关于训练算力所需的多少P（PetaFLOPS，即千万亿次浮点运算），这取决于多种因素，包括使用的算法、数据类型、模型大小以及硬件设备等，无法直接给出具体的数字。

一般而言，大型深度学习模型或高性能计算任务可能需要更高的计算力，训练一个大型语言模型可能需要数百P到数T（TeraFLOPS，即万亿次浮点运算）的计算力，对于较小的模型或简单的任务，可能只需要较少的计算力。

不同的硬件设备（如CPU、GPU、TPU等）其计算效率不同，也会影响所需的算力，某些先进的GPU和TPU可以提供更高的计算性能，因此可能以较低的PetaFLOPS值完成相同的任务。

为了确定特定任务需要多少训练算力，需要考虑上述因素并进行分析，如果您有特定的需求或问题，建议咨询相关领域的专家或研究人员以获取更准确的答案。

(责任编辑：个股)

• ·土耳其8月穿什么衣服
• ·10月31日鹏华安庆混合A净值增长0.42%，近3个月累计上涨6.34%
• ·Bitget 公布 2024 年第三季度強勁增長！鞏固其全球第 4 大加密貨幣交易所地位
• ·meme币 Web3.0钱包入口 顶尖加密货币交易平台
• ·公信宝价格
• ·10月31日圆信永丰兴研A净值下跌0.41%，近1个月累计下跌2.5%
• ·SEI计划专注EVM未来：为何选择放弃Cosmos支持
• ·10月31日金信量化精选混合A净值增长4.79%，近3个月累计上涨41.75%
• ·莱特币钱包私钥-莱特币钱包私钥在哪
• ·10月31日华宝多策略增长C净值下跌0.15%，近6个月累计下跌3.77%
• ·云南昆明是什么气候-云南昆明是什么气候类型
• ·10月31日鹏华鑫华一年持有期混合A净值增长0.15%，今年来累计上涨5.69%
• ·swftc币行情
• ·10月31日长信低碳环保行业量化股票A净值增长0.62%，近3个月累计上涨18.22%
• ·出海热门地新加坡，都有哪些知名加密项目已经入驻？
• ·10月31日中欧成长领航一年持有混合A净值下跌0.91%，近1个月累计下跌4.67%