Видеокарта NVIDIA Tesla T4 16GB GDDR6

NVIDIA Tesla T4 — это энергоэффективный тензорный GPU-ускоритель для дата-центров на архитектуре NVIDIA Turing, разработанный как универсальный ускоритель инференса, видеоаналитики и прикладных AI/HPC-нагрузок в масштабируемых серверных инфраструктурах. Ускоритель представляет собой однослотовую low-profile карту PCI Express Gen3 x16 с пассивным охлаждением и тепловым пакетом всего около 70–75 Вт, что позволяет устанавливать его в широкий спектр 1U/2U-серверов без необходимости в дополнительных разъёмах питания. Tesla T4 оснащён 2560 ядрами CUDA, 320 тензорными ядрами Turing и 16 ГБ памяти GDDR6 с пропускной способностью более 300–320 ГБ/с, что обеспечивает высокую производительность в задачах смешанной точности (FP32, FP16, INT8, INT4) и позволяет эффективно работать с современными AI-моделями. В официальном описании подчёркивается, что T4 — «универсальный ускоритель инференса», способный ускорять широкий спектр AI-сервисов, аналитики и мультимедиа-нагрузок при минимальном энергопотреблении и высокой плотности размещения в стойках.

Архитектура и ключевые характеристики

Согласно официальному даташиту, NVIDIA Tesla T4 основана на графическом процессоре TU104 архитектуры Turing и содержит 2560 ядер CUDA и 320 тензорных ядер, ориентированных на операции смешанной точности. Базовая частота ядра составляет около 585 МГц, а частота Boost достигает до 1590 МГц, что обеспечивает пиковую производительность порядка 8,1 TFLOPS в одинарной точности (FP32). Тензорные ядра поддерживают вычисления в форматах FP16, INT8 и INT4, причём в официальных характеристиках указывается, что T4 обеспечивает до 65 TFLOPS в FP16, до 130 TOPS в INT8 и до 260 TOPS в INT4 (в режиме тензорных операций), что делает его эффективным в задачах инференса с квантованными моделями. Наличие 320 тензорных ядер Turing с поддержкой мульти-прецизионных операций является ключевой особенностью, позволяющей балансировать между точностью и производительностью.

Подсистема памяти Tesla T4 представлена 16 ГБ GDDR6 с 256‑битным интерфейсом и пропускной способностью порядка 300–320 ГБ/с, что подтверждается официальными спецификациями. Такой объём памяти позволяет эффективно работать с современными моделями, включающими CNN, RNN и трансформеры, а также с несколькими одновременными задачами инференса и видеоаналитики. В даташите указывается, что энергопотребление T4 составляет около 70 Вт (Power 70 watts), карта выполнена в форм-факторе low-profile single-slot PCIe 3.0 x16 с пассивным охлаждением, без необходимости в дополнительных кабелях питания. Поддержка ECC-памяти (Error Correcting Code) для GDDR6 отмечена в спецификациях, что повышает надёжность при длительной эксплуатации в ЦОД. Физические размеры составляют примерно 6,89 см по высоте и 17 см по длине, масса — около 580 г, что позволяет использовать T4 в компактных серверах и плотных конфигурациях.

В документации и партнёрских описаниях подчёркивается, что Tesla T4 поддерживает ключевые программные стеки NVIDIA: CUDA, TensorRT, ONNX Runtime, а также фреймворки глубокого обучения через экосистему CUDA. Технологии Turing, лежащие в основе T4, включают поддержку мультипрецизионных вычислений (FP32, FP16, INT8, INT4), улучшенную подсистему кешей и оптимизированную работу с тензорными операциями, что позволяет ускорять широкий спектр AI и аналитических задач. Отдельно отмечается, что T4 реализует универсальный GPU-ускоритель для инференса «от облака до edge», благодаря сочетанию низкого TDP, компактного форм-фактора и высокой производительности тензорных ядер.

Сценарии применения

В официальных документах NVIDIA и материалах партнёров Tesla T4 описывается как универсальный ускоритель для инференса, аналитики и мультимедиа-нагрузок в дата-центрах и на периферии, ориентированный на развертывание в масштабируемых серверных инфраструктурах. Высокая производительность в INT8/INT4, 16 ГБ GDDR6 и низкий TDP делают T4 подходящим для сценариев, где одновременно важны плотность размещения, энергоэффективность и поддержка современных AI-моделей.

