在探讨1P算力需要配置多少服务器的问题时，我们首先要明确几个关键概念和前提条件，1P算力，即每秒进行千万亿次（10^15次）的计算能力，是一个极其庞大的数值，通常用于描述超级计算机或大规模数据中心的计算能力，而服务器的配置、性能以及应用场景则直接影响到实现这一算力所需的服务器数量。

一、服务器性能与算力关系

服务器的计算能力通常以其处理器（CPU或GPU）的性能来衡量，包括核心数、主频、内存带宽、浮点运算能力等，不同型号的服务器，其性能差异可能非常大，要确定1P算力需要多少服务器，首先需要了解每台服务器的具体性能参数。

以常见的高性能服务器为例，如戴尔R750，假设其配置为64核、单核主频2.4GHz，且单台服务器可提供9830.4G FLOPS（每秒9830.4亿次浮点运算）的算力，我们可以据此估算出达到1P算力所需的服务器数量，由于1P等于1024T（其中1T=10^12），而戴尔R750每台服务器提供的算力约为9.6T（9830.4G FLOPS换算成T），因此理论上需要大约107台（1024T / 9.6T）这样的服务器来达到1P算力。

二、实际应用中的考虑因素

在实际应用中，仅仅依靠理论计算是不够的，还需要考虑以下几个因素：

1、冗余与备份：为了确保系统的稳定性和可靠性，通常需要配置一定比例的冗余服务器，这意味着实际所需的服务器数量可能会比理论计算结果更多。

2、负载均衡：在大规模数据中心中，通常会采用负载均衡技术将计算任务分配到多台服务器上，这样可以避免单台服务器过载，提高整体系统的运行效率，实际所需的服务器数量可能会根据负载均衡策略的不同而有所调整。

3、散热与能耗：高密度的服务器部署会产生大量的热量，需要有效的散热措施来保持系统的稳定运行，服务器的能耗也是一个重要的考虑因素，在设计数据中心时，需要充分考虑散热和能耗问题，以确保系统的可持续性。

4、成本效益分析：虽然增加服务器数量可以提高系统的算力，但同时也会增加硬件成本和维护成本，在进行算力规划时，需要进行成本效益分析，以找到最佳的平衡点。

三、具体案例分析

以英博数科的自营算力规划为例，他们计划建设3000P-4000P的算力规模，如果按照上述戴尔R750服务器的配置来估算，那么他们大约需要321000台（3000P / 9.6T）到427000台（4000P / 9.6T）这样的服务器，这只是一个粗略的估算，实际所需的服务器数量可能会因多种因素而有所不同。

确定1P算力需要多少服务器是一个复杂的问题，需要综合考虑服务器的性能、应用场景、冗余备份、负载均衡、散热能耗以及成本效益等多个因素，在实际应用中，通常会根据具体需求进行详细的规划和计算，以确保系统的高效稳定运行，无法给出一个确切的答案来回答“1P算力需要多少服务器”的问题，而是需要根据实际情况进行具体分析和评估。