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：基金数据)

• ·澳大利亚证券和投资委员会寻求高等法院裁决 加密货币收益产品法律地位引发争议
• ·存货核销和存货减值的区别是什么
• ·白云什么什么形容天气
• ·Strive 计划利用 Mt Gox 债权人索赔折扣比特币
• ·韩国拟推出韩元支撑稳定币以遏制资本外逃，加密政策或迎重大变革
• ·美国参议院通过《GENIUS法案》，全球稳定币监管迎来新里程碑
• ·拍拍贷借款容易吗？最近没钱了，想在拍拍贷上借点钱。
• ·《创智赢家》的凯文·奥利里表示，沃伦将稳定币法案与特朗普“挂钩”是错误的
• ·美国游客在伦敦遭遇假Uber司机盗窃，损失价值超12万美元加密货币
• ·商业汇票应该记入哪个会计科目？
• ·小规模劳务派遣如何差额开票
• ·10月31日华商元亨混合A净值下跌0.12%，近1个月累计上涨7.87%
• ·火币网提现手续费
• ·以太坊不同持有量地址的平均成本披露
• ·火币比特币分叉
• ·10月31日华商数字经济混合A净值增长0.61%，近3个月累计上涨19.44%