训练一个GPT-3模型大概需要多少计算量和算力？

具体来说，GPT-3的训练涉及以下方面：

模型参数：GPT-3拥有1750亿个参数，这是其训练过程中需要优化的变量数量。
数据集：训练GPT-3使用了大约570GB的文本数据，这些数据来自于各种来源，包括书籍、网站、维基百科等。
计算资源：OpenAI没有公开具体的计算资源使用量，但根据业界的估计和OpenAI的公开信息，GPT-3的训练可能使用了数千个GPU/TPU核心，持续了数周到数月的时间。
能源消耗：由于训练过程需要大量的计算资源，因此能源消耗也非常巨大。据估计，训练GPT-3可能消耗了数百万千瓦时的电力。
成本：由于上述资源的使用，GPT-3的训练成本可能高达数百万美元。

GPT-3 175B 有 1750 亿（175B）的模型参数，整个完整训练需要 3.14E11（TFLOPS）的每秒浮点运算量。

如果是 NVIDIA 80GB A100 GPU, 理论算力是 312 TFLOPS，Megatron 利用 tensor parallel 和 pipeline parallel 并行技术能达到 51.4% 的利用率，也即是每秒能完成 160 TFLOPS。

所以需要的 GPU 时为：3.14E11 / 160 = 1.96E9 (s)

换算成小时为：1.96E9 / (60 x 60) = 5.44E5（小时）

价格花费
每天显卡（NVIDIA 80GB A100 GPU）的租赁价格为 1.5 刀每小时

总花费为：5.44E5 x 1.5 = 81.6 万刀

时间花费
一千张 A100 所需时间：5.44E5 / (1000 x 24) = 22 (天)

参考文档https://zhuanlan.zhihu.com/p/608181241

训练一个GPT-3模型，其计算量大概在3640 PFLOP*天，对芯片的需求大概需要1024张A100跑一个月的时间。这是一个相当大的千卡规模，换算到成本上也是一笔非常巨大的开销。