Von 10.000 auf 100.000 GPUs: So wurde GPT-4.5 möglich Wie OpenAI das größte Trainingsprojekt aller Zeiten meisterte – mit Teamgeist, Bugs und einem Hauch Wahnsinn? Kurzfassung | Andreas Becker, 11.04.25
Flux Schnell | All-AI.de EINLEITUNG Mehr GPUs, mehr Daten, mehr Intelligenz? OpenAI hat mit GPT-4.5 einen Meilenstein vorgestellt, der all das und noch mehr verspricht. Zwei Jahre Vorbereitung, ein ambitioniertes Ziel – und eine Realität, die selbst die Entwickler überrascht hat. Doch was steckt wirklich hinter diesem Modell? Wie gelingt es, ein KI-System zehnmal „intelligenter“ als GPT-4 zu bauen – und was geht dabei schief? NEWS Zehnmal klüger – aber zu welchem Preis? Das Ziel war klar: GPT-4.5 sollte seinem Vorgänger weit überlegen sein. Bereits zwei Jahre vor dem eigentlichen Trainingsstart begann die Vorbereitung. Statt blind drauflos zu rechnen, setzte das Team auf sogenannte „De-Risking-Runs“ – Trainingssimulationen, die mögliche Systemfehler frühzeitig sichtbar machen sollten. Doch als es ernst wurde, traten neue Probleme auf. Die Skalierung auf 100.000 GPUs sprengte bekannte Grenzen – und offenbarte eine Welt voller technischer Fallstricke. Skalierung als Stress-Test für die Realität Je größer das System, desto komplexer die Probleme: GPUs, die unter Volllast ausfallen. Netzwerke, die sich unter der Last verheddern. Was im kleinen Maßstab als Randproblem durchgeht, wird in dieser Größenordnung zur Katastrophe. Viele der eingesetzten Komponenten wurden zum ersten Mal in dieser Konfiguration verwendet – entsprechend hoch war die Ausfallquote. Erst Erfahrung, ausgefeilte Tools und ein eingespieltes Team machten die Systeme stabiler.
Co-Design statt Trial and Error Besonders spannend: Das enge Zusammenspiel zwischen Architektur und Machine Learning. Hardware und Modell wurden parallel entworfen – ein sogenannter Co-Design-Ansatz. Nur so ließ sich das Multicluster-Training realisieren, bei dem viele GPU-Cluster gleichzeitig ein Modell trainieren. Ohne diese Methode wäre GPT-4.5 nicht in dieser Form möglich gewesen. Der PyTorch-GAU: Ein Fehler in `torch.sum` Ein technischer Tiefpunkt war ein versteckter Bug in der populären PyTorch-Funktion `torch.sum`. Unter bestimmten Umständen führte er zu Speicherfehlern – extrem selten, aber verheerend. Der Fehler entging monatelang der Aufmerksamkeit der Entwickler. Erst durch gezielte Hypothesenbildung und Teamarbeit konnte das Problem identifiziert und beseitigt werden – mit merklich spürbarem Effekt auf die Gesamtstabilität. Mehr Erfahrung, weniger Team? Rückblickend ist erstaunlich, wie effizient OpenAI inzwischen arbeitet. GPT-4.5 war ein Mammutprojekt mit riesigem Aufwand – doch das Wissen, das daraus entstand, macht es heute möglich, ein GPT-4 mit nur fünf bis zehn Personen zu replizieren. Fortschritt durch Verständnis, nicht nur durch Rechenpower. Der neue Flaschenhals: Daten statt Hardware Lange war es einfach: Mehr GPUs, bessere Modelle. Doch diese Gleichung funktioniert nicht mehr. Die Modelle sind inzwischen so effizient, dass nicht der Compute, sondern die Daten knapp werden. OpenAI setzt nun auf Daten-Effizienz: mehr Erkenntnis aus denselben Informationen. Neue Lernalgorithmen sollen aus weniger mehr machen – ein Paradigmenwechsel in der KI-Entwicklung. Warum funktioniert Pre-Training eigentlich? In einem fast philosophischen Moment diskutierten die Entwickler, warum Pre-Training so gut funktioniert. Die Hypothese: Ein gutes Modell komprimiert die Welt. Es erkennt Muster in Sprache und Wissen – nicht weil es versteht, sondern weil es statistisch generalisiert. Skalierungsgesetze zeigen: Mehr Daten und Rechenleistung führen fast zwangsläufig zu besseren Ergebnissen. Warum das so ist, bleibt offen. Aber: Es funktioniert. AUSBLICK Grenzen sprengen – aber wohin? OpenAI hat mit GPT-4.5 gezeigt, wie weit man gehen kann, wenn Technik und Teamwork perfekt zusammenspielen. Doch der Preis ist hoch. 10 Millionen GPUs für ein Modell? Vielleicht irgendwann. Aber wahrscheinlicher ist ein anderes Szenario: dezentrale Systeme, semisynchrones Training, klügere Architekturen. Der Fokus verschiebt sich – von bloßer Power zu smarter Organisation. Denn am Ende geht es nicht nur um Größe, sondern um Kontrolle. GPT-4.5 war kein Update – es war ein Experiment an der Grenze des Machbaren. UNTERSTÜTZUNG Hat dir ein Artikel gefallen oder ein Tutorial geholfen? Du kannst uns weiterhelfen, indem du diese Seite weiterempfiehlst, uns auf Youtube abonnierst oder dich per Paypal an den Serverkosten beteiligst. Wir sind für jede Unterstützung dankbar. Danke. PayPal – Kaffee Youtube – Kanal KURZFASSUNG
OpenAI gewährt in einem YouTube-Video exklusive Einblicke in die Entwicklung von GPT-4.5 – ein Projekt mit enormem technischen Aufwand.
Das Ziel war eine Verzehnfachung der Intelligenz im Vergleich zu GPT-4 – erreicht durch neue Trainingsmethoden, Co-Design und massive GPU-Skalierung.
Ein versteckter Bug in PyTorch, Netzwerkausfälle und Datenengpässe stellten große Herausforderungen dar.
OpenAI sieht die Zukunft nicht mehr im „mehr Compute“, sondern in smarteren Algorithmen und effizientem Lernen.
QUELLEN
Inside OpenAI: Building GPT-4.5 (YouTube)
PyTorch Bug Diskussion
AI Scaling Laws Paper
Quelle: All-AI.de – KI-News, KI-Tutorials, KI-Tools & mehr Weiterlesen
