要计算部署 GPT-3.5 模型所需的 GPU 数量，可以结合模型规模、层数和总的 token 数，以及 GPU 的性能来进行估算。

首先，GPT-3.5 模型的参数数量和层数是关键因素，因为它们会影响到模型的计算复杂度和内存需求。另外，总的 token 数也会影响到模型的输入序列长度，从而影响到部署时所需的 GPU 数量。

假设你已经有了 GPT-3.5 模型的参数数量、层数和总的 token 数，以及你希望使用 NVIDIA 的 A100 GPU 进行部署。那么可以按照以下步骤来估算所需的 GPU 数量：

1. 计算输入序列长度：将总的 token 数作为输入序列长度，因为在推理时模型需要处理这么多的 token。

2. 考虑模型并行化：GPT-3.5 可能会使用模型并行化来利用多个 GPU，这会影响到所需的 GPU 数量。例如，如果你计划使用模型并行化，可能需要更多的 GPU。

3. 考虑 GPU 的性能：NVIDIA 的 A100 GPU 有不同的规格和性能参数，包括显存大小、计算能力等。这些参数会影响到模型在 GPU 上的部署情况。

综合考虑以上因素，你可以使用以下公式来估算部署 GPT-3.5 模型所需的 GPU 数量：

[ text{GPU 数量} = frac{text{模型规模} times text{层数}}{text{总的 token 数} times text{GPU 性能参数}} ]

在这个公式中，你需要考虑模型规模、层数、总的 token 数以及选择的具体 GPU 的性能参数。请注意，这只是一个简化的估算公式，实际的部署可能需要更详细的分析和实验。