大模型训练对显卡的需求非常高，这是因为大模型通常包含大量的参数和复杂的计算。这些计算需要大量的内存和处理能力，而GPU（图形处理器）是最适合进行这种计算的设备。
首先，GPU具有大量的并行处理核心，可以同时处理多个计算任务。这使得GPU在处理大规模数据时比CPU更快，更高效。例如，在深度学习中，我们需要对大量数据进行特征提取和分类，GPU的并行处理能力可以大大提高我们的训练速度。
其次，GPU具有更高的浮点运算能力。在深度学习中，我们经常需要进行大量的浮点运算，如矩阵运算、线性代数运算等。GPU的浮点运算能力远超过CPU，可以大大减少运算时间，提高训练效率。
然而，由于GPU的价格相对较高，且其性能与价格之间存在一定的关系，因此并不是所有的大模型训练都适合使用GPU。例如，一些小型模型或者一些特定的应用场景，可能只需要使用CPU就可以满足需求。此外，一些高性能的GPU可能需要很高的成本，对于预算有限的研究者来说，可能会是一个负担。
总的来说，大模型训练对显卡的需求非常高，主要是因为GPU具有强大的并行处理能力和浮点运算能力，可以大大提高训练速度和效率。但是，是否使用GPU还需要根据具体的模型、应用场景和预算来决定。
