ChatGPT是一种强大的人工智能语言生成器，它可以生成文本、对话等，几近可以和人类一样进行聊天。ChatGPT最初由谷歌公司推出，目前已被广泛利用于各种领域，如自然语言处理、智能客服等。

那末，ChatGPT需要多少算力呢？

我们需要了解ChatGPT的工作原理。ChatGPT是一个基于语言模型的人工智能模型，它采取了变压器（Transformer）模型，这类模型可以在不需要循环神经网络（RNN）的情况下进行文本生成和机器翻译。相比于传统的循环神经网络，变压器模型的训练速度更快，可以处理更长的输入序列。

由于ChatGPT是一个非常复杂的模型，所以它需要大量的计算资源来进行训练和推理。通常情况下，ChatGPT需要使用大范围的图形处理器（GPU）来进行计算，由于GPU可以并行处理大量的数据，可以更快地完成计算任务。

具体来讲，ChatGPT需要多少算力取决于许多因素，如模型的大小、训练数据的范围、计算装备的性能等。一般来讲，ChatGPT的训练需要使用多台GPU进行并行计算，这样可以加快训练速度。

以GPT⑶为例，这是ChatGPT的一个最新版本，它包括了1750亿个参数，比之前的版本要大很多。根据OpenAI公司的计算，训练这个模型需要大约355 PFLOPS的计算能力，这相当于使用数百万个GPU进行计算，而这类计算能力是目前世界上最强大的超级计算机的能力的数倍。

即便是对较小的ChatGPT模型，它也需要最少几千个GPU进行训练。这就意味着需要大量的计算资源来训练ChatGPT模型，这也是为何只有少数公司和研究机构能够承当这类计算本钱的缘由。

ChatGPT需要大量的算力来进行训练和推理，这需要使用大范围的GPU集群来完成。虽然这类计算本钱很高，但ChatGPT带来的智能化和便利性是不可估计的，它可以利用于许多领域，帮助人们更好地理解和使用自然语言。