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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高性能计算提速卡，属于 Tesla 系列 的产品，发布于 2018 年。它在当时是专为 AI 推理、机器学习、虚拟化和边缘计算等场景设计的中高端 GPU。
主要参数：
- GPU 架构：Turing（图灵架构）
- CUDA 核心数：2560 个
- 显存容量：16 GB GDDR6
- 显存带宽：320 GB/s
- FP16 性能：65 TFLOPS（用于 AI 推理）
- INT8 性能：130 TOPS（AI 推理优化）
- TDP（功耗）：70W（被动散热，无需外接电源）
- 外形尺寸：单槽、半高、PCIe 接口
定位与级别：
1. 应用定位
- AI 推理为主：T4 被广泛用于部署深度学习模型的推理阶段（如图像识别、语音识别、自然语言处理），而非训练。
- 云服务和虚拟化：由于其低功耗和良好的虚拟化支持（支持 vGPU 技术），T4 被大量用于云计算平台（如 AWS、Google Cloud、阿里云等）提供 GPU 实例。
- 边缘计算：适合部署在边缘服务器中，执行实时 AI 推理任务。
2. 性能级别
- 属于 中高端推理卡，在发布时性能优于前代 P4 和 M60，在 INT8 和 FP16 推理性能上表现优秀。
- 相比于训练卡（如 V100、A100），T4 不适合大规模模型训练，但在推理效率和能效比方面非常出色。
- 与后续推出的 A 系列（如 A10、A30、A100） 相比，T4 属于上一代产品，性能较低，但成本和功耗也更低。
总结：
NVIDIA T4 是一款中高端的数据中心级推理 GPU，定位于 AI 推理、云服务和边缘计算场景，具有高能效比、低功耗和良好虚拟化支持的特点。
虽然不是当前最顶级的 GPU（已被 A 系列取代），但由于其稳定性和广泛生态支持，至今仍在许多云平台和企业环境中广泛使用。
✅ 一句话总结：T4 是一款面向 AI 推理和云服务的中高端数据中心 GPU，适合高效、低功耗的 AI 部署任务。