کتنے GPUs کو gpt-5 کو تربیت دینا ہے؟ آپ کو جاننے کی ضرورت ہے۔

GPT-5 جیسے جدید ترین بڑے لینگوئج ماڈل (LLM) کی تربیت ایک بہت بڑا انجینئرنگ، لاجسٹک اور مالیاتی کام ہے۔ شہ سرخیوں اور افواہوں کے بارے میں کہ کتنے GPUs استعمال کیے گئے تھے مختلف ہوتی ہیں - چند دسیوں ہزار سے کئی سیکڑوں ہزاروں تک - اور اس تغیر کا ایک حصہ ہارڈ ویئر کی نسلوں میں تبدیلی، سافٹ ویئر میں کارکردگی میں اضافے، اور حقیقت یہ ہے کہ کمپنیاں شاذ و نادر ہی مکمل تربیتی ٹیلی میٹری شائع کرتی ہیں۔ اس مضمون میں میں وضاحت کرتا ہوں کہ تخمینہ کیسے اخذ کیا جاتا ہے، اور ان رکاوٹوں کو نمایاں کرتا ہوں جو حتمی نمبر کا تعین کرتی ہیں۔

GPT-5 کو تربیت دینے میں کتنے GPUs کی ضرورت ہے؟

سامنے کا مختصر جواب: کوئی واحد نمبر نہیں ہے. اگر آپ کموڈٹی GPUs کے ساتھ ایک مختصر ونڈو میں ایک بہت بڑے، گھنے ماڈل کو تربیت دینے پر اصرار کرتے ہیں تو عوامی سگنلز اور تکنیکی اسکیلنگ فارمولے کم ہزاروں (ایک کمپیکٹ، وقتی لچکدار ٹریننگ کے لیے) سے کم سیکڑوں ہزاروں تک کہیں بھی قابل فہم جوابات دیتے ہیں۔ اس حد کے کس سرے پر آپ اترتے ہیں اس پر منحصر ہے۔ ماڈل کا سائز, ٹریننگ کمپیوٹ بجٹ (FLOPs), استعمال شدہ ٹوکن, فی GPU مسلسل تھرو پٹ, وقت کا بجٹ، اور چاہے آپ نئے ریک اسکیل بلیک ویل ہارڈ ویئر یا پرانی A100/H100 مشینیں استعمال کریں۔ OpenAI کا کہنا ہے کہ GPT-5 کو Microsoft Azure سپر کمپیوٹرز پر تربیت دی گئی تھی (ایک درست GPU شمار نہیں)، اور باہر کی کوریج اور انجینئرنگ کے بیک آف لفافے کے تخمینے بقیہ تصویر فراہم کرتے ہیں۔

OpenAI (زیادہ تر تنظیموں کی طرح) اپنے سب سے بڑے ماڈلز کے لیے درست تربیتی FLOP شمار یا خام GPU-گھنٹہ لیجر شائع نہیں کرتا ہے، اس لیے ہم وینڈر کی تفصیلات، سابقہ ​​ماڈلز کے لیے مشاہدہ کردہ GPU کے تاریخی استعمال کے نمونوں، اور قابل دفاع حدود پیدا کرنے کے لیے اسکیلنگ قوانین کو یکجا کرتے ہیں۔

کون سا بنیادی اصول ماڈل سائز کو GPU شمار سے جوڑتا ہے؟

بنیادی فارمولہ جو آپ استعمال کر سکتے ہیں۔

NVIDIA کی Megatron ٹیم اختتام سے آخر تک تربیت کے وقت کے لیے ایک عملی، وسیع پیمانے پر استعمال شدہ تخمینہ فراہم کرتی ہے: training_time (s)≈8⋅T⋅PN⋅X\text{training\_time (s)} \تقریباً 8 \cdot \frac{T \cdot P}{N_time} \cdoing (s)≈8⋅N⋅XT⋅P

کہاں:

