大模型训练通常需要使用高性能的GPU（图形处理器）进行计算，而不是CPU。这是因为大模型的训练涉及到大量的矩阵运算和浮点运算，这些运算在CPU上执行的效率较低。而GPU由于其专用的硬件架构，可以更有效地处理这些计算任务。
GPU具有大量的并行处理能力，可以在一个时钟周期内完成多个计算任务。这使得GPU在处理大规模数据时具有更高的性能。此外，GPU还具有更快的内存访问速度，可以更快速地加载和存储数据。
然而，并不是所有的GPU都适合用于大模型训练。对于某些特定的应用，如深度学习、图像处理等，可能需要使用专门的深度学习加速器（如NVIDIA的Tensor Core或AMD的Radeon Instinct系列）。这些加速器专门为深度学习算法优化，可以提供更高的性能和更低的功耗。
总的来说，大模型训练需要使用GPU进行计算，但具体选择哪种GPU取决于具体的应用场景和需求。
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