Відеокарта серверна NVIDIA Tesla T4 16GB GDDR6 PCIe 3.0 x16 699-2G183-0200

NVIDIA Tesla T4 16GB — це серверний GPU-прискорювач для AI, CUDA, відеообробки та обчислювальних задач. Модель уже не нова, але досі дуже актуальна там, де потрібна не ігрова відеокарта, а тиха, економна і стабільна карта для роботи 24/7.

Tesla T4 побудована на архітектурі NVIDIA Turing і має 16GB пам’яті GDDR6. На борту — 2560 CUDA-ядер і 320 Tensor Cores, які якраз і використовуються для AI-задач, нейромереж, inference, TensorRT, PyTorch, CUDA, Docker-середовищ та локального запуску моделей. Карта підтримує FP32, FP16, INT8 та INT4 обчислення, тому добре підходить для оптимізованих і квантизованих AI-моделей.

Це не карта для важкого навчання великих сучасних моделей, але для запуску готових моделей, чат-ботів, розпізнавання зображень, відеоаналітики, транскодування, тестового AI-сервера або локальної лабораторії — дуже адекватний варіант.

Технічні характеристики:
Архітектура: NVIDIA Turing;
GPU: TU104;
CUDA cores: 2560;
Tensor Cores: 320;
RT Cores: 40;
Пам’ять: 16GB GDDR6;
Шина пам’яті: 256-bit;
Пропускна здатність пам’яті: до 320 GB/s;
Базова частота GPU: 585 MHz;
Boost-частота GPU: до 1590 MHz;
Продуктивність FP32: до 8.1 TFLOPS;
Продуктивність FP16 Tensor: до 65 TFLOPS;
INT8: до 130 TOPS;
INT4: до 260 TOPS;
Інтерфейс: PCIe 3.0 x16;
Живлення: до 70W;
Додаткове живлення: не потрібне;
Охолодження: пасивне;
Відеовиходи: відсутні.

Що з AI буде добре працювати:
7B–8B моделі у Q4/Q5/Q6 квантизації — дуже нормальний сценарій для цієї карти. Наприклад Llama 3.1 8B, Qwen3 8B, Mistral 7B, DeepSeek-R1 Distill 7B/8B, різні українські або мультимовні 7B–8B моделі.

13B–14B моделі у Q4-квантизації також можна запускати, але вже без завищених очікувань. Це хороший варіант для DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B, Qwen3 14B, Phi-4 14B, Gemma 3 12B. Працювати буде, але швидкість залежить від квантизації, довжини контексту, процесора, RAM і налаштувань.

32B, 70B і більші моделі — це вже не рівень однієї Tesla T4 16GB. Їх можна пробувати тільки з сильним стисканням, частковим вивантаженням у RAM або через CPU, але це буде повільно і не дуже комфортно.

Для генерації зображень карта підходить для Stable Diffusion 1.5, SDXL у простіших сценаріях, ComfyUI / Automatic1111, LoRA-тестів та базових image-generation задач. Для важких сучасних моделей типу Flux або великих SD3.5-сценаріїв краще дивитися карти з 24GB+ VRAM.

Для відео Tesla T4 теж цікава: вона має апаратні блоки NVENC/NVDEC, тому може використовуватись для транскодування, відеоаналітики, стрімінгу, Plex/Jellyfin, FFmpeg, обробки потоків і задач, де треба зняти навантаження з процесора.

Важливий момент: Tesla T4 — це не ігрова відеокарта. У неї немає HDMI/DisplayPort, монітор напряму до неї не підключається. Це саме GPU-прискорювач. Також карта має пасивне охолодження, тому в сервері їй потрібен нормальний потік повітря. У звичайному ПК бажано додати обдув, інакше під навантаженням карта може скидати частоти через температуру.

Зовнішній стан карти — дуже охайний. Без відверто “вбитого” вигляду, без грубих слідів експлуатації по корпусу. Хороший варіант для тих, кому потрібна не нова дорога GPU, а практичний серверний прискорювач для AI, CUDA, відео та локальних моделей за розумні гроші.