服务器上安装 NVIDIA T4 GPU 卡（通常简称为 T4）主要有以下几个核心用途，它是一款专门为数据中心和云环境设计的、高效能、低功耗的推理和轻量级训练加速卡：
1、AI 推理加速：
这是 T4 最主要、最核心的用途。 它基于 NVIDIA 的 Turing 架构，配备了 Tensor Core（张量核心），特别擅长执行深度学习模型推理任务。
应用场景
实时推理 如在线图像/视频识别（人脸识别、物体检测）、语音识别与合成（智能客服、实时字幕）、自然语言处理（聊天机器人、智能翻译）、推荐系统（电商、内容平台）等需要低延迟响应的服务。
批处理推理 如大规模图像/视频内容分析（安全监控、内容审核）、文档处理（OCR、信息提取）等对延迟要求相对宽松的任务。
优势 相比 CPU，T4 能提供数十倍甚至上百倍的推理速度提升，显著降低服务响应延迟并提高吞吐量。
2、虚拟化与多租户支持：
* T4 原生支持 NVIDIA 的vGPU 技术。
应用场景
虚拟桌面基础架构 为虚拟桌面用户提供 GPU 加速能力，用于图形设计、CAD、轻量级 3D、视频播放等，提升用户体验。
AI 云服务 在云平台上，可以将一块物理 T4 卡虚拟分割成多个 vGPU 实例，供多个租户或应用程序同时使用，进行各自的 AI 推理任务或其他 GPU 加速工作负载，提高硬件利用率和资源分配的灵活性。
容器化 AI 应用 在 Kubernetes 等容器编排平台上，通过 vGPU 或 MIG 技术，可以精细地为容器分配 GPU 资源。
3、视频转码与流媒体处理：
* T4 集成了专用的硬件视频编解码器。
应用场景
实时视频转码 直播流媒体（不同分辨率、码率自适应）、视频会议（多路视频处理）、点播视频平台（快速生成多种格式）。
视频分析预处理 在 AI 分析视频内容之前，进行高效的解码和预处理。
优势 相比软件转码，硬件加速的转码速度快几十倍，功耗低很多，能同时处理更多路视频流。
4、轻量级 AI 训练：
* 虽然 T4 主要用于推理，但其 16GB GDDR6 显存和 Tensor Core 也使其能够胜任一些轻量级或中等规模的深度学习模型训练任务，尤其是在资源受限或对成本敏感的场景下。
应用场景 模型微调、较小模型的训练、开发测试环境、教育研究环境。
5、通用计算加速：
* 利用 CUDA 和 cuDNN 等库，T4 也可以加速一些传统的 HPC 或科学计算任务，只要这些任务可以被并行化处理，不过，这并非 T4 的主要设计目标。
T4 的关键特性使其非常适合服务器部署：
低功耗 (70W) 单槽设计，无需外接供电，发热量相对较低，非常适合高密度部署在服务器机架中，节省电力和散热成本。
被动散热 大多数 T4 卡采用被动散热设计，依靠服务器机箱内的系统风扇散热，减少风扇故障点，提高可靠性，降低噪音。
半高半长 外形小巧，兼容性高，可以部署在各种规格的服务器中。
16GB GDDR6 显存 大容量显存对于处理现代大型 AI 模型（尤其是视觉和多模态模型）至关重要。
Turing Tensor Core + RT Core 提供强大的 AI 推理能力，并支持混合精度计算。
硬件视频编解码器 高效处理视频任务。
vGPU 和 MIG 支持 提供出色的虚拟化和资源共享能力。
在服务器上安装 NVIDIA T4 卡的主要目的是：
大规模部署高性能、低延迟的 AI 推理服务。
为虚拟桌面和云环境提供共享的 GPU 加速能力。
高效地进行实时视频转码和流媒体处理。
在能效和成本敏感的环境中进行轻量级 AI 训练。
如果你的服务器需要处理上述任何一种工作负载，尤其是 AI 在线服务、虚拟化桌面或视频处理，T4 是一个非常流行且高效的选择。
文章摘自：https://idc.huochengrm.cn/js/12533.html
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