• PPP = ماڈل پیرامیٹرز کی تعداد (وزن)
• TTT = تربیتی ٹوکن کی تعداد
• NNN = GPUs کی تعداد
• XXX = مسلسل فی GPU تھرو پٹ (FLOPs/sec میں، اکثر teraFLOPs کے طور پر ظاہر کیا جاتا ہے)
• فیکٹر 8 ٹرانسفارمر FLOPs کے قریب میں فارورڈ + بیکورڈ + آپٹیمائزر اور دیگر مستقل کی گنتی سے آتا ہے۔

ہدف کے شیڈول کے لیے GPUs کا تخمینہ لگانے کے لیے دوبارہ ترتیب دیا گیا: N≈8⋅T⋅PX⋅training_time (s)N \تقریباً 8 \cdot \frac{T \cdot P}{X \cdot \text{training\_time (s)}}N≈8⋅X⋅s⋅s_time (Training_time)

یہ ایک کمپیوٹ بجٹ (FLOPs) کو GPU فلیٹ سائز میں تبدیل کرنے کا واحد سب سے اہم انجینئرنگ فارمولا ہے، اور یہ وہ جگہ ہے جہاں ہم کسی بھی GPU- شمار کا تخمینہ شروع کرتے ہیں۔

اہم انتباہات

• "X" (مستقل فی GPU TFLOPs) پن ڈاؤن کرنے کے لیے سب سے مشکل نمبر ہے۔ نظریاتی چوٹی کے FLOPs (اسپیکس) عام طور پر اس سے کہیں زیادہ ہوتے ہیں جو ایک حقیقی تربیتی کام میموری ٹریفک، کمیونیکیشن، اور پائپ لائن بلبلوں کی وجہ سے حاصل کرتا ہے۔ NVIDIA نے ایک اطلاع دی۔ حاصل کیا ایک اختتام سے آخر تک بڑے ماڈل کے تربیتی تجربے میں ~163 TFLOPs فی A100 GPU کا تھرو پٹ؛ H100 اور بلیک ویل ڈیوائسز میں نظریاتی چوٹیاں بہت زیادہ ہیں، لیکن قابل حصول پائیدار تھرو پٹ سافٹ ویئر اسٹیک، ماڈل متوازی ترتیب، اور کمیونیکیشن فیبرک پر منحصر ہے۔ بجٹ بناتے وقت قدامت پسند حاصل کردہ تھرو پٹس کا استعمال کریں۔
• ٹوکن بجٹ TTT معیاری نہیں ہے. NVIDIA نے 1-ٹریلین پیرامیٹر کی مثال کے لیے ~450B ٹوکن استعمال کیے ہیں۔ دوسری ٹیمیں مختلف ٹوکن/پیرامیٹر تناسب استعمال کرتی ہیں (اور مصنوعی ٹوکن تیزی سے استعمال ہوتے ہیں)۔ ٹوکن مفروضہ کو ہمیشہ واضح طور پر بیان کریں۔
• میموری اور ٹوپولوجی کی پابندیاں (فی-GPU میموری، NVLink فیبرک، پائپ لائن/ٹینسر کی متوازی حدود) کچھ GPU اقسام کو بڑے، مضبوطی سے شارڈ ماڈلز کے لیے بہتر بنا سکتی ہے چاہے ان کے FLOP نمبر ایک جیسے ہوں۔ ریک اسکیل سسٹم جیسے NVIDIA کے GB300/GB300 NVL72 FLOPs اور میموری کے درمیان عملی توازن کو تبدیل کرتے ہیں۔

