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关于华为大模型具体使用了多少台服务器的问题，目前公开信息中并没有一个确切的数字。这主要是因为构建和训练大型语言模型（如华为的盘古大模型）所需的计算资源会根据模型的规模、训练数据集的大小以及所采用的优化技术等因素而变化。此外，出于商业保密和技术安全的考虑，企业通常不会详细披露此类敏感信息。
然而，可以基于已知的信息和技术背景进行一些合理的推测和讨论。首先，大型语言模型的训练对计算能力有极高的要求。以谷歌的BERT、OpenAI的GPT-3等知名模型为例，它们在训练过程中动辄消耗数万甚至数十万GPU小时。华为的盘古大模型作为国内领先的大规模预训练模型之一，其复杂度和参数量都达到了国际先进水平，因此可以推断其在训练时所使用的计算资源也是相当庞大的。
根据行业内的估计，训练类似规模的模型可能需要数百到数千台高性能服务器的支持。这些服务器通常配备有多个高端GPU或TPU提速卡，能够提供强大的并行计算能力。例如，若每台服务器配置8块NVIDIA A100 GPU，那么几百台这样的服务器就能提供上万块GPU的计算力，足以支撑起大规模模型的训练需求。
另外，除了硬件资源外，高效的分布式训练框架和算法优化也是减少训练时间和成本的关键因素。华为在人工智能领域有着深厚的技术积累，其自研的MindSpore深度学习框架不仅支持多机多卡的高效并行训练，还针对大规模模型训练场景进行了多项技术创新，如自动混合精度训练、动态图优化等，进一步提升了训练效率。
综上所述，虽然无法给出华为大模型具体使用了多少台服务器的确切答案，但可以肯定的是，这一数字必定是一个不小的数目，反映了华为在人工智能基础设施建设上的巨大投入和技术实力。由于技术的进步和模型规模的不断扩张，未来所需计算资源的数量还将持续增长，这对企业的算力储备提出了更高的挑战。