​​大数据模型算力的计算需结合模型参数量、训练数据量和计算效率，核心公式为C ≈ 6ND，其中C为总计算量（FLOPs），N为参数量，D为训练数据量，行业经验规则是D需超15倍N以避免过拟合，典型如GPT-3参数量1750亿对应约3.14×10²³ FLOPs算力需求。​​
计算大模型算力时，首先需明确模型参数量，这由层数、隐藏层维度和注意力机制等决定，例如GPT-3参数量约1750亿对应超100层与1.2万维隐藏层；其次训练数据量需超参数量15倍，例如万亿参数模型需1.5万亿tokens起步；总算力需求通过6ND公式计算，如万亿模型训练需约9×10²³ FLOPs。硬件层面以A100 GPU为例，单机约3.12×10¹⁷ FLOPs/秒，若4096块同时运行，训练万亿模型需约70天。优化方面，稀疏架构或混合精度训练可提升3-5倍效率，而通信与I/O开销可能增加30%-50%实际成本。固定算力预算下，增大模型需减少数据量，反之亦然。