پچھلی نسلوں نے کتنے GPU استعمال کیے تھے۔

تاریخی اینکرز: GPT-3 اور GPT-4 رپورٹنگ

صنعت کی رپورٹنگ اور تکنیکی کمنٹری نے پہلے کے ماڈلز کے لیے بار بار رپورٹ شدہ GPU شماروں کو بعد کے ماڈلز کے لیے تخمینہ لگانے کے لیے استعمال کیا ہے۔ متعدد معتبر دکانوں اور صنعت کے مبصرین کا اندازہ ہے کہ GPT-4 کی پہلے سے تربیت میں ہفتوں سے مہینوں تک ہزاروں A100 GPU شامل ہیں۔ مثال کے طور پر، ہم عصر رپورٹنگ نے GPT-4 کے تربیتی نقش کو ~ 10k–25k A100 رینج میں رکھا ہے اس بات پر منحصر ہے کہ آیا کوئی چوٹی GPU انوینٹری یا GPUs کو پہلے سے تربیت کے دوران بیک وقت متحرک رکھتا ہے۔ وہ تاریخی اینکرز کارآمد ہیں کیونکہ وہ طول و عرض کی ترتیب اور ہارڈ ویئر جنریشنز (A100 → H100 / بلیک ویل) ہر ڈیوائس کے ذریعے تبدیل کرنے کے طریقہ کو ظاہر کرتے ہیں۔

مطلب: اگر GPT-4 نے ~10k–25k A100s استعمال کیا ہے، تو GPT-5—اگر ایک یا زیادہ آرڈرز کی شدت سے بڑا ہے، یا زیادہ ٹوکنز پر تربیت یافتہ ہے—تو نمایاں طور پر زیادہ مجموعی کمپیوٹ کی ضرورت ہوگی۔ لیکن ہارڈ ویئر (H100/Blackwell/TPU) اور سافٹ ویئر (آپٹیمائزر/پریزیشن/مرکچر آف ایکسپرٹس، ڈیٹا کی کارکردگی) میں بہتری اسی یا اس سے زیادہ کمپیوٹ فراہم کرنے کے لیے درکار جسمانی آلات کی تعداد کو کم کر سکتی ہے۔

---

مختلف GPT-5 پیمانے کے منظرناموں کے لیے آپ کو کتنے GPUs کی ضرورت ہوگی؟

ذیل میں میں تین ٹھوس منظرنامے کے حسابات چلاتا ہوں—ایک ہی طریقہ، مختلف مفروضے—تاکہ آپ دیکھ سکیں کہ ماڈل کے سائز، ہارڈ ویئر اور وقت کے بجٹ کے ساتھ GPU کی گنتی کس طرح حرکت کرتی ہے۔ میں مفروضوں کو واضح طور پر بیان کرتا ہوں تاکہ آپ ان کو دہرائیں یا ایڈجسٹ کر سکیں۔

استعمال شدہ مفروضے (واضح)

1. بنیادی FLOPs فارمولہ: N≈8⋅T⋅PX⋅timeN \تقریبا 8 \cdot \frac{T \cdot P}{X \cdot \text{time}}N≈8⋅X⋅timeT⋅P​۔ (NVIDIA Megatron دیکھیں۔)
2. ٹوکن کاؤنٹ سکیلنگ: میں NVIDIA کی ~450B ٹوکنز فی 1T پیرامیٹرز کی مثال استعمال کرتا ہوں (لہذا T≈0.45⋅PT \تقریبا 0.45 \cdot PT≈0.45⋅P) ان منظرناموں کے لیے پیرامیٹرز کے ساتھ لکیری طور پر بیس لائن اور اسکیل ٹوکنز کے طور پر۔ یہ ایک قابل فہم لیکن آفاقی انتخاب نہیں ہے — کچھ ٹیمیں فی پیرامیٹر زیادہ یا کم ٹوکن استعمال کرتی ہیں۔
3. ٹریننگ ونڈو: 90 دن (≈ 7,776,000 سیکنڈز)۔ چھوٹے نظام الاوقات میں متناسب طور پر زیادہ GPUs کی ضرورت ہوتی ہے۔ طویل نظام الاوقات کم کی ضرورت ہے۔
4. فی GPU مسلسل تھرو پٹس (X، TFLOPs): حساسیت کو ظاہر کرنے کے لیے تین عملی سطحیں:

