图像识别系统所需的GPU服务器数量取决于多个因素，包括任务规模、处理速度要求、图像数据量以及所使用的硬件配置。以下是基于证据的分析：
1. 任务规模和处理速度：对于大规模图像识别任务，通常需要高性能的GPU服务器来加速计算。例如，阿里云建议在图像识别推理场景中，GPU与CPU的比例推荐为1:4到1:12之间。NVIDIA的HGX服务器搭载8块Tesla V100 GPU，可以实现每秒48,000张图像的处理能力，相当于120台双路至强可扩展处理器CPU服务器的性能。
2. 硬件配置：GPU服务器的配置也会影响所需数量。例如，一台搭载4块Tesla V100 GPU的服务器（每块GPU内存为16GB）可以提供强大的计算能力。
而根据IDC数据，2019年中国AI服务器平均每台配置了8.02个GPU加速卡。
3. 具体需求：如果任务要求每秒处理30张图像，并且考虑功耗和其他因素，可能只需要两台GPU服务器。而对于每天需要处理大量图片的任务，可能需要更多的服务器。例如，处理每天100万张图片的任务需要约11台GPU服务器。
4. 分布式系统：对于特别大规模的任务，可以采用分布式服务器集群来提高效率。通过将数据分割并分配到多个服务器进行并行处理，可以显著加快识别速度。
图像识别系统所需的GPU服务器数量取决于具体的应用场景和需求。对于一般规模的任务，可能只需要几台高性能GPU服务器；而对于大规模或高并发的任务，则可能需要更多的服务器或采用分布式系统来满足需求。
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