Fiche technique complète de NVIDIA Tesla T4 — les spécifications importantes pour le deep learning
Réponse
NVIDIA Tesla T4 est une carte de 2018 génération Turing avec 16 Go de mémoire GDDR6 et une bande passante de 320 Go/s. Le calcul atteint un pic à 65 TFLOPS FP16 et 8.1 TFLOPS FP32 ; le TDP est de 70W.
L'association VRAM/bande passante est la caractéristique déterminante pour le travail en apprentissage automatique — elle détermine quelles tailles de modèles sont accessibles et à quel point la carte peut être sollicitée lors de l'inférence en production. La consommation d'énergie et les exigences de refroidissement font que la plupart des déploiements NVIDIA Tesla T4 se trouvent dans des centres de données plutôt que dans des stations de travail, ce qui explique pourquoi la plupart des accès NVIDIA Tesla T4 se font en pratique via le cloud.
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Plus de FAQs sur NVIDIA Tesla T4
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|---|---|
| Aperçu | |
| Note Trustpilot | 4.2 |
| Siège social | United States |
| Type de fournisseur | Place de marché GPU |
| Idéal pour | Entraînement IA inférence ajustement fin Stable Diffusion traitement par lots recherche service LLM IA générative |
| Matériel GPU | |
| Modèles GPU | B200 H200 H100 SXM H100 NVL A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX 5080 RTX 5070 Ti RTX 6000 Pro RTX 6000 Ada RTX 4500 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX A4000 L40S L40 A40 A10 RTX 4090 RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 4070 RTX 4060 Ti RTX 4060 RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 Ti RTX 3070 Tesla V100 Tesla T4 A2 GTX 1080 |
| VRAM max (Go) | 192 |
| Max GPUs/instance | 8 |
| Interconnexion | NVLink, InfiniBand |
| Tarification | |
| Prix de départ ($/h) | $0.06/hr |
| Granularité de facturation | Par seconde |
| Spot/Préemptible | Oui |
| Remises réservées | Jusqu'à 50 % (réservation de 1 à 6 mois) |
| Crédits gratuits | Petit crédit de test à l'inscription |
| Frais de sortie | Varie selon l'hôte ($/To) |
| Stockage | Varie selon l'hôte ($/Go/heure, facturé tant que l'instance existe) |
| Infrastructure | |
| Régions | Plus de 500 emplacements, plus de 40 centres de données |
| SLA de disponibilité | Pas de SLA formel (scores de fiabilité de l'hôte visibles) |
| Expérience Développeur | |
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI |
| Support Docker | Oui |
| Accès SSH | Oui |
| Carnets Jupyter | Oui |
| API / CLI | Oui |
| Temps de configuration | Secondes |
| Support Kubernetes | Non |
| Conditions Commerciales | |
| Engagement minimum | Aucun |
| Conformité | SOC 2 Type 2 HIPAA RGPD CCPA |
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