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：货币)

• ·eth历年价格走势-eth历年行情
• ·Builder.ai 因向债权人损失大部分现金而进入破产程序
• ·怎么结转生产成本
• ·Uniswap Layer 2网络Unichain交易量逼近120亿美元，用户迁移推动快速增长
• ·买卖股票个税-买卖股票个税怎么算
• ·福利费可以直接入管理费用吗
• ·香港股票账户-香港股票账户开户条件
• ·硬分叉和软分叉的区别与解析
• ·八月加密市场回顾：市场大幅下跌，AI 叙事卷土重来（附最佳表现币种列表）
• ·创造新市场，寻找新资产，才是加密市场的永动机
• ·虚拟币交易员需克服的十大心理问题分析
• ·比太钱包bither
• ·职工教育经费是否包含进项税
• ·Berachain回应赎回质疑：HONEY由Paypal USD足额抵押，未来将简化流程
• ·特朗普与拉马福萨就南非白人安全问题发生争执
• ·OKX will launch Pendle (PENDLE) spot trading