CDNK博客
阿里云T4 GPU服务器在当前云计算GPU实例中处于中高端水平，适合深度学习推理、轻量级训练及通用图形计算任务。
T4 GPU基于NVIDIA Tesla T4显卡，采用Turing架构，拥有2560个CUDA核心和320个Tensor Core，支持多种AI精度计算（FP16、INT8、INT4），具备良好的能效比。
在性能方面，单精度浮点性能可达8.1 TFLOPS，混合精度（FP16+INT8）性能可达到更大的数值，特别适合用于AI推理任务，如图像识别、自然语言处理等。
与NVIDIA的其他数据中心GPU相比：
- 相比于P40（12GB GDDR5），T4在能效和AIX_X能力上更强；
- 虽然弱于A100（尤其是FP64和Tensor Core性能），但在性价比和适用场景上更具优势；
- T4是介于P40和A100之间的一个平衡型选择。
阿里云提供的T4 GPU服务器通常搭配高性能CPU和高速网络，适用于以下场景：
- AI模型的在线推理部署；
- 视频转码与媒体处理；
- 轻量级深度学习训练任务；
- 图形渲染和虚拟桌面应用（VDI）。
在性价比方面，T4实例通常价格低于V100或A100实例，但其Tensor Core带来的AIX_X能力使其成为许多企业进行AI服务部署的首选。
实际使用中，T4尤其适合需要一定GPU算力但不需要顶级性能的用户，例如中小企业、初创公司或科研项目中的推理部署阶段。
结论：
阿里云T4 GPU服务器属于主流的AI推理型GPU实例，在性能、功耗与成本之间取得了良好平衡。如果你的应用对实时性有一定要求但不涉及大规模模型训练，T4是一个性价比高且稳定的选择。对于更高要求的训练任务或大规模并行计算，建议考虑A100或更高规格的GPU实例。