GeForce用於提供家庭娛樂；Quadro用於專業繪圖設計；Tesla用於大規模的並聯電腦運算。 T4 引入革命性的 Turing Tensor Core 技術，使用多精度計算應對不同的工作負載。 從 FP32 到 FP16，再到 INT8 和 INT4 的精度，T4 的性能比 CPU nvidia teslat42025 高出 40 倍，實現了性能的重大突破。 將來，顯示核心能普及化地，輔助中央處理器，進行影片壓縮、資料庫搜尋等工作。 並支援更多程式語言，例如Fortran、C++、JAVA和Python等。
隨着在線視頻的數量呈指數級增長，人們對有效搜索以及從視頻中獲取洞察力的解決方案的需求也與日俱增。 T4 爲人工智能視頻應用提供極具突破性的性能，其專用的硬件轉碼引擎將解碼性能提升至上一代 GPU 的兩倍。 T4 可以解碼多達 38 個全高清視頻流，從而可以輕鬆地將可擴展的深度學習集成到視頻管線中，以提供創新的智能視頻服務。 研發者NVIDIA生產日期2007年類型圖形處理器Tesla是一個NVIDIA的顯示核心系列品牌，主要用於伺服器高效能電腦運算，用於對抗AMD的FireStream系列。 這是繼GeForce和Quadro之後，第三個顯示核心商標。
nvidia teslat4: 瞭解如何基於 Tensor Core 使用混合精度來加速 AI 模型
Tesla nvidia teslat42025 nvidia teslat4 GPU運算處理器 – nvidia teslat4 外形與普通顯示卡大致相同，C870採用GeForce 8顯示核心，而C1060採用GeForce 200顯示核心，不設任何顯示輸出。
Tesla比較專注於高效能運算，並且C1060以上（G200）系列能支援雙精度浮點格式。 nvidia teslat4 另一方面，CUDA被所有的NVIDIA顯示核心支援，包括GeForce和Quadro系列。 響應性是提高用戶參與度的關鍵，範圍涉及諸多服務，例如：會話式人工智能、推薦系統和可視化搜索。 隨着模型準確性和複雜性的提高，目前立即交付正確答案所需的計算能力也在呈指數級提升。 T4 可提供 優於 40 倍的低延時高吞吐量，進而可以實時滿足更多的請求。
nvidia teslat4: T4 推理性能
藉助 NVIDIA Virtual Compute Server ，您能實現 GPU 的虛擬化並加速計算密集型服務器工作負載（包括 AI、深度學習和數據科學）。 這樣，汽車製造商可以利用新的模擬和計算技術來創造更省油、更時尚的設計，而研究人員可以分析基因的功能，更快地開發出治療方法。 NVIDIA® T4 GPU 爲不同的雲端工作負載提供加速，其中包括高性能計算、深度學習訓練和推理、機器學習、數據分析和圖形學。 與來自 NGC 的加速容器化軟件堆棧相結合，T4 可提供大規模的革命性性能。 在未來，人工智能將會觸及並改善與客戶的每一次互動、每一種產品以及每一項服務。
- 另一方面，CUDA被所有的NVIDIA顯示核心支援，包括GeForce和Quadro系列。
- Tesla比較專注於高效能運算，並且C1060以上（G200）系列能支援雙精度浮點格式。
- T4 可以解碼多達 38 個全高清視頻流，從而可以輕鬆地將可擴展的深度學習集成到視頻管線中，以提供創新的智能視頻服務。
- 研發者NVIDIA生產日期2007年類型圖形處理器Tesla是一個NVIDIA的顯示核心系列品牌，主要用於伺服器高效能電腦運算，用於對抗AMD的FireStream系列。
- 藉助 NVIDIA Virtual Compute Server ，您能實現 GPU 的虛擬化並加速計算密集型服務器工作負載（包括 AI、深度學習和數據科學）。
- T4 引入革命性的 Turing Tensor Core 技術，使用多精度計算應對不同的工作負載。
- 從 FP32 到 FP16，再到 INT8 和 INT4 的精度，T4 的性能比 CPU 高出 40 倍，實現了性能的重大突破。
認識到未來需要一個能夠加速現代人工智能各種應用的計算平臺，使企業能夠創造新的客戶體驗，重新構想他們如何滿足和超越客戶需求，並經濟高效地擴展他們基於人工智能的產品和服務。 所以開發者通過圖形語言，利用顯示核心，來進行平行計算，亦即是GPGPU（通用繪圖核心）。 但開發者需要有一定程度的圖形處理知識，才能發揮顯示核心效能。 開發者利用C++語言，再通過CUDA編譯器，就能利用顯核運算。 開發者和科學家，就可以利用顯示核心，研究物理、生化和勘探等領域。