GPT-5 gibi son teknoloji ürünü bir büyük dil modelini (LLM) eğitmek, büyük bir mühendislik, lojistik ve finansal girişimdir. Kullanılan GPU sayısına dair manşetler ve söylentiler, birkaç on binden birkaç yüz bine kadar büyük farklılıklar göstermektedir ve bu farklılığın bir kısmı, değişen donanım nesillerinden, yazılımlardaki verimlilik artışlarından ve şirketlerin nadiren tam eğitim telemetrisi yayınlamasından kaynaklanmaktadır. Bu makalede, tahminin nasıl türetildiğini açıklıyor ve nihai sayıyı belirleyen kısıtlamaları vurguluyorum.
GPT-5'i eğitmek için kaç GPU gerekir?
Kısaca cevap verelim: Tek bir sayı yoktur. Genel sinyaller ve teknik ölçekleme formülleri, makul yanıtları, kompakt ve esnek bir eğitim çalışması için düşük binlerden, kısa bir süre içinde çok büyük ve yoğun bir modeli standart GPU'larla eğitmekte ısrar ederseniz düşük yüz binlere kadar her yerde sunar. Bu aralığın hangi ucunda olduğunuz, model boyutu, eğitim hesaplama bütçesi (FLOP'lar), kullanılan jetonlar, GPU başına sürdürülebilir verim, zaman bütçesive daha yeni raf ölçekli Blackwell donanımı mı yoksa daha eski A100/H100 makineleri mi kullandığınızı. OpenAI, GPT-5'in Microsoft Azure süper bilgisayarlarında eğitildiğini (kesin bir GPU sayısı değil) ve dış kapsam ve mühendislik tahminlerinin resmin geri kalanını sağladığını söylüyor.
OpenAI (çoğu kuruluş gibi) en büyük modelleri için kesin eğitim FLOP sayılarını veya ham GPU-saat kayıtlarını yayınlamaz; bu nedenle savunulabilir aralıklar üretmek için satıcı özelliklerini, önceki modeller için gözlemlenen geçmiş GPU kullanım modellerini ve ölçekleme yasalarını birleştiririz.
Model boyutunu GPU sayısına bağlayan temel kural nedir?
Kullanabileceğiniz temel formül
NVIDIA'nın Megatron ekibi, uçtan uca eğitim süresi için pratik ve yaygın olarak kullanılan bir yaklaşım sağlar: eğitim_süresi (s)≈8⋅T⋅PN⋅X\text{eğitim\_süresi (s)} \yaklaşık 8 \cdot \frac{T \cdot P}{N \cdot X}eğitim_süresi (s)≈8⋅N⋅XT⋅P
nerede:
- PPP = model parametrelerinin (ağırlıkların) sayısı
- TTT = eğitim belirteçlerinin sayısı
- NNN = GPU sayısı
- XXX = GPU başına sürekli verim (FLOP/sn cinsinden, genellikle teraFLOP olarak ifade edilir)
- 8 faktörü, transformatör FLOP'larının yaklaşımında ileri + geri + optimize edici ve diğer sabitlerin sayılmasından gelir.
Bir hedef zamanlama için GPU'ları tahmin etmek üzere yeniden düzenlendi: N≈8⋅T⋅PX⋅eğitim_süresi (sn)N \yaklaşık 8 \cdot \frac{T \cdot P}{X \cdot \text{eğitim_süresi (sn)}}N≈8⋅X⋅eğitim_süresi (sn)T⋅P
Bu, bir hesaplama bütçesini (FLOP) bir GPU filosu boyutuna dönüştürmek için en önemli mühendislik formülüdür ve herhangi bir GPU sayısı tahminine başladığımız yerdir.
Önemli uyarılar
- "X" (sürdürülebilir GPU başına TFLOP'lar) belirlenmesi en zor sayıdır. Teorik tepe FLOP'ları (özellikler), bellek trafiği, iletişim ve boru hattı kabarcıkları nedeniyle genellikle gerçek bir eğitim işinin ulaştığı değerden çok daha yüksektir. NVIDIA bir rapora göre elde Uçtan uca büyük modelli bir eğitim deneyinde A100 GPU başına ~163 TFLOP'luk bir verim; H100 ve Blackwell cihazlarının teorik zirveleri çok daha yüksek olsa da, elde edilebilir sürdürülebilir verim, yazılım yığınına, model paralel yapılandırmasına ve iletişim yapısına bağlıdır. Bütçeleme yaparken, elde edilen muhafazakar verimleri kullanın.
