像 GPT-5 这样的前沿大型语言模型（LLM）的训练，是一项规模庞大的工程、物流与金融挑战。关于使用了多少 GPU 的标题与传闻差异极大——从几万到几十万不等——这种差异部分源自硬件代际更替、软件效率提升，以及公司很少发布完整的训练遥测数据。本文解释估算方法，并强调决定最终数字的关键约束。
训练 GPT-5 需要多少 GPU？
*开门见山的简短回答：*没有单一数字。公开信号与技术规模公式给出的合理答案跨度很大——从几千（适合紧凑、时间灵活的训练）到数十万（若坚持在短时间窗口内用普通 GPU 训练一个非常大的稠密模型）。你落在哪个端点，取决于模型规模、训练算力预算（FLOPs）、使用的 Token 数、单卡可持续吞吐、时间预算，以及你是使用新一代机架级 Blackwell 硬件还是较旧的 A100/H100 机器。OpenAI 表示 GPT-5 在 Microsoft Azure 超级计算机上训练（并非精确 GPU 数），其余可以参考外部报道与工程估算。
OpenAI（如同大多数机构）不会公布最大模型的精确训练 FLOP 数或原始 GPU 小时账本，因此我们结合厂商规格、以往模型的历史 GPU 使用模式与缩放定律，给出具有依据的范围。
哪条基本规律把模型规模与 GPU 数联系起来？
可用的核心公式
NVIDIA 的 Megatron 团队提供了一个用于端到端训练时间的实用、广泛采用的近似：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
其中：
- PPP = 模型参数（权重）数量
- TTT = 训练 Token 数
- NNN = GPU 数量
- XXX = 单 GPU 可持续吞吐（FLOPs/sec，常以 teraFLOPs 表示）
- 系数 8 来源于在 Transformer FLOPs 近似中计入前向+反向+优化器及其他常数。
重排后用于在目标进度下估算 GPU：N≈8⋅T⋅PX⋅training_time (s)N \approx 8 \cdot \frac{T \cdot P}{X \cdot \text{training\_time (s)}}N≈8⋅X⋅training_time (s)T⋅P
这是把计算预算（FLOPs）转换为 GPU 规模的最重要工程公式，也是任何 GPU 数估算的起点。
重要注意事项
- “X”（单卡可持续 TFLOPs）是最难确定的数字。理论峰值 FLOPs（规格）通常远高于实际训练可达水平，原因是内存访问、通信与流水线气泡。NVIDIA 在一次大模型端到端训练实验中报告 A100 的“实测”吞吐约为每卡 ~163 TFLOPs；H100 与 Blackwell 设备理论峰值更高，但可持续吞吐取决于软件栈、模型并行配置与通信网络。预算时应使用保守的实测吞吐。
- Token 预算 TTT 并不标准化。NVIDIA 在 1 万亿参数示例中使用了 ~450B Token；其他团队采用不同的参量比（且合成 Token 使用在增加）。务必显式说明 Token 假设。
- 内存与拓扑约束（单卡显存、NVLink 网络、流水线/张量并行限制）会使某些 GPU 类型更适合大规模、紧密分片的模型，即使其 FLOPs 数相近。像 NVIDIA 的 GB300/GB300 NVL72 这类机架级系统改变了 FLOPs 与内存之间的实际平衡。
以前几代用了多少 GPU
历史参照：GPT-3 与 GPT-4 的报道
业内报道与技术评论反复援引早期模型的 GPU 数来锚定后续估计。多家可信媒体与行业观察者估计，GPT-4 的预训练在数周到数月期间使用了数万张 A100。例如，当时的报道给出了 ~1 万–2.5 万 A100 的训练规模，具体取决于你是统计峰值库存还是预训练期间的并发 GPU 数。这些历史锚点有用，因为它们展示了量级，以及硬件代际（A100 → H100 / Blackwell）如何改变单卡吞吐。
