CDNK博客
NVIDIA T4 是一款 面向数据中心和AI推理任务 的 GPU，发布于 2018 年，基于 Turing 架构，采用 16nm 工艺制造。虽然它也可以用于轻度图形处理或通用计算（如视频转码、深度学习推理等），但其主要定位并不是游戏显卡。
🎮 NVIDIA T4 相当于什么水平的游戏显卡？
如果你从游戏性能的角度来看，T4 大致相当于：
NVIDIA GeForce GTX 1050 到 GTX 1050 Ti 之间
主要参数对比：
| 参数 | NVIDIA T4 | GTX 1050 Ti | GTX 1050 |
|---|---|---|---|
| CUDA 核心数 | 2560 | 768 | 640 |
| 显存 | 16GB GDDR6 | 4GB GDDR5 或 2GB GDDR5 | 2GB/4GB GDDR5 |
| 显存带宽 | 320 GB/s | 112 GB/s | 80-112 GB/s |
| 功耗 | 70W | 75W | 75W |
| 架构 | Turing (SM 8.6) | Pascal | Pascal |
💡 虽然 T4 拥有更多的核心和更大的显存，但它的设计初衷不是用于游戏，因此在游戏性能上并不突出。而且它没有标准的显示输出接口（如HDMI或DisplayPort），不适合直接连接显示器玩游戏。
🤖 如果从 AI / 深度学习 / 推理角度来看：
T4 表现非常不错，尤其在以下方面：
- 支持 INT8 和 FP16 X_X，适合 AI 推理
- 具有 Tensor Core，可X_X深度学习任务
- 在服务器环境中广泛用于图像识别、语音识别、推荐系统等场景
✅ 它是 Google Colab、AWS 等云平台常用的推理卡之一。
总结：
| 使用场景 | T4 性能评价 |
|---|---|
| 游戏（娱乐） | ⭐⭐（不推荐，无输出接口） |
| 图形渲染（轻量） | ⭐⭐⭐（有限支持） |
| AI 推理（机器学习） | ⭐⭐⭐⭐⭐（优秀） |
| 视频转码 / 编解码 | ⭐⭐⭐⭐（良好） |
| 高性能计算（HPC） | ⭐⭐⭐（中等） |
如果你是在寻找一个本地运行游戏或者做图形设计的显卡，T4 不是一个好选择；但如果你是在部署 AI 模型、做推理服务或者使用云 GPU，T4 是一个性价比很高的选择。
需要我帮你比较 T4 与其它型号（比如 RTX 3050、A10、P40 等）吗？