ECLOUD博客NVIDIA Tesla T4 是一款由英伟达（NVIDIA）推出的高性能数据中心GPU，专为人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习推理、虚拟化和高性能计算（HPC）等任务设计。它于2018年发布，基于 Turing 架构，是NVIDIA Tesla系列中的一款重要产品，尤其适用于云服务和边缘计算场景。
以下是关于 NVIDIA Tesla T4 的关键特性：
📌 主要规格
| 特性 | 参数 |
|---|---|
| 架构 | NVIDIA Turing（图灵架构） |
| CUDA 核心数 | 2560 个 |
| Tensor Core | 320 个（支持INT8、FP16、FP32 和稀疏化推理） |
| 显存容量 | 16 GB GDDR6 |
| 显存带宽 | 320 GB/s |
| 接口 | PCIe 3.0 x16 |
| 功耗（TDP） | 70 瓦（低功耗设计，无需外接供电） |
| 外形尺寸 | 半高、半长（适合多种服务器） |
| 虚拟化支持 | 支持 NVIDIA vGPU（用于虚拟桌面和应用） |
✅ 主要用途
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AI 推理（Inference）
- T4 优化了推理性能，尤其在图像识别、语音识别、自然语言处理（如BERT）等任务中表现出色。
- 支持 TensorRT 提速，显著提升推理吞吐量。
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云计算与虚拟化
- 被广泛用于公有云平台（如 AWS、Google Cloud、Azure、阿里云等），提供 GPU 提速的虚拟机实例。
- 支持多用户共享（通过 vGPU 技术），适合虚拟桌面（VDI）和云游戏。
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机器学习训练（轻量级）
- 虽然主要用于推理，但也可用于小规模模型的训练任务。
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视频转码与多媒体处理
- 内置硬件编码器（NVENC）和解码器（NVDEC），支持同时处理多达38路1080p视频流，适用于视频转码、直播、监控分析等。
🌐 应用场景举例
- 云服务商提供 GPU 实例（如 AWS 的 G4 实例）
- 企业部署 AI 推理服务（如聊天机器人、推荐系统）
- X_X影像分析、自动驾驶模拟
- 远程办公中的虚拟工作站（vGPU）
- 边缘AI服务器（低功耗、高密度部署）
🔍 优势
- 低功耗（70W）：无需额外供电，适合高密度服务器部署。
- 多功能性：支持 AI 推理、图形虚拟化、视频处理等多种负载。
- 广泛软件支持：兼容 CUDA、TensorRT、cuDNN、NVIDIA AI 软件栈。
- 性价比高：在推理任务中性能/功耗/成本表现优异。
❌ 局限性
- 不适合大规模深度学习训练（相比 A100 或 H100 等高端卡）。
- 显存带宽和计算能力弱于 Ampere 或 Hopper 架构的新一代 GPU。
总结
NVIDIA Tesla T4 是一款高效、低功耗、多功能的数据中心GPU，特别适合用于 AI 推理、云服务和虚拟化环境。虽然它不是最强的训练卡，但在推理和边缘计算领域，因其能效比和性价比，至今仍在广泛使用。
⚠️ 注：NVIDIA 已将“Tesla”品牌逐步过渡为“NVIDIA Data Center GPU”品牌，后续产品如 A10、A100、H100 等不再使用“Tesla”命名，但 T4 仍属于 Tesla 系列的经典产品。
如果你正在使用云服务或部署 AI 推理系统，很可能会遇到基于 T4 的实例或服务器。