CCLOUD博客英伟达 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（TU104 核心），采用 12nm 工艺。它在性能定位上属于中高端的推理X_X卡，虽然不是为游戏或高性能计算（HPC）设计的，但在 AI 推理、视频转码、虚拟桌面等方面表现出色。
下面我们从几个方面来评估 Tesla T4 的性能水平，并与消费级显卡或其他专业卡做类比：
🔹 1. 计算性能（FP32）
- Tesla T4：8.1 TFLOPS（FP32 单精度）
- 对比：
- GTX 1660 Super：约 5.6 TFLOPS
- RTX 2060：约 6.5 TFLOPS
- RTX 2070：约 7.5 TFLOPS
- RTX 2070 Super：约 9.1 TFLOPS
👉 结论：T4 的 FP32 性能大致相当于 RTX 2070 左右的水平。
🔹 2. AI 推理性能（INT8 / Tensor Core）
这是 T4 的强项，它专为 AI 推理优化：
- INT8 性能：高达 130 TOPS
- 支持稀疏化X_X（Sparsity），可进一步提升推理吞吐
- 支持多种精度（FP16、INT8、INT4）
对比：
- Tesla T4 在 ResNet-50 图像分类等常见 AI 推理任务中，性能接近甚至超过更早的 Tesla V100（在 INT8 模式下）
- 相比之下，消费级显卡如 RTX 2080 Ti 的 INT8 性能约为 57 TOPS（无稀疏优化）
👉 结论：在 AI 推理方面，T4 的性能远超同级别游戏卡，接近或超过早期的 V100 在某些推理场景下的表现，是当时领先的推理 GPU。
🔹 3. 显存与功耗
- 显存：16GB GDDR6（带 ECC）
- 显存带宽：320 GB/s
- 功耗：70W（被动散热，无风扇）
- 接口：PCIe 3.0 x16
👉 低功耗 + 高显存容量，非常适合部署在服务器中进行多实例推理或虚拟化。
🔹 4. 应用场景对比
- AI 推理（如 BERT、ResNet、YOLO）：非常高效，尤其在批量推理（batch inference）中表现出色。
- 视频转码：支持 38 个 1080p60 视频流的实时解码（H.264/HEVC），适合云游戏、视频平台。
- 虚拟桌面（VDI）：被广泛用于 NVIDIA Virtual PC（vGPU）解决方案。
- 训练：不推荐用于大规模训练，性能远不如 A100、V100。
🔹 5. 相当于什么消费级显卡？
如果仅从游戏或通用计算角度看：
- 图形性能 ≈ RTX 2060 ~ RTX 2070
- AI 推理性能 ≫ RTX 3060 / RTX 3070（在 INT8 批处理场景下）
但注意：T4 没有视频输出接口，不支持游戏，驱动也非 GeForce，不能直接用于桌面游戏。
✅ 总结：Tesla T4 属于什么水平？
| 维度 | 性能水平 |
|---|---|
| 通用计算（FP32） | ≈ RTX 2070 |
| AI 推理（INT8） | 非常强，接近 V100（INT8），领先同代消费卡 |
| 能效比 | 极高（70W 实现 130 TOPS） |
| 适用场景 | 数据中心 AI 推理、视频处理、虚拟化 |
| 当前地位（2024） | 已逐步被 T4 的后继者如 A2、A10、A30、A100 取代，但仍广泛用于边缘和中端推理服务器 |
🔹 类比总结：
Tesla T4 的综合性能大致相当于 RTX 2070 的图形能力 + 接近 V100 的 AI 推理效率（INT8） + 极低功耗和高可靠性，是一款专为数据中心优化的“推理神卡”。
虽然它已不是最新产品，但在性价比和能效方面，至今仍被许多云服务商和企业使用。