• Идеально подходит для обучения нейросетей (Deep Learning) лёгкого и среднего уровня (дообучение, transfer learning, эксперименты с архитектурами), где используются форматы FP32/FP16, а 16 ГБ GDDR6 позволяют размещать модели и батчи в памяти одного ускорителя без постоянного обмена с CPU.
• Предназначена для инференса LLM моделей и других задач обработки естественного языка (NLP), где активно используются INT8/INT4-квантованные модели, а тензорные ядра Turing обеспечивают высокую производительность при низком энергопотреблении, позволяя обрабатывать большие объёмы запросов с минимальной задержкой.
• Ориентирована на высокопроизводительные вычисления (HPC) прикладного уровня и аналитические нагрузки, где доминируют FP32/FP16-операции: скоринг, поиск, графовые и статистические модели, анализ логов и потоковых данных, при этом важен высокий показатель производительности на ватт.
• Эффективна в задачах видеоаналитики и потокового видео: детекция и классификация объектов, распознавание лиц, трекинг и поведенческий анализ, где T4 за счёт тензорных ядер и видеоподсистемы способен обрабатывать множество параллельных потоков видео в реальном времени.
• Подходит для рекомендательных систем, персонализации и онлайн-аналитики, где требуется обработка большого количества запросов в режиме реального времени, а мультипрецизионные тензорные операции позволяют эффективно ускорять модели с INT8/INT4-квантованием.
• Используется в гибридных облачно-периферийных сценариях (cloud/edge), где ограничены энергобюджеты и пространство: компактный low-profile форм-фактор и TDP около 70 Вт позволяют устанавливать T4 в edge-серверы и узлы обработки данных ближе к источникам трафика и данных.

Совместимость

NVIDIA Tesla T4 реализована в виде однослотовой low-profile карты PCI Express 3.0 x16 с пассивным охлаждением и энергопотреблением около 70–75 Вт, что обеспечивает широкую совместимость с современными серверными платформами, не требующими дополнительных разъёмов питания для GPU. Для корректной эксплуатации требуется наличие слота PCIe Gen3 x16 и достаточного воздушного потока внутри шасси, что указано в официальных спецификациях.

• Ускоритель протестирован на совместимость с серверными платформами: Dell PowerEdge, что подтверждается упоминанием T4 в каталоге Qualified Server Catalog NVIDIA и обсуждениями, где приводятся ссылки на список квалифицированных серверов (включая Dell) для Tesla T4.
• Поддерживается в системах HPE, в том числе в OEM-вариантах Tesla T4 для HPE, о чём свидетельствует опыт эксплуатации HPE Tesla T4 в рабочих станциях и серверах и наличие T4 в списках квалифицированных платформ NVIDIA для HPE.
• Совместим с серверными платформами Supermicro, что отмечено в обсуждениях и квалификационных материалах: в Qualified Server Catalog указывается возможность фильтрации по производителю Supermicro и продукту T4, подтверждающая наличие официально квалифицированных серверов Supermicro для этого ускорителя.
• Может использоваться и в других серверных системах, соответствующих требованиям по интерфейсу PCIe 3.0 x16, форм-фактору low-profile single-slot и энергопотреблению до 70–75 Вт, при условии соблюдения рекомендаций по охлаждению и механической совместимости, описанных в официальном даташите NVIDIA T4 Tensor Core GPU.

Надёжность и эксплуатация в ЦОД

В официальном даташите NVIDIA T4 Tensor Core GPU подчёркивается, что ускоритель ориентирован на круглосуточную эксплуатацию в центрах обработки данных и гипермасштабных средах, где критичны стабильность, предсказуемое энергопотребление и высокий показатель производительности на ватт. Пассивное охлаждение и низкий TDP около 70 Вт упрощают проектирование систем питания и охлаждения, уменьшают нагрузку на инфраструктуру и позволяют повышать плотность размещения GPU в пределах одной стойки. Поддержка ECC для памяти GDDR6 снижает риск возникновения искажения данных и повышает надёжность для многосуточных вычислительных и аналитических задач.

Поддержка современных фреймворков и стеков NVIDIA (CUDA, TensorRT, ONNX Runtime), а также стандартизированный интерфейс PCIe Gen3 x16 и low-profile форм-фактор упрощают сопровождение и масштабирование решений на базе Tesla T4 в существующих и новых ЦОД. Наличие квалифицированных серверных платформ от Dell, HPE, Supermicro и других производителей, подтверждённое каталогом Qualified Server Catalog NVIDIA, снижает риски при проектировании инфраструктуры и позволяет опираться на проверенные аппаратные конфигурации. В совокупности архитектура Turing с 320 тензорными ядрами, 16 ГБ GDDR6, низкое энергопотребление, поддержка ECC и широкая совместимость с серверными платформами делают NVIDIA Tesla T4 надёжным и универсальным ускорителем для развёртывания масштабируемых систем инференса, LLM, видеоаналитики и прикладных HPC-нагрузок в современных центрах обработки данных.