• قدامت پسند / پرانی A100 کلاس حاصل کی گئی: 163 TFLOPs فی GPU (ایک 1T مثال میں NVIDIA کی پیمائش شدہ حاصل کردہ تھرو پٹ)۔
• جدید ہائی اینڈ H100 کلاس موثر تھرو پٹ: ~600 TFLOPs (سسٹم کی سطح کی ناکارہیوں کا محاسبہ کرنے کے بعد H100 نظریاتی ٹینسر کور چوٹیوں کا ایک قدامت پسند، قابل حصول حصہ)۔
• ریک پیمانے پر بلیک ویل/GB300 موثر: ~2,000 TFLOPs فی GPU (جارحانہ، اگلی نسل کی بلیک ویل/GB300 ریک افادیت اور FP4/آپٹیمائزیشن فوائد کی نمائندگی کرتا ہے؛ حقیقی پائیدار تعداد کام کے بوجھ اور ٹوپولوجی کے لحاظ سے مختلف ہوگی)۔

نوٹ: یہ X اقدار ہیں۔ مفروضے انجینئرنگ کی مثال کے لیے—انہیں نوبس کے طور پر استعمال کریں جسے آپ تبدیل کر سکتے ہیں۔ نقطہ شدت کے احکامات کو ظاہر کرنا ہے۔

نتائج (گول)

مندرجہ بالا فارمولے اور مفروضوں کا استعمال کرتے ہوئے، 90 دن کی ٹریننگ کے لیے ٹوکنز کے ساتھ چلایا جاتا ہے جس کے لیے T=0.45⋅PT=0.45\cdot PT=0.45⋅P:

1 ٹریلین پیرامیٹرز (1T):

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

3 ٹریلین پیرامیٹرز (3T):

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

10 ٹریلین پیرامیٹرز (10T):

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

یہ ظاہر کرتے ہیں کہ لوگوں کے تخمینے اتنے بڑے پیمانے پر کیوں مختلف ہوتے ہیں: فی GPU مسلسل تھرو پٹ (ہارڈ ویئر اور سافٹ ویئر) یا مطلوبہ وقت سے ٹرین میں تبدیلی GPU کی گنتی کو ڈرامائی طور پر بدل دیتی ہے۔ ایک ماڈل جو دس گنا بڑا ہے اسے دس گنا زیادہ پی پی پی پیرامیٹر کی ضرورت ہوتی ہے، اور چونکہ ٹوکنز کو عام طور پر ماڈل کے سائز کے ساتھ بھی پیمانہ کیا جاتا ہے، اگر آپ ایک مقررہ وقت کا بجٹ رکھتے ہیں تو کل FLOPs (اور اس وجہ سے GPU کی ضرورت) بہت زیادہ بڑھ جاتی ہے۔

GPT-5 (ترکیب) کے لیے بہترین کوشش کی حد:

• لوئر باؤنڈ (کمپیوٹی موثر نسخہ + بلیک ویل/H100-کلاس تھرو پٹ): ~10,000–25,000 H100 کے مساوی GPUs مہینوں کے دوران تعینات کیے گئے (اگر ماڈل نے اہم الگورتھمک کارکردگی کے فوائد اور جارحانہ ڈیٹا بڑھانے / فائن ٹیوننگ کے ساتھ چھوٹے پیرامیٹر کی گنتی کا استعمال کیا ہے)۔
• مرکزی (مناسب مرکزی دھارے کا منظرنامہ): ~25,000–80,000 H100 کے مساوی GPUs (بڑے کمپیوٹ بجٹ اور ٹوکن کی گنتی کے حساب سے GPT-4 کی اطلاع کردہ دسیوں ہزار سے ایک قدم اوپر سے مماثل ہے)۔
• اپر باؤنڈ (بہت بڑا، ملٹی ٹریلین پیرامیٹر ماڈل جو چند الگورتھمک شارٹ کٹس کے ساتھ تربیت یافتہ ہے): 80,000–150,000+ H100 کے مساوی GPUs عروج پر (اگر ٹیم نے بہت کم وال کلاک ٹائم چاہا اور متوازی طور پر بہت سے آلات استعمال کیے)۔

