Tesla T4G базируется на архитектуре Turing с чипом TU104. Это серверная карта 2018 года. Она работает без активного охлаждения. Для этого нужен продуваемый корпус или установка стороннего вентилятора на бэкплейт. Памяти здесь 16 ГБ GDDR6, что позволяет запускать тяжелые веса в локальных LLM. Шина составляет 256 бит при пропускной способности 320 ГБ/с. Чип имеет 2560 CUDA-ядер и 320 Tensor-ядер для ускорения вычислений. Пиковая производительность FP32 достигает 8.1 TFLOPS. Карта относится к бюджетному сегменту на вторичном рынке. Она подходит для задач инференса, когда объем видеопамяти важнее чистой скорости. В 2026 году её можно рассматривать как дешевый способ получить 16 ГБ VRAM под Stable Diffusion или Qwen. Конкурент в том же бюджетном сегменте — RTX 3060 12GB, которая быстрее в играх благодаря высокому Boost-клоку. Однако Tesla T4G выигрывает по объему памяти и энергопотреблению. Еще одна альтернатива — б/у Tesla P40, но у неё нет тензорных ядер для ускорения AI. T4G лучше работает с современными библиотеками CUDA. Она потребляет всего 70 Вт. Это позволяет встроить её почти в любую систему без замены БП.
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.
Балл 1-10 для каждого сценария — пригодность именно для этой задачи (не общий perf-rank).
Карта не предназначена для игр в 4K. Частота кадров будет слишком низкой из-за малого количества ядер.
В современных проектах будет тяжело даже на низких настройках. Это не игровой продукт.
Можно запустить киберспортивные дисциплины вроде CS2 или Dota 2. Для AAA-тайтлов карта слаба.
Отличный вариант для запуска Llama или Stable Diffusion благодаря 16 ГБ памяти. Скорость средняя, но объём позволяет работать с большими моделями.
Для полноценного обучения весов она слишком медленная. Подойдет только для микро-fine-tuning малых моделей.
В Blender Cycles работает стабильно через CUDA. Рендер не быстрый, но объём памяти позволяет загружать сложные сцены.
NVENC поможет при кодировании видео в DaVinci Resolve. Однако для комфортного монтажа 4K-исходников не хватает мощности чипа.
Для браузера и документов она избыточна. В офисном режиме потребляет минимум энергии.
Стоит ли брать Tesla T4G в 2026 году? Ответ зависит от вашей цели. Если вы собираете бюджетный AI-сервер для дома, то это рабочий вариант. Вы получаете 16 ГБ памяти за малые деньги. Это лучше, чем пытаться найти RTX 3090, если бюджет сильно ограничен. Для игр карта бесполезна. Она проигрывает даже старым решениям из потребительского сегмента по частотам и архитектурным оптимизациям под гейминг. Если вам нужен рендер или инференс нейросетей, смотрите в сторону RTX 3060 12GB или RTX 4060 Ti 16GB. Эти карты быстрее и имеют готовое охлаждение. Tesla T4G — это узкоспециализированный инструмент. Она требует понимания, как организовать обдув. Без направленного потока воздуха чип перегреется за пару минут под нагрузкой. Сравнение с прошлым поколением Pascal показывает преимущество в тензорных ядрах. Это делает её актуальной для современных библиотек машинного обучения. Но не ждите от неё чудес в скорости генерации картинок.
Для полной версии 70B потребуется больше памяти. Однако с использованием квантования (4-bit) модель может уместиться в 16 ГБ. Скорость генерации будет невысокой, но это реально.
Нет, карта потребляет всего 70 Вт. Рекомендуемый БП на 250 Вт справится без проблем. Дополнительные разъемы питания для самой карты не требуются.
Вам нужно купить или напечатать на 3D-принтере переходник под 80-мм или 92-мм вентилятор. Без активного обдува через радиатор карта уйдет в троттлинг.
Для игр берите RTX 3060. Она быстрее и проще в установке. Для работы с нейросетями, где важен объём VRAM при минимальном бюджете, T4G может быть интереснее.
Загружается каталог…