並支援更多程式語言，例如Fortran、C++、JAVA和Python等。 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。 另一方面，CUDA被所有的NVIDIA顯示核心支援，包括GeForce和Quadro系列。 响应性是提高用户参与度的关键，范围涉及诸多服务，例如：会话式人工智能、推荐系统和可视化搜索。 随着模型准确性和复杂性的提高，目前立即交付正确答案所需的计算能力也在呈指数级提升。 T4 可提供 优于 40 倍的低延时高吞吐量，进而可以实时满足更多的请求。
Tesla GPU運算處理器 – 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。
nvidia teslat4: 虚拟计算密集型服务器工作负载
随着在线视频的数量呈指数级增长，人们对有效搜索以及从视频中获取洞察力的解决方案的需求也与日俱增。 T4 nvidia teslat4 为人工智能视频应用提供极具突破性的性能，其专用的硬件转码引擎将解码性能提升至上一代 GPU 的两倍。 T4 可以解码多达 38 个全高清视频流，从而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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 随着模型准确性和复杂性的提高，目前立即交付正确答案所需的计算能力也在呈指数级提升。
- 並支援更多程式語言，例如Fortran、C++、JAVA和Python等。
- 在未来，人工智能将会触及并改善与客户的每一次互动、每一种产品以及每一项服务。
与来自 nvidia teslat4 NGC 的加速容器化软件堆栈相结合，T4 可提供大规模的革命性性能。 在未来，人工智能将会触及并改善与客户的每一次互动、每一种产品以及每一项服务。 认识到未来需要一个能够加速现代人工智能各种应用的计算平台，使企业能够创造新的客户体验，重新构想他们如何满足和超越客户需求，并经济高效地扩展他们基于人工智能的产品和服务。 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）。
nvidia teslat4: 了解如何基于 Tensor Core 使用混合精度来加速 AI 模型
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。 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 nvidia teslat4 技术，使用多精度计算应对不同的工作负载。 从 FP32 到 FP16，再到 INT8 和 INT4 的精度，T4 的性能比 CPU 高出 40 倍，实现了性能的重大突破。 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。
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。
nvidia teslat4: T4 推理性能
借助 NVIDIA Virtual Compute Server ，您能实现 GPU 的虚拟化并加速计算密集型服务器工作负载（包括 AI、深度学习和数据科学）。 这样，汽车制造商可以利用新的模拟和计算技术来创造更省油、更时尚的设计，而研究人员可以分析基因的功能，更快地开发出治疗方法。 nvidia teslat4 NVIDIA T4 GPU 为不同的云端工作负载提供加速，其中包括高性能计算、深度学习训练和推理、机器学习、数据分析和图形学。
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