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英伟达（NVIDIA）T4 是一款面向数据中心和人工智能推理任务的中端 GPU 提速卡，属于 Tesla 系列（现已被归入 NVIDIA Data Center GPU 产品线），主要定位于推理计算、AI 推理、虚拟化和轻量级训练任务。
基本信息：
- GPU 架构：Turing 架构（图灵架构）
- CUDA 核心数：2560 个
- 显存容量：16 GB GDDR6
- 显存带宽：320 GB/s
- 功耗：70W（无需外接供电，通过 PCIe 插槽供电）
- 外形尺寸：半高、半长 PCIe 卡，适合多种服务器
- 支持技术：
- Tensor Cores（支持 INT8、FP16、混合精度计算）
- 支持 NVIDIA TensorRT、CUDA、cuDNN
- 支持虚拟化（vGPU），可用于云桌面、VDI 场景
定位与级别分析：
| 维度 | 说明 |
|---|---|
| 性能级别 | 中端数据中心 GPU，主打能效比和推理性能 |
| 应用场景 | AI 推理、视频转码、虚拟桌面（VDI）、边缘计算 |
| 对比其他卡 | 低于 A100、H100、A40、A10；但优于消费级如 GTX/RTX 20/30 系列用于推理时的表现 |
| 优势 | 低功耗、被动散热、支持多实例虚拟化、性价比高 |
典型用途：
- AI 推理服务：部署训练好的模型进行图像识别、语音识别、自然语言处理等。
- 云游戏 / 虚拟桌面（VDI）：多个用户共享一块 T4 进行图形提速。
- 视频转码：支持硬件编码器（NVENC/NVDEC），适合大规模视频处理。
- 边缘计算设备：因功耗低，适合部署在边缘服务器中。
和其他数据中心 GPU 对比简表：
| GPU 型号 | 架构 | 显存 | 功耗 | 主要用途 | 级别 |
|---|---|---|---|---|---|
| T4 | Turing | 16GB GDDR6 | 70W | 推理、VDI、转码 | 中端 |
| A10 | Ampere | 24GB GDDR6 | 150W | 推理、图形虚拟化 | 高端 |
| A100 | Ampere | 40/80GB HBM2e | 250–400W | 训练、HPC、大规模推理 | 旗舰 |
| L4 | Ada Lovelace | 24GB GDDR6 | 72W | 推理优化 | 中高端（T4 的继任者之一） |
💡 注意：T4 发布于 2018 年，在当前（2024 年）已属于上一代主流推理卡，正逐步被 L4、A10 等更高效的新型号替代，但在许多现有云平台和边缘系统中仍广泛使用。
总结：
NVIDIA T4 是一款中端数据中心 GPU，定位为高效能、低功耗的 AI 推理和虚拟化提速卡。虽然不是顶级算力卡，但凭借良好的能效比、广泛的软件支持和低成本部署，曾在云计算和边缘 AI 领域非常受欢迎。适合对功耗敏感、需要批量部署推理服务的场景。
如果你是在选择部署 AI 推理服务的硬件，T4 仍可用，但建议优先考虑更新的 L4 或 A10 以获得更好的性能和能效。