یہ رینجز موجودہ وینڈر تھرو پٹ، سابقہ ​​ماڈلز کے لیے تاریخی GPU استعمال، اور رپورٹ کردہ انڈسٹری کلسٹر سائز کے ساتھ مطابقت رکھتی ہیں۔ وہ ہیں۔ اندازوں کے مطابقاوپن اے آئی سے براہ راست داخلہ نہیں۔ GPT-5 کا صحیح نمبر ملکیتی رہتا ہے۔

خام پری ٹریننگ رن کے علاوہ GPU بل میں اور کیا اضافہ کرتا ہے؟

وہ عوامل جو آلہ کی تعداد میں اضافہ کرتے ہیں۔

• پیرامیٹر کی گنتی اور ٹوکن میں خواہش: پیرامیٹرز کو دوگنا کرنے کا مطلب عام طور پر کمپیوٹ کے لحاظ سے بہترین رہنے کے لیے ٹوکنز میں تقابلی اضافہ ہوتا ہے۔
• مختصر دیوار گھڑی وقت کی خواہش: مہینوں کے بجائے ہفتوں میں تربیت مکمل کرنے کے لیے ہم وقت GPU کی گنتی میں متناسب اضافہ کی ضرورت ہوتی ہے۔
• بڑی توثیق یا RLHF رجیم: کافی پوسٹ ٹریننگ RLHF یا انسانی فیڈ بیک سائیکل بنیادی پریٹریننگ FLOPs سے آگے GPU کا بامعنی استعمال شامل کرتے ہیں۔
• نیٹ ورک اور انفراسٹرکچر کی ناکاریاں: ناقص انٹر کنیکٹ اسکیلنگ یا کم استعمال مشتہر تھرو پٹ کو محسوس کرنے کے لیے درکار جسمانی GPUs کی تعداد کو بڑھاتا ہے۔

RLHF، ٹھیک ٹیوننگ، اور تشخیص

ہیومن فیڈ بیک (RLHF) کے مراحل سے کمک سیکھنے، ملٹی اسٹیج فائن ٹیوننگ، ریڈ ٹیمنگ رنز، اور بڑے ایویلیویشن سویپس "پری ٹریننگ" FLOPs کے اوپر کافی اضافی کمپیوٹ شامل کرتے ہیں۔ ان فالو آن مراحل میں اکثر موثر پالیسی ٹریننگ لوپس اور پیمانے پر بار بار انفرنس کی ضرورت ہوتی ہے (جو دوسرے GPU کلسٹرز پر پیش کیا جاتا ہے)، لہذا منصوبے GPU فوٹ پرنٹ سنگل پری ٹریننگ تخمینہ سے بڑا ہے۔ OpenAI کی GPT-5 کی ترقی واضح طور پر جدید ترین حفاظت اور تشخیصی عمل کا حوالہ دیتی ہے جو پہلے سے تربیت کے علاوہ کمپیوٹ کو شامل کرتی ہے۔

ڈیٹا جنریشن اور مصنوعی ٹوکن

بہت بڑے پیمانے پر اعلیٰ معیار کے ٹوکنز کی کمی ٹیموں کو مصنوعی ٹوکن (سیلف پلے، ماڈل سے تیار کردہ تسلسل) تیار کرنے کی طرف لے جاتی ہے جن کو تیار کرنے اور جانچنے کے لیے خود کمپیوٹ کی ضرورت ہوتی ہے۔ اس پائپ لائن کا حساب کتاب ماڈل پروجیکٹ کے دوران استعمال ہونے والے مجموعی GPU اور وال کلاک کمپیوٹ کو بڑھاتا ہے۔

لانچ اور تکرار کے لیے بیڑے کی خدمت کرنا

لاکھوں صارفین کے لیے ایک ماڈل لانچ کرنے کے لیے ٹریننگ کلسٹر سے الگ ایک بڑے انفرنس فلیٹ کی ضرورت ہوتی ہے۔ رپورٹس کہ OpenAI کے پاس سینکڑوں ہزار سے ایک ملین+ GPUs آن لائن تھے سروسنگ کی صلاحیت بھی شامل ہے۔ یہ ٹریننگ کلسٹر سے مختلف بجٹ لائن ہے، لیکن یہ اکثر عوامی بحث میں الجھ جاتی ہے۔

