大模型训练需要使用GPU服务器的原因主要包括以下几点：

1. 并行处理能力：GPU拥有成千上万个小核心，能够同时处理多个任务，特别适合执行机器学习和深度学习算法中的大量矩阵和向量运算。

2. 高吞吐量：GPU可以在短时间内处理更多数据，对训练大型模型尤为重要，因为它们通常需要处理庞大的数据集并执行大量运算。

3. 大规模计算：GPU最初为图形和图像处理设计，具备大量计算和数据处理能力，适合训练大型机器学习模型。

4. 优化的库和框架：许多深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等，针对GPU优化，以充分利用其并行处理能力。

5. 成本效益：虽然GPU的初始投资可能高于CPU，但在处理大规模机器学习任务时，GPU提供更高的效率和速度，具有更好的成本效益。

而且随着AI大模型参数量的增长，对于支撑大模型训练的超大规模算力需求也在增加。GPU服务器集群通过网络连接进行数据交换，但网络性能需跟上，否则可能导致算力资源浪费。因此，除了GPU，整个集群的网络架构和通信效率也是影响大模型训练的关键因素。