Quantas GPUs são necessárias para treinar o gpt-5? Tudo o que você precisa saber

Treinar um modelo de linguagem de ponta (LLM) como o GPT-5 é um empreendimento gigantesco em termos de engenharia, logística e finanças. Manchetes e rumores sobre quantas GPUs foram usadas variam enormemente — de algumas dezenas de milhares a centenas de milhares — e parte dessa variação decorre de mudanças nas gerações de hardware, ganhos de eficiência em software e do fato de que as empresas raramente publicam a telemetria completa de treinamento. Neste artigo, explico como a estimativa é obtida e destaco as restrições que determinam o número final.

Quantas GPUs são necessárias para treinar o GPT-5?

Resposta curta e direta: Não existe um número único. Sinais públicos e fórmulas técnicas de escalonamento oferecem respostas plausíveis em qualquer lugar, desde os milhares (para uma execução de treinamento compacta e flexível) até as centenas de milhares, se você insistir em treinar um modelo muito grande e denso em um curto período de tempo com GPUs comuns. O limite dessa faixa em que você se encontra depende de tamanho do modelo, orçamento de computação de treinamento (FLOPs), tokens usados, taxa de transferência sustentada por GPU, orçamento de tempo, e se você usa hardware Blackwell em escala de rack mais recente ou máquinas A100/H100 mais antigas. A OpenAI afirma que o GPT-5 foi treinado em supercomputadores Microsoft Azure (não é uma contagem precisa de GPUs), e estimativas de cobertura externa e de engenharia fornecem o restante do panorama.

A OpenAI (como a maioria das organizações) não publica contagens exatas de FLOP de treinamento ou o registro bruto de horas de GPU para seus maiores modelos, então combinamos especificações do fornecedor, padrões históricos de uso de GPU observados para modelos anteriores e leis de escala para produzir intervalos defensáveis.

Qual regra básica vincula o tamanho do modelo à contagem de GPU?

A fórmula principal que você pode usar

A equipe Megatron da NVIDIA fornece uma aproximação prática e amplamente utilizada para o tempo de treinamento de ponta a ponta: 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

em que:

PPP = número de parâmetros do modelo (pesos)
TTT = número de tokens de treinamento
NNN = número de GPUs
XXX = taxa de transferência sustentada por GPU (em FLOPs/s, geralmente expressa como teraFLOPs)
o fator 8 vem da contagem de forward+backward + otimizador e outras constantes na aproximação de FLOPs do transformador.

Reorganizado para estimar GPUs para um cronograma de destino: N≈8⋅T⋅PX⋅tempo_de_treinamento (s)N \approx 8 \cdot \frac{T \cdot P}{X \cdot \text{tempo_de_treinamento (s)}}N≈8⋅X⋅tempo_de_treinamento (s)T⋅P

Esta é a fórmula de engenharia mais importante para converter um orçamento de computação (FLOPs) em um tamanho de frota de GPU, e é o ponto de partida para qualquer estimativa de contagem de GPU.

Advertências importantes

“X” (TFLOPs sustentados por GPU) é o número mais difícil de definir. Os picos teóricos de FLOP (especificações) são geralmente muito maiores do que os alcançados por um treinamento real devido ao tráfego de memória, comunicação e bolhas no pipeline. A NVIDIA relatou um alcançado Taxa de transferência de ~163 TFLOPs por GPU A100 em um experimento de treinamento de modelo grande de ponta a ponta; dispositivos H100 e Blackwell têm picos teóricos muito mais altos, mas a taxa de transferência sustentada alcançável depende da pilha de software, da configuração paralela do modelo e da malha de comunicação. Use taxas de transferência obtidas conservadoras ao fazer o orçamento.
Orçamento de token TTT não é padronizado. A NVIDIA usou ~450 bilhões de tokens para um exemplo de parâmetro de 1 trilhão; outras equipes usam proporções token/parâmetro diferentes (e tokens sintéticos são cada vez mais usados). Sempre declare explicitamente a suposição de token.
Restrições de memória e topologia (memória por GPU, estrutura NVLink, limites de paralelismo de pipeline/tensor) podem tornar certos tipos de GPU mais adequados para modelos grandes e fortemente fragmentados, mesmo que tenham números de FLOP semelhantes. Sistemas em escala de rack, como o GB300/GB300 NVL72 da NVIDIA, alteram o equilíbrio prático entre FLOPs e memória.

Quantas GPUs as gerações anteriores usaram

Âncoras históricas: relatórios GPT-3 e GPT-4

Relatórios do setor e comentários técnicos têm usado repetidamente as contagens de GPUs relatadas para modelos anteriores para ancorar estimativas para modelos posteriores. Diversos veículos confiáveis e observadores do setor estimam que o pré-treinamento do GPT-4 envolveu dezenas de milhares de GPUs A100 ao longo de semanas ou meses. Por exemplo, relatórios contemporâneos colocam a pegada de treinamento do GPT-4 na faixa de ~10 mil a 25 mil GPUs A100, dependendo se se considera o pico do estoque de GPUs ou GPUs simultaneamente ativas durante o pré-treinamento. Essas âncoras históricas são úteis porque mostram a ordem de magnitude e como as gerações de hardware (A100 → H100 / Blackwell) alteram a taxa de transferência por dispositivo.