含义：如果 GPT-4 使用了 ~1 万–2.5 万张 A100，那么 GPT-5——若在参数量或 Token 数上有一到多个数量级提升——将需要显著更多的总算力。但硬件（H100/Blackwell/TPU）与软件（优化器/数值精度/专家混合、数据效率）的改进，能在提供相同或更高算力的同时减少物理设备数量。
针对不同 GPT-5 规模情景需要多少 GPU？
下面我运行三个具体情景的计算——方法相同、假设不同——便于你看到模型规模、硬件与时间预算如何影响 GPU 数。我会显式陈述假设，便于你复现或调整。
使用的假设（显式）
- 核心 FLOPs 公式：N≈8⋅T⋅PX⋅timeN \approx 8 \cdot \frac{T \cdot P}{X \cdot \text{time}}N≈8⋅X⋅timeT⋅P。（见 NVIDIA Megatron。）
- Token 数缩放：我用 NVIDIA 的示例——每 1T 参数约 450B Token（因此 T≈0.45⋅PT \approx 0.45 \cdot PT≈0.45⋅P）作为基线，并在这些情景中按参数线性缩放 Token。此选择合理但非通用——有些团队会使用更多或更少的每参数 Token。
- 训练窗口：90 天（≈ 7,776,000 秒）。更短进度表需要按比例更多 GPU；更长进度表则需要更少。
- 单卡可持续吞吐（X，TFLOPs）：给出三个务实水平以体现敏感度：
- 保守/较老 A100 级实测：每卡163 TFLOPs（NVIDIA 在 1T 示例中的端到端实测吞吐）。
- 现代高端 H100 级有效吞吐：~600 TFLOPs（在考虑系统层低效后的 H100 理论 Tensor Core 峰值的保守可达比例）。
- 机架级 Blackwell/GB300 有效：每卡~2,000 TFLOPs（代表激进的下一代 Blackwell/GB300 机架效率与 FP4/优化收益；实际可持续数因工作负载与拓扑而异）。
注意：这些 X 数值是用于工程示例的“假设”——可作为可调参数。重点是展示量级。
结果（四舍五入）
使用上述公式与假设，在 90 天训练、Token 按 T=0.45⋅PT=0.45\cdot PT=0.45⋅P 缩放的情况下：
1 万亿参数（1T）：
- 在每卡 163 TFLOPs → ≈ 2,800 张 GPU。
- 在每卡 600 TFLOPs → ≈ 770 张 GPU。
- 在每卡 2,000 TFLOPs → ≈ 230 张 GPU。
3 万亿参数（3T）：
- 在每卡 163 TFLOPs → ≈ 25,600 张 GPU。
- 在每卡 600 TFLOPs → ≈ 6,900 张 GPU。
- 在每卡 2,000 TFLOPs → ≈ 2,100 张 GPU。
10 万亿参数（10T）：
- 在每卡 163 TFLOPs → ≈ 284,000 张 GPU。
- 在每卡 600 TFLOPs → ≈ 77,000 张 GPU。
- 在每卡 2,000 TFLOPs → ≈ 23,000 张 GPU。
这也解释了为何估计差异如此之大：单卡可持续吞吐（硬件与软件）或期望的训练时长的变化，都会显著改变所需 GPU 数。一个大 10 倍的模型意味着参数 P 增加 10 倍，而因为 Token 通常也随模型规模一起放大，若时间预算固定，总 FLOPs（进而 GPU 需求）会超线性增长。
针对 GPT-5 的尽力范围（综合）：
- 下界（计算高效配方 + Blackwell/H100 级吞吐）：部署数月的 ~10,000–25,000 张 H100 等效 GPU（若模型采用显著的算法效率提升与较小参数量，并配合激进的数据增强/微调）。
- 中央（更主流的合理情景）：~25,000–80,000 张 H100 等效 GPU（在 GPT-4“数万张”的基础上进一步上台阶，以匹配更大的计算与 Token 预算）。