- Token bütçesi TTT Standartlaştırılmamıştır. NVIDIA, 1 trilyon parametreli bir örnek için yaklaşık 450 milyar token kullanmıştır; diğer ekipler farklı token/parametre oranları kullanmaktadır (ve sentetik tokenlar giderek daha fazla kullanılmaktadır). Token varsayımını her zaman açıkça belirtin.
- Bellek ve topoloji kısıtlamaları (GPU başına bellek, NVLink yapısı, işlem hattı/tensör paralellik sınırları) benzer FLOP sayılarına sahip olsalar bile belirli GPU tiplerini büyük, sıkı bölümlenmiş modeller için daha uygun hale getirebilir. NVIDIA'nın GB300/GB300 NVL72 gibi raf ölçekli sistemler, FLOP'lar ve bellek arasındaki pratik dengeyi değiştirir.
Önceki nesiller kaç GPU kullanıyordu?
Tarihsel dayanaklar: GPT-3 ve GPT-4 raporlaması
Sektör raporlamaları ve teknik yorumlar, daha sonraki modeller için tahminleri desteklemek amacıyla önceki modeller için bildirilen GPU sayılarını defalarca kullanmıştır. Birçok güvenilir kaynak ve sektör gözlemcisi, GPT-4'ün ön eğitiminin haftalar hatta aylar boyunca on binlerce A100 GPU içerdiğini tahmin etmektedir. Örneğin, eş zamanlı raporlamalar, GPT-4'ün eğitim ayak izini, en yüksek GPU envanterinin mi yoksa ön eğitim sırasında aynı anda aktif olan GPU'ların mı sayıldığına bağlı olarak ~10-25 A100 aralığında göstermektedir. Bu geçmiş veriler, büyüklük sırasını ve donanım nesillerinin (A100 → H100 / Blackwell) cihaz başına verimi nasıl değiştirdiğini gösterdikleri için faydalıdır.
Ima: GPT-4 yaklaşık 10-25 A100 kullanıyorsa, GPT-5 (bir veya daha fazla büyüklük sırası kadar daha büyükse veya daha fazla jeton üzerinde eğitilmişse) önemli ölçüde daha fazla toplam işlem gücü gerektirir. Ancak donanım (H100/Blackwell/TPU) ve yazılım (optimizer/hassasiyet/uzman karışımı, veri verimliliği) alanındaki gelişmeler, aynı veya daha fazla işlem gücü sağlamak için gereken fiziksel cihaz sayısını azaltabilir.
Farklı GPT-5 ölçekli senaryolar için kaç adet GPU'ya ihtiyacınız olur?
Aşağıda, GPU sayısının model boyutuna, donanıma ve zaman bütçesine göre nasıl değiştiğini görebilmeniz için aynı yöntemle, farklı varsayımlarla üç somut senaryo hesaplaması çalıştırıyorum. Varsayımları açıkça belirtiyorum, böylece tekrarlayabilir veya ayarlayabilirsiniz.
Kullanılan varsayımlar (açık)
- Temel FLOP formülü: N≈8⋅T⋅PX⋅timeN \yaklaşık 8 \cdot \frac{T \cdot P}{X \cdot \text{time}}N≈8⋅X⋅timeT⋅P. (NVIDIA Megatron'a bakın.)
- Jeton sayısının ölçeklendirilmesi: NVIDIA'nın 1T parametre başına yaklaşık 450 milyar jeton örneğini (yani T≈0.45⋅PT \yaklaşık 0.45 \cdot PT≈0.45⋅P) temel olarak kullanıyorum ve jetonları bu senaryolar için parametrelerle doğrusal olarak ölçeklendiriyorum. Bu makul bir seçenek, ancak evrensel değil; bazı takımlar parametre başına daha fazla veya daha az jeton kullanıyor.
- Eğitim penceresi: 90 gün (≈ 7,776,000 saniye). Daha kısa programlar orantılı olarak daha fazla GPU gerektirir; daha uzun programlar ise daha az GPU gerektirir.
- GPU başına sürdürülebilir verimler (X, TFLOP): duyarlılığı göstermek için üç pragmatik seviye:
- Muhafazakar / eski A100 sınıfı elde edildi: 163 TFLOP'lar GPU başına (NVIDIA'nın 1T örneğinde ölçtüğü elde edilen verim).
- Modern üst düzey H100 sınıfı etkili verim: ~600 TFLOP (Sistem düzeyindeki verimsizlikler hesaba katıldıktan sonra H100 teorik Tensör-çekirdek zirvelerinin muhafazakar, ulaşılabilir bir kesri).
