CometAPI to ujednolicona platforma API, która agreguje ponad 500 modeli AI od wiodących dostawców — takich jak seria GPT firmy OpenAI, Gemini firmy Google, Claude firmy Anthropic, Midjourney, Suno i innych — w jednym, przyjaznym dla programistów interfejsie. Oferując spójne uwierzytelnianie, formatowanie żądań i obsługę odpowiedzi, CometAPI radykalnie upraszcza integrację możliwości AI z aplikacjami. Niezależnie od tego, czy tworzysz chatboty, generatory obrazów, kompozytorów muzycznych czy oparte na danych potoki analityczne, CometAPI pozwala Ci szybciej iterować, kontrolować koszty i pozostać niezależnym od dostawcy — wszystko to przy jednoczesnym korzystaniu z najnowszych przełomów w ekosystemie AI.

Deweloperzy mogą uzyskać dostęp GPT-5 Pro poprzez CometAPI, najnowsza wersja modelu jest zawsze aktualizowany na oficjalnej stronie internetowej. Na początek zapoznaj się z możliwościami modelu w Plac zabaw i zapoznaj się z Przewodnik po API aby uzyskać szczegółowe instrukcje. Przed uzyskaniem dostępu upewnij się, że zalogowałeś się do CometAPI i uzyskałeś klucz API. Interfejs API Comet zaoferuj cenę znacznie niższą niż oficjalna, aby ułatwić Ci integrację.

Gotowy do drogi?→ Zarejestruj się w CometAPI już dziś !