NVIDIA T4
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NVIDIA T4 für kompakte Inferenz- und Video-Server
Die NVIDIA T4 ist eine Turing-GPU mit 16 GB GDDR6 und einer maximalen Leistungsaufnahme von 70 W. Die passive Low-Profile-Karte belegt einen Steckplatz und nutzt PCIe 3.0. Sie kommt für Nachrüstungen infrage, wenn das Chassis wenig Platz bietet und Modelle oder Videopipelines in den verfügbaren Speicher passen.
Was in 16 GB GPU-Speicher laufen soll
Für ein Modell mit sieben Milliarden Parametern benötigen allein die Gewichte in 16-Bit-Präzision rechnerisch rund 14 GB. Für Laufzeit, Kontext und parallele Anfragen bleibt auf einer T4 entsprechend wenig Spielraum. Ob Quantisierung oder eine kleinere Modellvariante genügt, zeigt ein Test mit Ihrem Inferenzserver. Bei mehr Speicherbedarf ist etwa die NVIDIA L20 mit 48 GB eine Vergleichsoption, sofern das Chassis die größere Karte und ihr Leistungsbudget unterstützt.
Für Videoprojekte zählen unterstützte Codecs, gleichzeitige Streams und die Qualität bei der vorgesehenen Bitrate. Die T4 unterstützt Hardwareverarbeitung für gängige Formate wie H.264 und HEVC. Für neuere Codec-Anforderungen ist die genaue Encoder- und Decoder-Matrix maßgeblich.
Einbau und Treiber für einen vorhandenen Server klären
Das Low-Profile-Format hilft bei begrenzter Bauhöhe. Die Karte benötigt trotzdem den vom Hersteller vorgesehenen Luftstrom. Ermitteln Sie den richtigen Slot und den passenden Slotbügel für Ihr Chassis. Bei einer Neuplanung finden Sie vollständige Plattformen unter Servern mit GPU.
Fragen Sie einen Berater
Die Karte belegt einen Slot und passt mechanisch in viele flache Gehäuse. Entscheidend bleiben die Freigabe des Serverherstellers, der passende Slotbügel und der Luftstrom.
Das hängt von Modellgröße, Präzision, Kontext und Batch ab. Berechnen Sie zunächst den Speicher für die Gewichte. Messen Sie danach den Spitzenbedarf mit realistischen Anfragen.
NVIDIA dokumentiert unter anderem H.264 und HEVC. Welche Profile, Bit-Tiefen und Auflösungen Ihr Programm tatsächlich nutzt, hängt von Encoder, Decoder und Software ab.
Ja, sofern GPU, Hypervisor und der gewünschte Treiberzweig zusammen unterstützt werden. Für vGPU müssen Sie außerdem Profil, Lizenz und den geplanten Speicher pro VM berücksichtigen.
Wenn Speicher, Codec-Unterstützung oder Durchsatz die Anwendung begrenzen. Vergleichen Sie den konkreten Engpass mit den Zielwerten und klären Sie vor der Umrüstung Platz, Stromversorgung und Kühlung.
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