实现1P算力需要多少张A100显卡，这是一个需要综合考虑多种因素的问题。以下是一些关键因素和分析：

1、理论计算

根据NVIDIA的官方数据，A100显卡的FP32算力为312 TFLOPS。1P等于1000T，因此理论上1P算力需要的A100显卡数量为：

这意味着，理论上实现1P算力需要大约3.2张A100显卡。

2、实际应用中的影响因素

显卡利用率：在实际应用中，显卡的利用率通常低于理论值。例如，显卡在运行过程中可能会受到散热、电源供应等因素的限制，导致其无法完全发挥理论算力。因此，实际所需的显卡数量可能会比理论计算值多。

任务类型：不同的计算任务对显卡性能的需求不同。例如，AI训练任务通常需要大量的浮点运算能力，而图形渲染任务则更依赖于显卡的图形处理能力。对于AI训练任务，A100显卡的Tensor核心能够提供强大的算力支持，但在图形渲染任务中，其性能可能不如一些专为图形处理设计的显卡。

数据传输与通信：在多显卡协同工作的场景中，数据传输和通信的效率也会影响整体算力的发挥。如果显卡之间的数据传输速度较慢，或者通信协议不够高效，可能会导致显卡的算力无法充分利用，从而需要更多的显卡来达到预期的算力水平。

3、实际估算

在实际应用中，考虑到显卡利用率等因素，实现1P算力可能需要4张左右的A100显卡。这个估算值是一个大致的参考，具体所需显卡数量还需根据实际应用场景和任务需求进行详细评估。

综上所述，实现1P算力需要的A100显卡数量取决于多种因素，理论上大约需要3.2张，但实际应用中可能需要4张左右。在选择显卡时，应根据具体的计算任务和应用场景进行综合考虑，以确保显卡的性能能够充分发挥。