训练大模型主要依赖的是高性能的GPU（图形处理器）而非CPU。这是因为深度学习模型的训练过程涉及到大量的矩阵运算和张量操作，这些计算任务对于GPU来说更加高效。
首先，GPU具有大量的并行处理能力，可以同时处理多个计算任务，从而提高训练效率。例如，在卷积神经网络（CNN）中，GPU可以同时处理图像的卷积、池化等操作，而CPU则无法实现这样的并行处理。
其次，GPU通常具有更高的浮点运算能力，可以支持更复杂的数学运算。这对于训练深度学习模型来说至关重要，因为许多模型需要执行复杂的数学运算来学习数据的特征。
此外，GPU还具有更快的内存访问速度，可以快速地加载和存储数据。这对于大规模数据的预处理和后处理工作来说非常重要，可以提高训练速度并减少内存占用。
然而，尽管GPU在训练大模型方面具有明显的优势，但并不意味着CPU就完全无用。在某些情况下，CPU仍然可以发挥重要作用，尤其是在需要大量单线程计算的任务上。例如，在分布式训练系统中，每个节点都需要进行大量的计算任务，这时CPU的作用就显得尤为重要。
总之，训练大模型主要依赖的是高性能的GPU，而不是CPU。这是因为GPU在并行处理、浮点运算能力和内存访问速度等方面具有明显优势，可以显著提高训练效率和性能。
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