- 上界（非常大的多万亿参数、少做算法捷径）：峰值 80,000–150,000+ 张 H100 等效 GPU（若追求极短壁钟时间并使用大量并行设备）。
这些范围与当前厂商吞吐、早期模型的历史 GPU 使用情况、以及业内集群规模报道相一致。需要强调，它们是“估计”，并非 OpenAI 的直接披露。GPT-5 的确切数字仍属专有信息。
除了原始预训练之外，还有哪些因素增加 GPU 成本？
会增加设备数量的因素
- 在参数与 Token 上的雄心：参数加倍通常意味着为保持计算最优而相应增加 Token。
- 对壁钟时间的高要求：想在数周而非数月内完成训练，需要按比例增加并发 GPU 数。
- 大规模验证或 RLHF 方案：在基础预训练 FLOPs 之外，实质性的 RLHF 或人类反馈阶段会显著增加 GPU 使用。
- 网络与基础设施低效：较差的互联扩展性或低利用率会放大为达到标称吞吐所需的物理 GPU 数。
RLHF、微调与评估
基于人类反馈的强化学习（RLHF）阶段、多阶段微调、红队测试与大规模评估都会在“预训练” FLOPs 之上增加大量计算。这些后续阶段通常需要高效的策略训练回路与大规模反复推理（在其他 GPU 集群上服务），因此“项目级”的 GPU 足迹大于单一预训练估计。OpenAI 的 GPT-5 开发明确提到复杂的安全与评估流程，这些都会在预训练之外增加算力开销。
数据生成与合成 Token
在超大规模下，高质量自然语料的稀缺促使团队生成合成 Token（自博弈、模型生成续写），而生成与筛选本身也需要计算。将这部分纳入考虑会提高项目的整体 GPU 与壁钟计算消耗。
上线与迭代的推理集群
将模型面向数百万用户上线需要与训练集群分离的大型推理集群。有报道称 OpenAI 上线时拥有几十万到百万级 GPU 在线，这里面包含了推理产能。这是与训练集群不同的预算项，但在公众讨论中常被混为一谈。
结论
“训练 GPT-5 需要多少 GPU”没有唯一公开数字，答案取决于模型参数化、训练配方，以及是优先壁钟时间还是总成本。基于公开厂商规格、缩放定律研究与业内报道作为锚点，最稳妥的公开估计是：GPT-5 级别的训练在峰值可能需要“数万张 H100 等效 GPU”（合理的中央范围：约“25k–80k H100 等效”），累计 GPU 小时达到“数百万”量级。
在哪里获取 GPT-5
如果你想要以编程方式访问或将 GPT-5 Pro 嵌入产品，请使用 API。OpenAI、CometAPI 等包含 GPT-5 系列的模型名称（gpt-5-pro / gpt-5-pro-2025-10-06），按使用的 Token 计费。该 API 支持工具调用、超长上下文、流式响应，以及用于控制推理投入/冗长程度的模型参数。
CometAPI 是一个统一的 API 平台，将来自领先供应商的 500 多个 AI 模型（如 OpenAI 的 GPT 系列、Google 的 Gemini、Anthropic 的 Claude、Midjourney、Suno 等）聚合到一个对开发者友好的接口中。通过提供一致的认证、请求格式与响应处理，CometAPI 大幅简化了将 AI 能力集成到应用中的过程。无论你在构建聊天机器人、图像生成器、音乐生成器，还是数据驱动的分析管道，CometAPI 都能帮助你更快迭代、控制成本并保持供应商无关性，同时获取整个 AI 生态的最新突破。
开发者可通过 GPT-5 Pro 访问 CometAPI，最新的模型版本 会与官方网站保持同步更新。开始之前，你可以在 Playground 体验模型能力，并查阅 API guide 获取详细说明。访问前请确保已登录 CometAPI 并获取 API key。CometAPI 提供远低于官方的价格，帮助你快速集成。
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