以下是一些拥有GPU资源的大学：

普林斯顿大学 和 哈佛大学：

这两所大学在GPU资源方面较为丰富，并非传统的计算机科学（CS）四大（MIT、斯坦福、伯克利和CMU）。

中国科学技术大学：

该校认知智能GPU算力平台公开招标，预算高达1565万元人民币，用于支持通用人工智能模型方面的研究。

深圳大学：

计划采购GPU超级服务器，预算为996万元人民币，以提供全校师生GPU算力，支撑教学及人才培养。

华南师范大学：

政府采购意向中包括国产GPU计算集群项目，预算为620万元人民币，旨在提升计算中心的计算能力。

清华大学：

大模型GPU算力及配套技术服务项目公开招标，预算为320万元人民币，用于支撑科研项目深度学习模型的训练测试和优化。

波兰哥但斯克工业大学、 印度理工学院孟买分校、 奥地利Joanneum Research、 德国伍珀塔尔大学、 土耳其中东技术大学等也是GPU/CUDA应用的研究机构。

斯坦福大学：

自然语言处理小组有68块GPU，并预计到2024年底将拥有相当于60万块英伟达H100 GPU的算力集群。

德国亚琛工业大学：

可能拥有更多的GPU资源。

浙江大学：

计划采购GPU服务器等，预算金额高达9945.51万元，用于高性能计算。

北京大学、 上海交通大学、 复旦大学、 南京大学等国内顶尖高校也有较强的GPU算力资源，但具体数量未详细提及。

这些大学在GPU资源方面的投入和拥有量较为显著，特别是在人工智能和深度学习等前沿研究领域。建议需要具体了解某个大学的GPU资源情况时，可以进一步查阅该校的官方公告或相关科研机构的资料。