- Raf ölçekli Blackwell/GB300 etkili: ~2,000 TFLOP GPU başına (agresif, yeni nesil Blackwell/GB300 raf verimliliğini ve FP4/optimizasyon avantajlarını temsil eder; gerçek sürdürülebilir sayılar iş yüküne ve topolojiye göre değişecektir).
Not: bu X değerleri varsayımlar Bir mühendislik örneği için, bunları değiştirebileceğiniz düğmeler olarak kullanın. Amaç, büyüklük sırasını göstermektir.
Sonuçlar (yuvarlanmış)
Yukarıdaki formülü ve varsayımları kullanarak, T=0.45⋅PT=0.45\cdot PT=0.45⋅P şeklinde ölçeklenen belirteçlerle 90 günlük bir eğitim çalışması için:
1 trilyon parametre (1T):
- ile 163 TFLOP/GPU → ≈ 2,800 GPU.
- ile 600 TFLOP/GPU → ≈ 770 GPU.
- ile 2,000 TFLOP/GPU → ≈ 230 GPU.
3 trilyon parametre (3T):
- ile 163 TFLOP/GPU → ≈ 25,600 GPU.
- ile 600 TFLOP/GPU → ≈ 6,900 GPU.
- ile 2,000 TFLOP/GPU → ≈ 2,100 GPU.
10 trilyon parametre (10T):
- ile 163 TFLOP/GPU → ≈ 284,000 GPU.
- ile 600 TFLOP/GPU → ≈ 77,000 GPU.
- ile 2,000 TFLOP/GPU → ≈ 23,000 GPU.
Bunlar, insanların tahminlerinin neden bu kadar değişkenlik gösterdiğini gösteriyor: GPU başına sürdürülebilir verimde (donanım ve yazılım) veya istenen eğitim süresinde meydana gelen bir değişiklik, GPU sayısını önemli ölçüde değiştiriyor. On kat daha büyük bir model, on kat daha fazla PPP parametresi gerektiriyor ve token'lar genellikle model boyutuna göre de ölçeklendiğinden, sabit bir zaman bütçesi tutarsanız toplam FLOP'lar (ve dolayısıyla GPU ihtiyaçları) süper doğrusal bir şekilde artıyor.
GPT-5 için en iyi çaba aralığı (sentez):
- Alt sınır (hesaplama açısından verimli tarif + Blackwell/H100 sınıfı verim): ~10,000–25,000 adet H100 eşdeğer GPU aylar boyunca dağıtıldı (model, agresif veri artırma/ince ayar ile önemli algoritmik verimlilik kazanımları ve daha küçük parametre sayısı kullanmışsa).
- Merkezi (makul ana akım senaryo): ~25,000–80,000 H100 eşdeğeri GPU (daha büyük hesaplama bütçeleri ve belirteç sayılarını hesaba katmak için GPT-4'ün bildirdiği on binlerce GPU'dan bir adım önde).
- Üst sınır (çok büyük, trilyonlarca parametreli, az sayıda algoritmik kısayolla eğitilmiş model): Tepe değerde 80,000–150,000+ H100 eşdeğeri GPU (eğer ekip çok kısa duvar saati süresi arıyorsa ve paralel olarak birçok cihaz kullanıyorsa).
Bu aralıklar, mevcut tedarikçi verimliliği, önceki modeller için geçmiş GPU kullanımı ve bildirilen endüstri küme boyutlarıyla tutarlıdır. tahminleriOpenAI'dan doğrudan kabul değil. GPT-5'in kesin sayısı tescillidir.
GPU faturasına ham ön eğitim çalışmasının dışında başka neler eklenir?
Cihaz sayısını artıran faktörler
- Parametre sayısı ve tokenlardaki hırs: Parametrelerin iki katına çıkarılması genellikle hesaplama açısından optimum düzeyde kalmak için token sayısında benzer artışlar anlamına gelir.
- Kısa duvar saati süresi arzusu: Eğitimin aylar yerine haftalar içinde tamamlanması için eş zamanlı GPU sayısının orantılı olarak artırılması gerekir.
- Büyük doğrulama veya RLHF rejimleri: Önemli eğitim sonrası RLHF veya insan geri bildirim döngüleri, temel eğitim öncesi FLOP'ların ötesinde anlamlı GPU kullanımı ekler.
- Ağ ve altyapı verimsizlikleri: Zayıf ara bağlantı ölçeklemesi veya düşük kullanım, reklamı yapılan verimi gerçekleştirmek için gereken fiziksel GPU sayısını artırır.
