云计算导航是的，阿里云AI推理实例支持使用 NVIDIA T4 系列GPU。
一、什么是阿里云AI推理实例？
阿里云AI推理实例是专为人工智能模型推理任务（如图像识别、语音识别、自然语言处理等）优化的云服务器实例。这类实例通常具备高性能的GPU或专用AI提速芯片，能够提供低延迟、高吞吐的推理服务。
二、NVIDIA T4 GPU 简介
- 架构：基于 NVIDIA Turing 架构
- 显存：16GB GDDR6
- 优势：
- 支持 INT8、FP16、FP32 多种精度计算，适合混合精度推理
- 集成 Tensor Cores，显著提升深度学习推理性能
- 能效比高，适合大规模部署
- 支持 多实例GPU（MIG） 技术（在特定场景下）
三、阿里云中基于T4的实例类型
阿里云提供多个基于 NVIDIA T4 GPU 的实例规格，常用于AI推理场景：
| 实例规格 | GPU数量 | 显存 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| gn6i | 1~8 卡 | 每卡16GB | 通用AI推理、训练 |
| gn7i | 1~8 卡 | 每卡16GB | 更新一代，网络和I/O性能更强 |
💡 推荐用于：图像分类、目标检测、语音合成、NLP模型（如BERT）推理等。
四、典型应用场景
- 视觉AI：人脸识别、视频分析、OCR
- 语音处理：ASR（语音转文字）、TTS（文字转语音）
- 自然语言处理：文本分类、机器翻译、对话系统
- 推荐系统：实时个性化推荐推理
五、如何选择T4推理实例？
- 低并发、低延迟需求：选择单卡 gn6i/gn7i 实例（如 1×T4）
- 高吞吐批量推理：可选多卡实例或启用 TensorRT / Triton Inference Server 优化
- 成本敏感型项目：T4性价比高，适合中等负载场景
六、配套工具与优化
阿里云支持以下技术来提升T4上的推理性能：
- NVIDIA TensorRT：优化模型推理速度
- Triton Inference Server：支持多框架模型部署（TensorFlow、PyTorch等）
- PAI-EAS（弹性算法服务）：一键部署AI模型
- 容器服务（ACK） + GPU节点：灵活调度推理服务
七、开通方式
- 登录 阿里云控制台
- 创建实例时选择：
- 实例类型：
GPU计算型 gn6i或gn7i - 镜像：选择包含CUDA、驱动、Docker等环境的AI镜像（如 Alibaba Cloud Linux + GPU）
- 实例类型：
- 安装NVIDIA驱动和CUDA（部分镜像已预装）
总结
✅ 阿里云AI推理实例 支持NVIDIA T4系列GPU，是性价比高、广泛使用的AI推理解决方案，适用于多种深度学习推理场景。结合TensorRT、Triton等工具，可实现高效、低延迟的模型服务部署。
如果你有具体模型或性能需求，可以进一步选择合适的实例规格和优化策略。
需要我帮你推荐一个具体的实例配置吗？