NVIDIA T4G VS NVIDIA Tesla P100
在 **T4G** 和 **P100** 之间做出 choice，主要取决于您的具体 AI 工作负载需求。目前，您可以在 7 家云服务商处租用这些 GPU，价格分别从 **$0.23/小时** 和 **$0.08/小时** 起。
📊 详细规格对比
| 规格参数 | T4G | P100 | 差异 |
|---|---|---|---|
| 架构与设计 | |||
| 架构 | Turing | Pascal | - |
| 制程节点 | 12nm | 16nm | - |
| 目标市场 | datacenter | datacenter | - |
| 外形规格 | AWS Instance | Dual-slot PCIe | - |
| 内存 & 内存带宽 | |||
| 显存容量 | 16GB | 16GB | |
| 显存类型 | GDDR6 | HBM2 | - |
| 内存带宽 | 320 GB/s | 732 GB/s | -56% |
| 总线宽度 | 256-bit | 4096-bit | - |
| 计算基础设施 | |||
| CUDA 核心 | 2,560 | 3,584 | -29% |
| AI 与计算性能 (TFLOPS) | |||
| FP32 (单精度) | 8.1 TFLOPS | 9.3 TFLOPS | -13% |
| 功耗与能效 | |||
| TDP (热设计功耗) | 70W | 300W | -77% |
| 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 Tesla P100
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。P100 提供 16GB，而 T4G 提供 16GB。
AI 推理
NVIDIA T4G
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 Tesla P100
根据当前云端定价，P100 的起始小时费率更低。
自动对比分析
技术深挖：T4G vs P100
这是 NVIDIA 生态系统内的代际对比，将 Turing 与 Pascal 进行博弈。从成本角度来看，**P100** 目前每小时约**便宜 65%**，为预算有限的项目提供了更好的性价比。
NVIDIA T4G 最适合：
- ARM-based AI inference
- x86 native workloads
NVIDIA Tesla P100 最适合：
- Legacy AI workloads
- Precision-heavy training
常见问题
AI 训练选哪个更好：T4G 还是 P100？
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。T4G 提供 16GB GDDR6 内存，带宽为 320 GB/s；P100 提供 16GB HBM2 内存，带宽为 732 GB/s。两款 GPU 显存容量相近，因此性能特征成为决定因素。
T4G 和 P100 在云端的价格差异是多少？
根据我们的数据，T4G 起价为 $0.23/小时，P100 起价为 $0.08/小时。价格相差约 188%。
我可以用 P100 代替 T4G 吗？
这取决于您的具体需求。如果您的模型可以在 16GB 显存内运行，且不需要 T4G 的额外吞吐量，那么 P100 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，T4G 的架构可能是必不可少的。
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