大模型训练通常需要大量的计算资源，包括服务器、GPU和内存等。具体需要多少台服务器取决于多个因素，如模型的大小、训练数据的数量、并行处理能力等。一般来说，一个大型深度学习模型可能需要数千到数万台服务器进行训练。
例如，一个包含数百万个参数的深度神经网络模型可能需要数百甚至数千台服务器来训练。这些服务器将分布在不同的数据中心或云平台上，以便更好地利用全球范围内的计算资源。
此外，为了提高训练效率，通常会采用分布式训练策略，即将整个模型分成多个部分，并在多个服务器上同时进行训练。这样可以充分利用各个服务器的计算能力，加速训练过程。
总之，大模型训练需要大量计算资源，具体数量取决于模型大小、训练数据量等因素。在实际应用中，通常会采用分布式训练策略，以充分利用计算资源并提高训练效率。
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