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NVIDIA Tesla T4 是一款基于 Turing 架构的专业级GPU，主要针对数据中心和AI推理场景设计，其性能定位和特点如下：
1. 架构与规格
- 架构：Turing（2018年发布，非光追版，与消费级RTX 20系列同代）。
- CUDA核心：2560个（无RT Core/Tensor Core，但支持INT8/FP16提速）。
- 显存：16GB GDDR6，带宽320GB/s（显存类型优于P4的GDDR5）。
- TDP功耗：70W（低功耗设计，适合高密度部署）。
2. 性能定位
- AI推理：
- 支持FP16/INT8精度，INT8算力可达 130 TOPS，适合部署轻量级AI模型（如NLP、图像分类）。
- 对比竞品：性能强于前代P4（Pascal架构），但弱于后续的A10/A16（Ampere架构）。
- 通用计算：
- FP32算力约 8.1 TFLOPS，接近消费级GTX 1080（9 TFLOPS），但远低于RTX 3060（12 TFLOPS）。
- 图形渲染：
- 无显示输出接口，但支持虚拟化（vGPU），适合云游戏或远程桌面场景。
3. 适用场景
- 优势领域：
- 数据中心推理（如TensorRT优化的模型）。
- 边缘计算（低功耗、被动散热设计）。
- 视频编解码（支持NVENC/NVDEC，H.265/AV1解码）。
- 局限性：
- 不适合训练大模型（无FP64支持，显存和算力有限）。
- 游戏性能弱于同代消费卡（无光追，驱动优化方向不同）。
4. 市场定位与竞品
- 定位：中低端推理卡，面向预算有限但需高效能效比的场景。
- 横向对比：
- NVIDIA A10（Ampere架构，24GB显存，FP32 31.2 TFLOPS）性能更强。
- AMD Instinct MI25（Vega架构，FP16 24.6 TFLOPS）在部分HPC场景有优势。
- 消费级对比：接近RTX 2060的AI性能，但显存更大。
5. 总结
Tesla T4 是一款 专注于低功耗AI推理和轻量级计算的专业卡，在2020年前后的数据中心中较为常见，但由于Ampere架构（如A10/A30）的普及，其逐渐被取代。对于需要高吞吐量推理或视频处理的任务，T4仍具性价比，但重度计算需求建议选择更新的架构（如A100/A40）。