CLOUD云当然可以。云服务器是深度学习任务的理想选择之一，尤其适合需要灵活资源调配和高性能计算的场景。通过使用云服务提供商（如AWS、Google Cloud、阿里云等）提供的GPU或TPU实例，用户能够快速搭建深度学习环境，而无需购买昂贵的硬件设备。
深度学习模型训练通常对计算能力要求较高，尤其是涉及大规模数据集和复杂网络结构时。传统本地服务器可能因硬件限制难以满足需求，而云服务器则提供了弹性扩展的优势。例如，在项目初期，可以选择较低配置降低成本；当进入大规模训练阶段时，则可随时升级到更高性能的实例类型。此外，许多主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）都与云平台无缝集成，进一步简化了部署流程。
然而，使用云服务器也存在一些需要注意的地方。首先是成本问题，虽然按需付费模式较为灵活，但如果长时间运行高规格实例，费用可能会显著增加。因此，在规划预算时，应根据具体任务估算所需时间和资源，并考虑是否采用竞价实例以节省开支。其次是数据传输效率，将大量训练数据上传至云端可能耗费较长时间，特别是在网络条件不佳的情况下。为解决这一瓶颈，可以利用分布式存储方案或将数据预先存放在云服务商的对象存储中。
最后，对于初学者而言，选择合适的云平台及配置可能具有一定门槛。但由于相关文档和技术支持日益完善，以及自动化工具的普及，这一过程正变得越来越容易上手。综上所述，云服务器不仅是可行的深度学习解决方案，而且在很多情况下还是最优解之一。