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：牌价)

• ·bts数字币今日行情
• ·先买房后交公积金
• ·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）
• ·河南11月穿什么衣服-河南11月穿什么衣服最合适
• ·BitMEX founder Arthur Hayes takes profits from short positions, optimistic about US money printing driving Bitcoin up
• ·微信微粒贷如何提升额度？如何增加微粒贷贷款额度？
• ·虚拟币行情资讯app
• ·天气预报广州穿什么
• ·资金结存能不能是负数
• ·AI 隐私盲计算，将引爆 Web3 实现用户激增？
• ·贝莱德 iShares 比特币信托 ETF 首次超越 VOO，成为日流量最大的 ETF
• ·国泰集团收盘涨6.14%，主力资金净流入4632.92万元
• ·多币网交易平台
• ·莱特币的最高价格
• ·股票卖飞-股票卖飞了是什么意思
• ·富士康概念31日主力净流出9.86亿元，冠捷科技、科森科技居前