训练GPT-3.5需要远超预期的算力 | AI生成和翻译
不，单张 NVIDIA RTX 4070 Ti GPU 以90%利用率持续运行一年所能提供的总算力（1.14 × 10²¹ FLOPs）远不足以从头训练 GPT-3.5 这类模型。
关键数据对比
- GPT-3.5 训练需求：根据对 GPT-3 训练的公开分析，GPT-3.5（参数规模与 1750 亿参数的 GPT-3 相近）预训练阶段所需算力约为 3.14 × 10²³ FLOPs。虽然 OpenAI 未公布 GPT-3.5 的确切数据，但业界普遍认为其算力需求与 GPT-3 相当。
- 当前场景算力：1.14 × 10²¹ FLOPs 仅达到上述需求的 0.36%——这意味着需要约 275 倍算力（相当于 275 张同款 GPU 运行一年）才能满足训练要求。
- 单 GPU 训练时长：即使不考虑显存限制（GPT-3.5 需要数百 GB 显存），在单张高端 GPU（如 A100）上完成训练也需约 35 年。
现实限制因素
除原始算力外，训练 GPT-3.5 这类大语言模型还需满足：
- 大规模并行计算：实际训练需数千张 GPU（如 A100 集群）同步工作，将训练周期压缩至数月而非数十年
- 数据与基础设施：需要万亿级 token 的训练数据集、专业软件支持及配套散热/供电系统，这些是消费级 GPU 无法独立承担的
- 效率优化：现代训练虽采用混合精度（如 FP16）、优化器及分布式系统等技术，但单张 GPU 的年算力仍远远不足
若希望进行小规模实验，建议考虑：
- 对预训练模型进行微调
- 在消费级硬件上训练轻量级语言模型（如 10-100 亿参数） 这类实验通常仅需数天或数周即可完成。
揭秘 GPT-3
为何单张 GPU 训练 ChatGPT（GPT-3.5）需要 35 年！
语言模型训练的浮点运算考量