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：经济数据)

• ·SEC指控Unicoin及其高管涉嫌1.1亿美元加密货币欺诈
• ·10月31日金信转型创新成长混合发起式A净值增长2.56%，近3个月累计上涨16.21%
• ·支付宝的随身贷是什么，开通的条件是什么呢？
• ·TITAN币多少钱
• ·农业公司土地流转怎么做会计分录
• ·科技三巨头共同组织 探讨规范人工智能开发
• ·bitmax平台币价格-bitso平台币
• ·10月31日广发恒信一年持有期混合A净值增长0.07%，近3个月累计上涨2.16%
• ·消防设备的折旧年限是多少
• ·新加坡比特币交易平台
• ·华尔街紧张地关注着国会拖延预算谈判
• ·10月31日鹏华先进制造股票净值下跌0.72%，近1个月累计下跌5.57%
• ·一个钱包有多重
• ·10月31日博时研究优选混合(LOF)C净值下跌0.24%，近1个月累计下跌3.92%
• ·FOMC今年票委警告：关税恐“拖垮”美国经济以及劳动力市场！
• ·wbf交易所最新动态