NVIDIA T4 GPU accelerator (PCIe card)

16 ГБ GDDR6 · 70 Вт TDP · 2018
Десктоп

NVIDIA T4 — это специализированный ускоритель на архитектуре Turing, выпущенный в 2018 году для дата-центров. Здесь нет видеовыходов. Карта работает через PCIe 3.0 x16 и ориентирована исключительно на вычисления. Памяти здесь 16 ГБ GDDR6 с пропускной способностью 320 ГБ/с. Это бюджетный инструмент для специфических задач. Он не предназначен для игр, потому что у него отсутствует видеовыход и графический интерфейс в привычном понимании. T4 потребляет всего 70 Вт. Такая низкая нагрузка позволяет ставить её в компактные серверные стойки без мощного охлаждения. Для запуска локальных LLM вроде Llama 3-8B или Qwen 2.5-7B объёма памяти хватит с запасом. Однако чистая производительность FP32 крайне низкая. В 2026 году её стоит рассматривать только как дешевый способ получить 16 ГБ видеопамяти для инференса. Конкуренты в бюджетном сегменте — это б/у RTX 3060 12GB или Tesla P40. RTX 3060 быстрее в задачах рендеринга, но проигрывает T4 по объёму памяти и энергопотреблению. Tesla P40 старее и требует активного охлаждения, так как она изначально пассивная.

Производительность по сценариям

5 component-баллов — сильные стороны и слабости карты в разных задачах.

Шкала 0-100. Топовая карта в каждом сценарии = 100. Кликни строку — увидишь полный топ-100 в этой категории. Подробнее — методика.

Характеристики

Чип

Частоты

Память

Объём
16 ГБ GDDR6
Шина
256 бит
Bandwidth
320 ГБ/с

Питание и форм-фактор

TDP
70 Вт

Выходы и интерфейс

API и технологии

Соседи по рейтингу

Под какие задачи подходит

Балл 1-10 для каждого сценария — пригодность именно для этой задачи (не общий perf-rank).

4K-гейминг 1 / 10

Карта не имеет видеовыходов, поэтому запустить игру напрямую невозможно.

1440p 1 / 10

Использование в качестве графического ускорителя для игр исключено архитектурно.

1080p 1 / 10

Для гейминга это железо бесполезно.

AI-инференс 4 / 10

Подойдет для запуска малых LLM (7B-14B) или Stable Diffusion, если важен объем памяти при малом бюджете.

AI-обучение 2 / 10

Fine-tuning будет идти крайне медленно из-за слабой вычислительной мощности чипа.

3D-рендер 3 / 10

Рендер в Cycles через CUDA возможен, но скорость будет ниже, чем у игровых карт среднего сегмента.

Видеомонтаж 2 / 10

В DaVinci Resolve ускорение будет слабым из-за отсутствия видеовыходов и низкой частоты чипа.

Офис 1 / 10

Не подходит для вывода изображения на монитор.

Стоит ли покупать в 2026?

Брать T4 в 2026 году стоит только ради специфического сценария. Это решение для тех, кому нужны 16 ГБ памяти под инференс нейросетей при жестком лимите по питанию. Если вы собираете домашний ПК для работы с AI, лучше поищите б/у RTX 3060 12GB. Она даст больше FPS в Blender и быстрее обработает запрос в Stable Diffusion. T4 — это узкоспециализированный инструмент. Он не заменит игровую карту. Если ваша цель — запустить локальную Llama-3-8B на старом сервере, то 70 Вт TDP делают её отличным выбором. Но помните про охлаждение. У T4 нет собственных вентиляторов. Вам придется колхозить обдув или использовать серверный корпус с мощными вертушками. Сравнение с Tesla P40 показывает, что T4 современнее за счет архитектуры Turing, но P40 даст больше чистой мощи в вычислениях при наличии 2300 МБ памяти.

Обновлено редакцией: 2026-05-17.

Плюсы и минусы

Сильные стороны

  • 16 ГБ видеопамяти
  • Низкое потребление 70 Вт
  • Компактный однослотовый форм-фактор
  • Поддержка инструкций INT8 для AI

Слабые стороны

  • Отсутствие видеовыходов
  • Очень низкая производительность FP32
  • Требует специфического серверного охлаждения
  • Устаревшая шина PCIe 3.0

Часто задаваемые вопросы

Можно ли использовать T4 для Stable Diffusion?

Да, это возможно. 16 ГБ памяти позволяют генерировать изображения высокого разрешения. Однако скорость генерации будет низкой из-за малого количества CUDA-ядер и низкого показателя FP32 по сравнению с RTX 30-й серии.

Нужен ли специальный блок питания?

Нет, карта потребляет всего 70 Вт. Она запитывается через слот PCIe. Любой современный БП на 400 Вт справится с ней без проблем, если в системе нет других мощных компонентов.

Как подключить монитор к этой карте?

Никак. У T4 нет разъемов DisplayPort или HDMI. Чтобы видеть изображение, вам нужна вторая видеокарта для вывода картинки на экран, пока T4 будет выполнять фоновые вычисления.

Подойдет ли она для обучения нейросетей?

Для полноценного обучения (pretraining) она слишком слаба. Для микро-тюнинга (LoRA) её хватит, но процесс займет в разы больше времени, чем на картах уровня RTX 3090.