Implicação: Se o GPT-4 utilizasse de ~10 mil a 25 mil A100s, o GPT-5 — se fosse maior em uma ou mais ordens de magnitude, ou treinado em mais tokens — exigiria significativamente mais computação agregada. No entanto, melhorias em hardware (H100/Blackwell/TPU) e software (otimizador/precisão/mistura de especialistas, eficiência de dados) podem reduzir o número de dispositivos físicos necessários para fornecer a mesma computação ou uma computação superior.

Quantas GPUs você precisaria para diferentes cenários de escala GPT-5?

Abaixo, executo três cálculos de cenários concretos — mesmo método, suposições diferentes — para que você possa ver como a contagem de GPUs varia com o tamanho do modelo, o hardware e o tempo disponível. Declaro as suposições explicitamente para que você possa repeti-las ou ajustá-las.

Suposições usadas (explícitas)

Fórmula do Core FLOPs: N≈8⋅T⋅PX⋅tempoN \approx 8 \cdot \frac{T \cdot P}{X \cdot \text{tempo}}N≈8⋅X⋅tempoT⋅P. (Veja NVIDIA Megatron.)
Escala de contagem de tokens: Utilizo o exemplo da NVIDIA de ~450 bilhões de tokens por 1T parâmetros (ou seja, T≈0.45⋅PT \approx 0.45 \cdot PT≈0.45⋅P) como base e dimensiono os tokens linearmente com os parâmetros para esses cenários. Essa é uma escolha plausível, mas não universal — algumas equipes usam mais ou menos tokens por parâmetro.
Janela de treinamento: 90 dias (≈ 7,776,000 segundos). Cronogramas mais curtos exigem proporcionalmente mais GPUs; cronogramas mais longos exigem menos.
Taxas de transferência sustentadas por GPU (X, TFLOPs): três níveis pragmáticos para mostrar sensibilidade:

A classe A100 conservadora/mais antiga alcançou: TFLOPs 163 por GPU (taxa de transferência medida pela NVIDIA em um exemplo de 1T).
Rendimento efetivo moderno de classe H100 de alta qualidade: ~ 600 TFLOPs (uma fração conservadora e alcançável dos picos teóricos do núcleo do tensor H100 após contabilizar as ineficiências no nível do sistema).
Blackwell/GB300 em escala de rack eficaz: ~ 2,000 TFLOPs por GPU (representa eficiências agressivas de rack Blackwell/GB300 de última geração e benefícios de FP4/otimização; números reais sustentados variam de acordo com a carga de trabalho e a topologia).

Nota: esses valores X são suposições Para uma ilustração de engenharia, use-os como botões que você pode alterar. O objetivo é mostrar ordens de grandeza.

Resultados (arredondados)

Usando a fórmula e as suposições acima, para uma execução de treinamento de 90 dias com tokens dimensionados como T=0.45⋅PT=0.45\cdot PT=0.45⋅P:

1 trilhão de parâmetros (1T):

com 163 TFLOPs/GPU → ≈ 2,800 GPUs.
com 600 TFLOPs/GPU → ≈ 770 GPUs.
com 2,000 TFLOPs/GPU → ≈ 230 GPUs.

3 trilhão de parâmetros (3T):

com 163 TFLOPs/GPU → ≈ 25,600 GPUs.
com 600 TFLOPs/GPU → ≈ 6,900 GPUs.
com 2,000 TFLOPs/GPU → ≈ 2,100 GPUs.

10 trilhão de parâmetros (10T):

com 163 TFLOPs/GPU → ≈ 284,000 GPUs.
com 600 TFLOPs/GPU → ≈ 77,000 GPUs.
com 2,000 TFLOPs/GPU → ≈ 23,000 GPUs.

Isso mostra por que as estimativas das pessoas variam tanto: uma mudança na taxa de transferência sustentada por GPU (hardware e software) ou no tempo de treinamento desejado altera drasticamente a contagem de GPUs. Um modelo dez vezes maior requer dez vezes mais parâmetros PPP e, como os tokens normalmente também são dimensionados com o tamanho do modelo, os FLOPs totais (e, portanto, as necessidades de GPU) crescem de forma superlinear se você mantiver um orçamento de tempo fixo.

Intervalo de melhor esforço para GPT-5 (síntese):

Limite inferior (receita computacionalmente eficiente + taxa de transferência da classe Blackwell/H100): ~10,000–25,000 GPUs equivalentes a H100 implantadas ao longo de meses (se o modelo usasse ganhos significativos de eficiência algorítmica e menor contagem de parâmetros com aumento/ajuste fino agressivo de dados).
Central (cenário convencional plausível): ~25,000–80,000 GPUs equivalentes a H100 (correspondendo a um aumento em relação às dezenas de milhares relatadas pelo GPT-4 para contabilizar orçamentos de computação e contagens de tokens maiores).
Limite superior (modelo de parâmetros muito grande, multitrilhões, treinado com poucos atalhos algorítmicos): Mais de 80,000 a 150,000 GPUs equivalentes a H100 no pico (se a equipe buscasse um tempo de clock muito curto e usasse muitos dispositivos em paralelo).

