秒懂云NVIDIA T4 GPU 是由英伟达（NVIDIA）推出的一款数据中心级的图形处理器（GPU），主要用于人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习推理、虚拟化和视频转码等任务。它于2019年发布，基于 Turing 架构，是专为高效能、低功耗和多用途工作负载设计的。
以下是 NVIDIA T4 GPU 的主要概念和特点：
1. 架构与核心技术
- 架构：Turing 架构（与消费级的 RTX 20 系列同代）
- 制程工艺：12nm FinFET
- CUDA 核心数：2560 个
- Tensor Core：支持第三代 Tensor Core，可X_X深度学习推理任务（如 INT8、FP16、FP32 精度）
- RT Core：虽然主要用于光线追踪，但在 T4 中较少用于图形渲染，更多用于特定计算任务
2. 性能与用途
T4 并不是用于游戏或高负载训练的 GPU，而是专注于以下场景：
✅ AI 推理（Inference）
- 在图像识别、语音识别、自然语言处理等 AI 应用中，执行模型推理（即使用训练好的模型进行预测）
- 支持 INT8 和 FP16 X_X，显著提升吞吐量并降低延迟
✅ 视频转码与流媒体
- 集成 7 个硬件编码器（NVENC）和 3 个解码器（NVDEC）
- 可高效处理 H.264、H.265（HEVC）、VP9 等格式
- 常用于视频点播（VOD）、直播推流、云游戏、视频会议等场景
✅ 虚拟化支持
- 支持 vGPU 技术（通过 NVIDIA Virtual PC 或 Virtual Apps）
- 可在虚拟机中为多个用户提供 GPU X_X能力，适用于云桌面、CAD、设计软件等
✅ 边缘计算与云计算
- 功耗低（70W），无需外接供电，适合部署在边缘服务器或高密度数据中心
- 被广泛用于 AWS、Google Cloud、Azure 等公有云平台（如 AWS 的 G4 实例）
3. 关键参数
| 项目 | 参数 |
|---|---|
| GPU 架构 | Turing (TU104) |
| CUDA 核心 | 2560 |
| Tensor Core | 320（第三代） |
| 显存 | 16 GB GDDR6 |
| 显存带宽 | 320 GB/s |
| 功耗 | 70W（被动散热） |
| 接口 | PCIe 3.0 x16 |
| 尺寸 | 半高半长，适合标准服务器 |
4. 典型应用场景
- 云端 AI 推理服务（如聊天机器人、推荐系统）
- 视频处理平台（如 X_X、抖音的后端转码）
- 云游戏和远程桌面（如 GeForce NOW、Azure Virtual Desktop）
- 智能客服、OCR、人脸识别等边缘 AI 应用
5. 与其他 GPU 的对比
| GPU | 用途 | 功耗 | 显存 | 优势 |
|---|---|---|---|---|
| T4 | 推理/转码/虚拟化 | 70W | 16GB | 能效高、支持多任务、适合云部署 |
| A100 | 训练/高性能计算 | 250–400W | 40/80GB | 强大训练能力，用于大规模 AI |
| L4 | 推理/视频 | 72W | 24GB | 更新一代，性能更强，专为 AI 视频优化 |
| RTX 3090 | 训练/游戏 | 350W | 24GB | 消费级旗舰，适合本地训练 |
总结
NVIDIA T4 GPU 是一款面向数据中心的多功能、低功耗 GPU，主打 AI 推理、视频处理和虚拟化，特别适合需要高密度部署和能效比的云服务和边缘计算场景。虽然它的性能不如 A100 或 H100 那样强大，但在性价比和通用性方面表现优异，是目前云计算平台中非常常见的 GPU 型号之一。
如果你在使用 AWS 的 g4dn.xlarge 实例，背后很可能就是 T4 GPU 在提供支持。