RLHF, ince ayar ve değerlendirme
İnsan geri bildirimi (RLHF) aşamalarından gelen takviyeli öğrenme, çok aşamalı ince ayar, kırmızı takım çalışmaları ve büyük değerlendirme taramaları, "ön eğitim" FLOP'larına ek olarak önemli miktarda ek işlem gücü sağlar. Bu takip aşamaları genellikle verimli politika eğitim döngüleri ve büyük ölçekte tekrarlanan çıkarımlar (diğer GPU kümelerinde de sunulur) gerektirir, bu nedenle proje GPU ayak izi, tek ön eğitim tahmininden daha büyüktür. OpenAI'nin GPT-5 geliştirmesi, ön eğitimin ötesinde hesaplama sağlayan gelişmiş güvenlik ve değerlendirme süreçlerine açıkça atıfta bulunmaktadır.
Veri üretimi ve sentetik tokenler
Çok büyük ölçeklerde yüksek kaliteli token kıtlığı, ekiplerin, üretim ve doğrulama için hesaplama gerektiren sentetik tokenler (kendi kendine oynanan, model tarafından oluşturulan devamlar) üretmesine yol açar. Bu süreç dikkate alındığında, bir model projesi sırasında kullanılan toplam GPU ve duvar saati hesaplaması artar.
Lansman ve yineleme için filoya hizmet veriliyor
Bir modeli milyonlarca kullanıcıya sunmak, eğitim kümesinden ayrı, geniş bir çıkarım filosu gerektirir. OpenAI'nin yüz binlerce hatta bir milyondan fazla GPU'ya sahip olduğu yönündeki raporlar, hizmet kapasitesini de içerir. Bu, eğitim kümesinden farklı bir bütçe çizgisidir, ancak kamuoyunda sıklıkla birbirine karıştırılır.
Sonuç
"GPT-5'i eğitmek için kaç GPU kullanılacağı" sorusuna dair kesin bir kamuya açık sayı yoktur çünkü cevap, modelin parametrelendirmesine, eğitim reçetesine ve önceliğin duvar saati süresi mi yoksa toplam maliyet mi olduğuna bağlıdır. Kamuya açık satıcı spesifikasyonlarını, ölçekleme yasası araştırmalarını ve sektör raporlamasını temel alarak, en savunulabilir halka açık Tahminlere göre GPT-5 sınıfı eğitim muhtemelen gerekli on binlerce H100 eşdeğer GPU zirvede (makul bir merkezi aralık: ~25k–80k H100 eşdeğerleri), toplam GPU saatleri ile Multi milyon aralığı.
GPT-5'e Nereden Erişilir?
Programatik erişim istiyorsanız veya GPT-5 Pro'yu ürünlere yerleştirmek istiyorsanız API'yi kullanın. OpenAI, CometAPI vb. GPT-5 ailesi için model adlarını içerir (gpt-5-pro / gpt-5-pro-2025-10-06) ve faturalandırma kullanılan token başına yapılır. API, araç destekli yürütme, daha uzun bağlam pencereleri, akış yanıtları ve akıl yürütme çabasını/ayrıntı düzeyini kontrol etmek için model parametreleri gibi gelişmiş özellikler sunar.
CometAPI, OpenAI'nin GPT serisi, Google'ın Gemini, Anthropic'in Claude, Midjourney, Suno ve daha fazlası gibi önde gelen sağlayıcılardan 500'den fazla AI modelini tek bir geliştirici dostu arayüzde toplayan birleşik bir API platformudur. Tutarlı kimlik doğrulama, istek biçimlendirme ve yanıt işleme sunarak CometAPI, AI yeteneklerinin uygulamalarınıza entegrasyonunu önemli ölçüde basitleştirir. İster sohbet robotları, görüntü oluşturucular, müzik bestecileri veya veri odaklı analiz hatları oluşturuyor olun, CometAPI daha hızlı yineleme yapmanızı, maliyetleri kontrol etmenizi ve satıcıdan bağımsız kalmanızı sağlar; tüm bunları yaparken AI ekosistemindeki en son atılımlardan yararlanırsınız.
Geliştiriciler erişebilir GPT-5 Pro CometAPI aracılığıyla, en son model versiyonu Resmi web sitesi aracılığıyla sürekli güncellenmektedir. Başlamak için, modelin yeteneklerini keşfedin. Oyun Alanı ve danışın API kılavuzu Ayrıntılı talimatlar için. Erişimden önce, lütfen CometAPI'ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını edindiğinizden emin olun. Kuyrukluyıldız API'si Entegrasyonunuza yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat teklif ediyoruz.
Gitmeye hazır mısınız?→ Bugün CometAPI'ye kaydolun !