CDNK博客
英伟达（NVIDIA）Tesla T4 是一款面向数据中心和人工智能推理任务的 GPU，发布于2019年，基于 Turing 架构，采用 12nm 工艺，拥有 2560 个 CUDA 核心，配备 16GB GDDR6 显存，显存带宽约为 320 GB/s，TDP 为 70W，支持 PCIe 3.0 接口。
Tesla T4 的性能定位
1. AI 推理性能
Tesla T4 在 AI 推理方面表现非常出色，尤其是针对 INT8 和 FP16 精度计算进行了优化：
- INT8 性能：高达 130 TOPS
- FP16 性能：约 65 TFLOPS
- FP32 性能：约 8.1 TFLOPS
这使得 T4 非常适合部署在边缘计算、云服务、视频转码和 AI 推理场景中（如语音识别、图像分类、自然语言处理等）。
2. 与消费级显卡对比
虽然 Tesla T4 不是为游戏设计的，但可以与消费级显卡在 FP32 性能上做类比：
- FP32 约 8.1 TFLOPS，接近于：
- NVIDIA GeForce RTX 2060（约 6.5 TFLOPS）
- RTX 2070（约 7.5 TFLOPS）
- 略低于 RTX 2080（约 10.1 TFLOPS）
所以从纯计算能力来看，Tesla T4 的 FP32 性能大致相当于 RTX 2070 到 2080 之间。
但注意：T4 没有显示输出接口，不支持游戏或图形渲染优化，且驱动和软件栈针对数据中心优化（如支持 vGPU、CUDA、TensorRT、MIG 等）。
3. 与专业/数据中心 GPU 对比
- 弱于：A100、A10、T4 的后继者 L4、L40S
- 强于：早期的 Tesla P4（专用于推理，性能较低）
- 定位：中低端推理卡，适合高密度部署、低功耗场景
4. 视频转码能力
T4 配备了 3 个独立的硬件编码器（NVENC） 和 解码器（NVDEC），支持同时处理多个 4K 视频流，广泛用于：
- 视频直播平台（如腾讯、B站等）
- 云游戏
- 视频会议服务
在这方面，T4 的效率远高于消费级显卡。
总结：Tesla T4 相当于什么水平？
| 维度 | 相当于 |
|---|---|
| FP32 计算性能 | ≈ RTX 2070 ~ RTX 2080（略低） |
| AI 推理性能（INT8） | 显著强于同代消费卡，适合大规模部署 |
| 能效比 | 非常优秀（70W 实现 130 TOPS INT8） |
| 应用场景 | 数据中心 AI 推理、视频转码、虚拟化（vGPU） |
| 综合定位 | 中端数据中心推理卡，2019–2022 年主流选择 |
✅ 一句话总结：
Tesla T4 的计算性能大致相当于 RTX 2070/2080 水平，但在 AI 推理和视频处理方面经过专门优化，是低功耗、高密度部署的理想选择，适合企业级应用而非游戏或图形渲染。
如用于深度学习推理、边缘AI、云桌面等场景，T4 依然是性价比很高的选择，尤其在二手市场或预算有限的项目中。