T4显卡是英伟达于2018年推出的一款专为人工智能推理而生的GPU，它基于图灵架构，拥有320个张量核心，支持多精度计算，能够应对各种高性能计算、深度学习训练和推理、机器学习、数据分析和图形学等云端工作负载。T4显卡的性能非常出色，它可以轻松应付各种高端游戏，并且可以支持4K视频播放。那么，T4显卡相当于什么级别的显卡呢？本文将从以下几个方面进行比较：

• 规格参数
• 浮点性能
• 推理性能
• 转码性能
• 功耗和价格

规格参数

T4显卡的规格参数如下表所示：

从表中可以看出，T4显卡的规格参数与RTX 2070 Super比较接近，两者都使用了TU104 GPU，都有2560个CUDA核心，都支持多精度计算。不过，T4显卡的显存容量是RTX 2070 Super的两倍，而显存带宽和内存总线宽度则略低于RTX 2070 Super。此外，T4显卡的GPU时钟频率也低于RTX 2070 Super，但功耗却只有RTX 2070 Super的一半左右。

浮点性能

浮点性能是衡量GPU计算能力的重要指标，它反映了GPU每秒能够执行的浮点运算次数，单位是FLOPS。浮点性能的大小取决于GPU的架构、核心数量、时钟频率和精度等因素。

T4显卡的浮点性能如下表所示：

从表中可以看出，T4显卡的单精度性能略低于RTX 2070 Super的9 TFLOPS，但半精度性能则高于RTX 2070 Super的18 TFLOPS。这是因为T4显卡拥有320个张量核心，能够利用混合精度计算提高吞吐量，而RTX 2070 Super只有64个张量核心。此外，T4显卡还支持INT8和INT4的低精度计算，能够进一步加速推理工作负载。

推理性能

推理性能是衡量GPU在执行人工智能模型时的效率和速度的指标，它反映了GPU在处理不同的深度学习任务时的延迟和吞吐量。推理性能的大小取决于GPU的架构、核心数量、时钟频率、精度、软件优化等因素。

T4显卡的推理性能如下表所示：

从表中可以看出，T4显卡的推理性能非常优秀，它在处理图像识别、语音识别和神经机器翻译等任务时，都能够实现毫秒级的延迟和每秒数百帧的吞吐量。这是因为T4显卡利用了图灵架构的张量核心，能够支持多精度计算，同时配合TensorRT软件，能够对深度学习模型进行优化和加速。

转码性能

转码性能是衡量GPU在处理视频流时的效率和速度的指标，它反映了GPU在解码和编码不同格式的视频时的延迟和吞吐量。转码性能的大小取决于GPU的架构、核心数量、时钟频率、硬件加速器等因素。

T4显卡的转码性能如下表所示：

从表中可以看出，T4显卡的转码性能也非常出色，它能够同时处理多个高清视频流，无论是H.264还是HEVC格式。这是因为T4显卡拥有专用的硬件转码引擎，能够将解码性能提升至上一代GPU的两倍。这样，T4显卡就可以轻松地将可扩展的深度学习集成到视频管线中，以提供创新的智能视频服务。

功耗和价格

功耗和价格是衡量GPU性价比的重要指标，它们反映了GPU在运行时的能耗和购买时的成本。功耗和价格的大小取决于GPU的架构、核心数量、时钟频率、制程工艺等因素。

T4显卡的功耗和价格如下表所示：

从表中可以看出，T4显卡的功耗非常低，只有70W，无需辅助供电，可以轻松安装在任何服务器中。这样，T4显卡就可以节省大量的能源成本，提高运行效率。而T4显卡的价格则相对较高，约为2500美元，这是因为T4显卡是一款专为人工智能推理而生产的显卡。

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