云计算环境中需要的GPU服务器数量取决于具体的计算需求和应用场景。例如，斯坦福大学人工智能实验室的测试表明，Google数据中心需要1000台CPU服务器完成的工作，仅用3台GPU服务器就可以完成。这说明在某些高性能计算任务中，GPU服务器可以显著提高计算效率。
具体的GPU服务器数量还需要根据以下因素进行综合考虑：
1. 计算需求：不同的应用场景对计算能力的要求不同。例如，深度学习、科学计算、图形渲染等任务需要更高的并行处理能力，因此可能需要更多的GPU服务器。
2. 任务规模：如果任务规模较小或计算需求较低，则可能只需要少量的GPU服务器。
3. 成本与预算：GPU服务器的价格较高，用户需要根据预算选择合适的配置和数量。
4. 灵活性与扩展性：云计算环境通常支持动态扩展，用户可以根据实际需求随时增加或减少GPU服务器的数量。
5. 服务商的选择：不同的云服务提供商（如AWS、阿里云、腾讯云等）提供不同型号和配置的GPU服务器，用户可以根据需求选择最合适的配置。
云计算环境中需要几台GPU服务器并没有固定的答案，而是需要根据具体的计算需求、任务规模、成本预算以及服务商提供的资源进行综合评估和选择。