نتیجہ

"کتنے GPUs کو GPT-5 کو تربیت دینا ہے" کے لیے کوئی ایک حتمی عوامی نمبر نہیں ہے کیونکہ جواب کا انحصار ماڈل کے پیرامیٹرائزیشن، ٹریننگ کی ترکیب، اور آیا ترجیح دیوار گھڑی کا وقت ہے یا کل لاگت۔ عوامی وینڈر چشمی کا استعمال، اسکیلنگ قانون کی تحقیق، اور صنعت کی رپورٹنگ کو بطور اینکر، سب سے زیادہ قابل دفاع عوامی اندازہ ہے کہ GPT-5 کلاس کی تربیت کی ضرورت ہے۔ ہزاروں کی تعداد میں H100 کے مساوی GPUs چوٹی پر (ایک قابل فہم مرکزی رینج: ~25k–80k H100-مساوات) میں مجموعی GPU-گھنٹے کے ساتھ ملٹی ملین رینج.

جہاں GPT-5 تک رسائی حاصل کی جائے۔

اگر آپ پروگرامیٹک رسائی چاہتے ہیں یا GPT-5 Pro کو مصنوعات میں شامل کرنا چاہتے ہیں تو API استعمال کریں۔ OpenAI، CometAPI وغیرہ میں GPT-5 فیملی کے ماڈل کے نام شامل ہیں (gpt-5-pro / gpt-5-pro-2025-10-06) اور بلنگ فی ٹوکن استعمال کی جاتی ہے۔ API استدلال کی کوشش/فعالیت کو کنٹرول کرنے کے لیے جدید خصوصیات جیسے ٹول-انبلڈ ایگزیکیوشن، طویل سیاق و سباق کی ونڈوز، اسٹریمنگ ردعمل، اور ماڈل پیرامیٹرز کو قابل بناتا ہے۔

CometAPI ایک متحد API پلیٹ فارم ہے جو سرکردہ فراہم کنندگان سے 500 سے زیادہ AI ماڈلز کو اکٹھا کرتا ہے — جیسے OpenAI کی GPT سیریز، Google کی Gemini، Anthropic's Claude، Midjourney، Suno، اور مزید — ایک واحد، ڈویلپر کے موافق انٹرفیس میں۔ مسلسل تصدیق، درخواست کی فارمیٹنگ، اور رسپانس ہینڈلنگ کی پیشکش کرکے، CometAPI ڈرامائی طور پر آپ کی ایپلی کیشنز میں AI صلاحیتوں کے انضمام کو آسان بناتا ہے۔ چاہے آپ چیٹ بوٹس، امیج جنریٹرز، میوزک کمپوزر، یا ڈیٹا سے چلنے والی اینالیٹکس پائپ لائنز بنا رہے ہوں، CometAPI آپ کو تیزی سے اعادہ کرنے، لاگت کو کنٹرول کرنے، اور وینڈر-ایگنوسٹک رہنے دیتا ہے—یہ سب کچھ AI ماحولیاتی نظام میں تازہ ترین کامیابیوں کو حاصل کرنے کے دوران۔

ڈویلپرز رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔ GPT-5 پرو CometAPI کے ذریعے، جدید ترین ماڈل ورژن ہمیشہ سرکاری ویب سائٹ کے ساتھ اپ ڈیٹ کیا جاتا ہے۔ شروع کرنے کے لیے، میں ماڈل کی صلاحیتوں کو دریافت کریں۔ کھیل کے میدان اور مشورہ کریں API گائیڈ تفصیلی ہدایات کے لیے۔ رسائی کرنے سے پہلے، براہ کرم یقینی بنائیں کہ آپ نے CometAPI میں لاگ ان کیا ہے اور API کلید حاصل کر لی ہے۔ CometAPI آپ کو انضمام میں مدد کے لیے سرکاری قیمت سے کہیں کم قیمت پیش کریں۔

جانے کے لیے تیار ہیں؟→ CometAPI کے لیے آج ہی سائن اپ کریں۔ !