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结论是：大模型不一定非要使用GPU，但GPU在处理大规模深度学习任务时具有显著优势。虽然CPU也可以运行大模型，但在性能、效率和成本方面，GPU通常是更好的选择。
大模型的训练和推理涉及大量的矩阵运算和并行计算，尤其是在神经网络中，每一层的前向传播和反向传播都需要处理大量的数据。传统CPU的设计初衷是为了处理复杂的单线程任务，而GPU则是专门为并行计算设计的硬件。因此，当涉及到大规模的数据处理和复杂的数学运算时，GPU的表现远远优于CPU。
首先，GPU拥有大量的核心，通常可以达到数千个，而CPU的核心数一般只有几十个。这意味着在处理大规模并行任务时，GPU可以同时执行更多的计算任务，从而大大缩短了计算时间。对于大模型来说，尤其是那些包含数十亿参数的模型，如GPT-3或BERT等，GPU的并行计算能力能够显著提速训练和推理过程。
其次，GPU的内存带宽也远高于CPU。大模型的训练过程中，模型参数和中间结果需要频繁地在内存和计算单元之间传输。GPU的高带宽意味着它可以更快地读取和写入数据，减少了等待时间，进一步提升了整体性能。此外，GPU还支持更高效的内存管理机制，如共享内存和缓存优化，这些特性使得它在处理大规模数据时更加得心应手。
然而，这并不意味着CPU完全没有用武之地。对于一些轻量级的任务，或者在资源有限的情况下，CPU仍然可以胜任。例如，在推理阶段，尤其是当模型已经被训练好并且只需要进行少量预测时，CPU的性能可能已经足够。此外，某些特定的应用场景下，如嵌入式系统或移动设备，由于功耗和成本的限制，CPU可能是唯一的选择。
近年来，由于硬件技术的发展，除了GPU之外，还有一些专门针对深度学习任务设计的提速器逐渐崭露头角。例如，TPU（张量处理单元）就是谷歌专门为机器学习设计的硬件，它在处理大规模矩阵运算时表现尤为出色。与GPU相比，TPU在某些特定任务上甚至能提供更高的性能和更低的能耗。不过，TPU的应用范围相对狭窄，主要集中在云端服务和数据中心。
综上所述，虽然大模型不一定非要使用GPU，但从性能、效率和成本的角度来看，GPU仍然是当前处理大规模深度学习任务的最佳选择。未来，由于硬件技术的不断进步，可能会有更多适合不同应用场景的提速器出现，为大模型的训练和推理提供更多元化的解决方案。