揭秘Tesla T4与RTX 3090：两款显卡的性能对比与适用场景解析

any · 发布于 2024-5-21 10:38:55

本帖最后由 any 于 2024-5-21 10:40 编辑

在当代，显卡不仅助力着游戏产业的发展，更在人工智能领域的发展进步中占据了重要地位。其中，Tesla T4和RTX 3090显卡因其卓越的性能，成为了游戏和AI市场上的热门话题。

本文将从多个角度对两款显卡进行深入对比，为不同需求的用户选择显卡提供参考。

首先，从英伟达官方介绍来看，Tesla T4是一款专为数据中心内的机器学习和推理设计的加速器。Tesla T4适用于大部分AI推理工作负载，能够支持各类AI框架并提供全面的工具和集成功能，从而大幅简化高级AI的开发和部署工作。

例如，对于语言推理应用来说，使用T4芯片比使用CPU快36倍，比使用P4快3.6倍。由于帧缓存高达P4的2倍，性能高达M60的2倍，对于利用NVIDIA Quadro vDWS软件开启高端3D设计和工程工作流程的用户而言，Tesla T4也是一种理想的解决方案。

相比之下，RTX 3090则是英伟达推出的一款面向游戏玩家的显卡。采用了全新的“Ampere”架构，这款显卡发布之初，官方介绍其将首次实现在8K分辨率下以60帧运行游戏。

在配置方面，Tesla T4搭载320个Tensor Core和2560个CUDA核心，它的4位整数运算（INT4）峰值性能可达260万亿次运算/秒（TOPS），浮点运算（FP16）峰值性能可达65万亿次运算/秒，功率仅为70W。

RTX 3090则包含10496个CUDA核心，基础频率为1400MHz，搭载24G GDDR6X显存，加速频率为1700MHz，显存位宽384-bit，显存带宽936GB/s，热功耗350W。最强的RTX 3090最大带宽为936GB/s，核心频率为1.7GHz, 拥有35.7TFLOPs的TFLOPs指浮点算力，用于衡量芯片的计算能力。与此同时拥有10496个CUDA核心和高达24G显存。

从上述数据可以看出，Tesla T4显卡在AI推理方面的性能更强，RTX 3090显卡在游戏性能方面更胜一筹。因此，对于需要进行大规模AI计算和数据处理的用户来说，T4显卡无疑是更合适的选择。而对于追求极致游戏体验的玩家来说，3090显卡则是不二之选。

在成本方面，Tesla T4显卡的价格相对于其提供的AI计算能力来说是合理的，尤其适合企业和研究机构等需要大量计算资源的场合。而RTX 3090显卡虽然价格较高，但对于追求顶级游戏体验的玩家来说，其带来的超高画质和流畅性能是值得花费的。

如果购买显卡的成本超出预期，用户可以通过显卡租用平台，例如算力云（suanlix）平台租用RTX 3090和Tesla T4显卡，算力云支持包月租用显卡，也支持按分钟计费，用户在这里可以租到超具性价比的显卡，无论是为了获得高画质的游戏体验还是获取算力进行AI推理任务，算力云平台都能起到事半功倍的效果。

在今年5月初，英伟达强调未来将专注于产出高利润的AI GPU，优化其资源分配和战略定位。近两年来，英伟达在AI领域中投入大量的资源，在东南亚拓展AI数据中心的布局，透露着英伟达在人工智能潮流中站稳脚跟的决心。不过，高端游戏显卡仍然具有很大需求市场，相信无论是AI GPU还是游戏显卡，都具有广阔的市场前景。

无论是专注于AI计算的Tesla T4还是追求极致游戏体验的RTX 3090，用户在选择时应根据自身需求和预算来决定。

今日算力云（suanlix）的显卡知识分享到此结束啦，感兴趣的朋友请多多关注！