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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、云计算和高性能计算（HPC）等任务设计。它于2018年发布，是NVIDIA Turing架构的代表产品之一，但主要定位于推理和轻量级训练任务，而非大规模训练。
以下是 Tesla T4 的主要特点和规格：
1. 架构
- 基于 NVIDIA Turing 架构
- 采用 12nm 工艺制程
- 包含 Tensor Cores（张量核心），用于提速深度学习中的矩阵运算
2. 核心规格
- CUDA 核心数：2560 个
- Tensor Cores：320 个（支持混合精度计算，如 FP16、INT8、INT4）
- 基础频率：585 MHz，提速频率可达 1590 MHz
- 显存容量：16 GB GDDR6
- 显存带宽：320 GB/s
- 总线接口：PCIe 3.0 x16
- 功耗（TDP）：70 瓦（低功耗设计，适合密集部署）
3. 性能特点
- AI 推理性能强：在 INT8 精度下可达 130 TOPS（万亿次操作/秒），FP16 达 65 TFLOPS
- 支持 多实例 GPU（MIG） 技术（在后续驱动和软件支持下），可将单个 T4 划分为多个独立 GPU 实例，提高资源利用率
- 支持 虚拟化，适合云服务和多租户环境
4. 应用场景
- AI 推理（如图像识别、语音识别、自然语言处理）
- 视频转码与处理（支持硬件编码/解码，如 H.264、H.265）
- 云计算和虚拟桌面（vGPU）
- 轻量级训练任务或模型调试
5. 优势
- 低功耗：仅 70W，无需外接供电，适合大规模数据中心部署
- 被动散热设计：可适配多种服务器机箱
- 多功能性：兼顾 AI、图形、计算和媒体处理
6. 与其它型号对比
- 相比 Tesla V100（基于 Volta 架构）：T4 功耗更低，价格更亲民，更适合推理而非大规模训练
- 相比 A100 或 A40：性能较低，但成本和功耗优势明显，适合边缘计算或中等负载场景
总结：
NVIDIA Tesla T4 是一款高效能、低功耗的数据中心 GPU，特别适合用于 AI 推理、云服务和多媒体处理。它在性价比和能效方面表现出色，广泛应用于公有云平台（如 AWS、Google Cloud、阿里云等）和企业级服务器中。
⚠️ 注意：Tesla 品牌已于2020年代逐步被 NVIDIA A 系列（如 A10、A2、A16、A100）取代，T4 虽仍在使用，但已不再更新。
如果你正在部署 AI 推理服务或需要节能的 GPU 提速方案，Tesla T4 仍然是一个可靠的选择。