秒懂云是的，阿里云AI推理实例支持使用 NVIDIA T4 GPU，并且推出了基于T4的多种实例规格，广泛应用于人工智能推理、视频处理、深度学习推理等场景。
一、什么是 NVIDIA T4？
NVIDIA T4 是一款基于 Turing 架构 的数据中心级GPU，专为 AI 推理、机器学习、视频转码和虚拟化工作负载设计。其主要特点包括：
- 显存：16GB GDDR6
- CUDA核心：2560 个
- Tensor Core：支持 INT8、FP16、BF16 等低精度计算，提升推理效率
- 功耗：70W，能效比较高
- 多功能性：支持 AI 推理、视频编解码（如 H.264/HEVC）、虚拟桌面等
二、阿里云基于 NVIDIA T4 的 AI 推理实例
阿里云提供了一系列搭载 NVIDIA T GPU 的实例规格，适用于 AI 推理任务，例如自然语言处理（NLP）、图像识别、语音识别等。
常见的 T4 实例规格：
| 实例规格 | GPU 数量 | 显存总量 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
ecs.gn6i-c4g1.xlarge |
1 × T4 | 16GB | 中小规模 AI 推理、在线服务 |
ecs.gn6i-c8g1.2xlarge |
1 × T4 | 16GB | 高性能推理、视频处理 |
ecs.gn6i-c24g1.6xlarge |
4 × T4 | 64GB | 大规模批量推理、多模型并发 |
注：具体型号可能随阿里云产品更新有所调整，建议查阅最新官方文档。
三、适用场景
- AI 模型推理：BERT、ResNet、YOLO 等模型的部署
- 语音识别 / 合成：如 ASR、TTS 服务
- 图像/视频处理：实时视频转码、内容审核
- 推荐系统：实时个性化推荐推理
- 边缘或云端推理服务：低延迟、高吞吐的在线服务
四、优势
- 性价比高：相比 A10/A100，T4 成本更低，适合中低负载推理
- 支持多种框架：兼容 TensorFlow、PyTorch、ONNX、TensorRT 等
- 阿里云生态集成：可与 PAI（平台智能）、EAS（弹性算法服务）、容器服务 ACK 等无缝集成
- 弹性伸缩：按需购买，支持自动扩缩容
五、如何使用？
- 登录 阿里云 ECS 控制台
- 创建实例时选择“GPU 实例”类型
- 选择以
gn6i开头的 T4 实例规格 - 安装 NVIDIA 驱动和 CUDA 工具包（阿里云提供镜像支持）
- 部署推理服务（如使用 Triton Inference Server、PAI-EAS 等）
六、参考链接
- 阿里云 GPU 实例介绍
- NVIDIA T4 官方介绍
- PAI-EAS 模型在线服务
如果你有具体的模型或业务场景（如 QPS 要求、延迟要求），我可以帮你推荐合适的 T4 实例规格或优化建议。