内容摘要：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

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。