Essas faixas são consistentes com a produtividade atual do fornecedor, o uso histórico de GPU para modelos anteriores e os tamanhos de cluster do setor relatados. estimativas, não admissões diretas da OpenAI. O número exato para GPT-5 permanece proprietário.

O que mais aumenta a conta da GPU além da execução bruta de pré-treinamento?

Fatores que aumentam a contagem de dispositivos

Ambição em contagem de parâmetros e tokens: Duplicar parâmetros geralmente implica aumentos comparáveis em tokens para permanecer com computação otimizada.
Desejo por tempo de relógio de parede curto: Para concluir o treinamento em semanas em vez de meses, é necessário um aumento proporcional na contagem de GPU simultânea.
Regimes de validação ampla ou RLHF: Ciclos substanciais de RLHF ou feedback humano pós-treinamento adicionam uso significativo da GPU além dos FLOPs básicos de pré-treinamento.
Ineficiências de rede e infraestrutura: O dimensionamento de interconexão deficiente ou a baixa utilização aumentam o número de GPUs físicas necessárias para atingir a taxa de transferência anunciada.

RLHF, ajuste fino e avaliação

Aprendizado por reforço a partir de fases de feedback humano (RLHF), ajuste fino em vários estágios, execuções de red-teaming e grandes varreduras de avaliação adicionam computação extra substancial aos FLOPs de "pré-treinamento". Essas fases subsequentes geralmente exigem loops de treinamento de políticas eficientes e inferência repetida em escala (que é servida em outros clusters de GPU), portanto, projeto A pegada da GPU é maior do que a estimativa única de pré-treinamento. O desenvolvimento do GPT-5 da OpenAI faz referência explícita a processos sofisticados de segurança e avaliação que adicionam computação além do pré-treinamento.

Geração de dados e tokens sintéticos

A escassez de tokens de alta qualidade em escalas muito grandes leva as equipes a gerar tokens sintéticos (continuações geradas por modelos e de autojogo), que por sua vez exigem computação para serem produzidos e verificados. A contabilização desse pipeline aumenta a quantidade total de GPU e computação de clock usada durante um projeto de modelo.

Frota de serviço para lançamento e iteração

Lançar um modelo para milhões de usuários requer uma grande frota de inferência separada do cluster de treinamento. Relatos de que a OpenAI tinha centenas de milhares a mais de um milhão de GPUs on-line incluem capacidade de serviço. Essa é uma linha de orçamento diferente da do cluster de treinamento, mas é frequentemente confundida em discussões públicas.

Conclusão

Não existe um número público definitivo para "quantas GPUs treinar GPT-5", pois a resposta depende da parametrização do modelo, da receita de treinamento e se a prioridade é o tempo de execução ou o custo total. Usando especificações públicas de fornecedores, pesquisas sobre leis de escala e relatórios do setor como âncoras, a abordagem mais defensável público A estimativa é que o treinamento de classe GPT-5 provavelmente será necessário dezenas de milhares de GPUs equivalentes a H100 no pico (uma faixa central plausível: ~25k–80k equivalentes H100), com horas de GPU agregadas no multi-milhões alcance.

Onde acessar o GPT-5

Se você deseja acesso programático ou incorporar o GPT-5 Pro em produtos, use a API. OpenAI, CometAPI etc. incluem nomes de modelos para a família GPT-5 (gpt-5-pro / gpt-5-pro-2025-10-06) e o faturamento é por tokens utilizados. A API habilita recursos avançados, como execução habilitada por ferramenta, janelas de contexto mais longas, respostas de streaming e parâmetros de modelo para controlar o esforço/detalhamento do raciocínio.

A CometAPI é uma plataforma de API unificada que agrega mais de 500 modelos de IA de provedores líderes — como a série GPT da OpenAI, a Gemini do Google, a Claude da Anthropic, a Midjourney e a Suno, entre outros — em uma interface única e amigável ao desenvolvedor. Ao oferecer autenticação, formatação de solicitações e tratamento de respostas consistentes, a CometAPI simplifica drasticamente a integração de recursos de IA em seus aplicativos. Seja para criar chatbots, geradores de imagens, compositores musicais ou pipelines de análise baseados em dados, a CometAPI permite iterar mais rapidamente, controlar custos e permanecer independente de fornecedores — tudo isso enquanto aproveita os avanços mais recentes em todo o ecossistema de IA.

Os desenvolvedores podem acessar GPT-5 Pro através do CometAPI, a versão mais recente do modelo está sempre atualizado com o site oficial. Para começar, explore as capacidades do modelo no Playground e consulte o Guia de API para obter instruções detalhadas. Antes de acessar, certifique-se de ter feito login no CometAPI e obtido a chave da API. CometAPI oferecem um preço muito mais baixo que o preço oficial para ajudar você a se integrar.

Pronto para ir?→ Inscreva-se no CometAPI hoje mesmo !