NVIDIA T4 VS NVIDIA Tesla V100S
在 **T4** 和 **V100S** 之间做出 choice，主要取决于您的具体 AI 工作负载需求。**V100S** 在显存容量和原始计算能力方面均处于领先地位，是高端大语言模型 (LLM) 训练的更强选择。目前，您可以在 11 家云服务商处租用这些 GPU，价格分别从 **$0.11/小时** 和 **$0.88/小时** 起。
📊 详细规格对比
| 规格参数 | T4 | V100S | 差异 |
|---|---|---|---|
| 架构与设计 | |||
| 架构 | Turing | Volta | - |
| 制程节点 | 12nm | 12nm | - |
| 目标市场 | datacenter | datacenter | - |
| 外形规格 | Single-slot PCIe | Dual-slot PCIe | - |
| 内存 & 内存带宽 | |||
| 显存容量 | 16GB | 32GB | -50% |
| 显存类型 | GDDR6 | HBM2 | - |
| 内存带宽 | 320 GB/s | 1.1 TB/s | -72% |
| 总线宽度 | 256-bit | 4096-bit | - |
| 计算基础设施 | |||
| CUDA 核心 | 2,560 | 5,120 | -50% |
| Tensor 核心 | 320 | N/A | |
| AI 与计算性能 (TFLOPS) | |||
| FP32 (单精度) | 8.1 TFLOPS | 16.4 TFLOPS | -51% |
| FP16 (半精度) | 65 TFLOPS | N/A | |
| 功耗与能效 | |||
| TDP (热设计功耗) | 70W | 250W | -72% |
| PCIe 接口 | PCIe 3.0 x16 | PCIe 3.0 x16 | - |
🎯 使用场景推荐
大语言模型训练
NVIDIA T4
更大的显存容量和内存带宽对于训练大型语言模型至关重要。V100S 提供 32GB，而 T4 提供 16GB。
AI 推理
NVIDIA T4
对于推理工作负载，每瓦性能最为重要。需要考虑 FP16/INT8 吞吐量与功耗之间的平衡。
预算友好之选
NVIDIA T4
根据当前云端定价，T4 的起始小时费率更低。
技术深挖：T4 vs V100S
这是 NVIDIA 生态系统内的代际对比，将 Turing 与 Volta 进行博弈。**V100S** 拥有显著的 **16GB 显存优势**，这对于训练海量数据集或超大语言模型至关重要。从成本角度来看，**T4** 目前每小时约**便宜 88%**，为预算有限的项目提供了更好的性价比。
NVIDIA T4 最适合：
- AI 推理
- 视频转码
- 大模型训练
NVIDIA Tesla V100S 最适合：
- 高性能计算 (HPC)
- 科学计算
- Legacy architectures
常见问题
AI 训练选哪个更好：T4 还是 V100S？
对于 AI 训练，关键因素是显存大小、内存带宽和张量核心性能。T4 提供 16GB GDDR6 内存，带宽为 320 GB/s；V100S 提供 32GB HBM2 内存，带宽为 1.1 TB/s。对于更大的模型，V100S 更高的显存容量使其更具优势。
T4 和 V100S 在云端的价格差异是多少？
根据我们的数据，T4 起价为 $0.11/小时，V100S 起价为 $0.88/小时。价格相差约 88%。
我可以用 V100S 代替 T4 吗？
这取决于您的具体需求。如果您的模型可以在 32GB 显存内运行，且不需要 T4 的额外吞吐量，那么 V100S 是一个经济实惠的选择。但是，对于需要最大内存容量或多 GPU 扩展的工作负载，T4 的架构可能是必不可少的。
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