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T4是NVIDIA于2018年推出的一款基于Turing架构的GPU，主要针对数据中心和AI推理场景设计，属于专业级显卡（而非消费级游戏卡）。其定位和性能特点如下：
1. 核心规格
- 架构：Turing（图灵架构，支持INT8/FP16提速）
- CUDA核心数：2560个
- 显存：16GB GDDR6（显存带宽320GB/s）
- 功耗：70W（被动散热设计，适合服务器密集部署）
- 计算能力：
- FP32（单精度）：8.1 TFLOPS
- FP16（半精度）：65 TFLOPS（通过Tensor Core提速）
- INT8（整数运算）：130 TOPS（AI推理场景）
2. 性能水平
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AI推理：
T4的强项在于低功耗下的AI推理性能，尤其适合部署在服务器中处理自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等任务。支持TensorRT优化，在INT8精度下吞吐量较高，性价比优于消费级显卡。- 例如：可流畅运行BERT、ResNet50等模型。
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通用计算：
FP32性能（8.1 TFLOPS）接近GTX 1080 Ti（11.3 TFLOPS），但受限于显存带宽和核心规模，不适合高性能计算（HPC）或训练大模型。 -
图形渲染：
无光追单元，游戏性能较弱，仅相当于GTX 1650水平，且驱动优化偏向专业应用（如虚拟化、编解码）。
3. 对比其他显卡
| 显卡型号 | 用途 | FP32性能 | AI推理优势 | 功耗 | 显存 |
|---|---|---|---|---|---|
| T4 | 数据中心/推理 | 8.1 TFLOPS | INT8/FP16优化 | 70W | 16GB |
| A10G | 云游戏/AI | 35.7 TFLOPS | 更强FP16 | 150W | 24GB |
| RTX 3090 | 游戏/训练 | 35.6 TFLOPS | 无INT8优化 | 350W | 24GB |
| A100 | 高端AI训练 | 19.5 TFLOPS | 支持FP64/稀疏化 | 250W+ | 40GB |
4. 适用场景
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推荐场景：
- 云端AI推理（如语音识别、推荐系统）
- 虚拟桌面（VDI）、视频转码
- 轻量级深度学习开发（小模型训练/测试）
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不推荐场景：
- 大型模型训练（需A100/H100）
- 高性能游戏或3D渲染
5. 当前地位（2024年）
T4仍常见于公有云（如AWS、阿里云）的推理实例，但已被新一代产品（如A10G、L4）逐步替代。优势在于低功耗和性价比，适合预算有限的中小规模部署。
如果需要更高性能，可考虑NVIDIA L4（Ada架构，24GB显存）或A10G（Ampere架构）。