云服務器上的GPU確實可以用于訓練大型模型。例如，深圳恒訊科技提供了Elastic GPU服務，這是一種GPU彈性伸縮服務，可以為云服務器提供可定制的GPU計算能力，使得用戶可以根據實際需求彈性選擇GPU規模。此外，還提供了深度學習鏡像，這些鏡像包含了常用的深度學習框架，如TensorFlow和PyTorch，這些框架可以在GPU上進行高效的模型訓練和推理。

在實際操作中，用戶需要選擇合適的Elastic GPU規格，創建ECS實例，并在實例上安裝所需的深度學習框架。然后，用戶可以編寫模型訓練和推理的代碼，并在ECS實例上運行，確保代碼中指定了GPU加速。例如，在TensorFlow中可以通過with tf.device('/gpu:0')來指定GPU，在PyTorch中可以通過device = torch.device('cuda:0')來指定GPU。

此外，恒訊科技還提供了DeepGPU-LLM推理引擎，這是專為大語言模型（LLM）推理優化的引擎，支持多GPU并行、多種主流模型，以及低精度推理等特性。

總的來說，云服務器上的GPU為訓練大型模型提供了強大的計算支持，用戶可以根據自己的需求選擇合適的云服務和配置來訓練和推理大型模型。