大模型服务器所需的GPU数量取决于多种因素，包括模型的规模、训练数据的复杂性、期望的训练时间、预算限制以及特定的应用场景。以下是一些决定GPU数量的关键因素：

1. 模型大小和复杂度

- 小型到中型模型：可能只需要1到4个GPU。

- 大型模型：可能需要4到8个GPU，甚至更多。

- 超大型模型：如GPT-3、GPT-4这样的大型语言模型，可能需要超过8个GPU，具体取决于模型的版本和训练任务。

2. 训练任务

- 单任务训练：单个模型训练可能只需要有限的GPU数量。

- 多任务或并行训练：如果需要进行多任务学习或并行训练多个模型，可能需要更多的GPU。

3. 训练时间

- 如果对训练时间有严格要求，增加GPU数量可以显著缩短训练时间。

4. 预算

- GPU数量越多，成本越高。预算限制可能会影响你可以使用的GPU数量。

5. GPU类型

- 不同的GPU型号具有不同的计算能力。使用高性能的GPU可能意味着需要的数量会少一些。

以下是一些常见的GPU配置示例：

- 研究和小规模应用：1-4个GPU（如RTX 3080、RTX 3090、RTX A4000等）

- 企业级和中等规模应用：4-8个GPU（如RTX A5000、V100、A100等）

- 大规模训练和高性能计算：8-16个或更多GPU（如多个A100、V100等）

对于极其庞大的模型，如那些拥有数百亿或千亿参数的模型，可能需要超过16个GPU，并且可能需要使用特殊的集群配置和多节点训练策略。

总之，确定大模型服务器所需的GPU数量是一个需要根据具体需求、资源限制和目标来定制的决策。通常，为了达到最佳的性能和成本平衡，建议与经验丰富的服务商或专业人士进行咨询，以确定最适合您特定需求的GPU配置。