在稍早GTC日本場活動中，NVIDIA宣布推出採Turing顯示架構的小型加速卡Tesla T4，希望藉此提供更具佈署彈性的學習運算加速，讓NVIDIA所提出TensorRT超算平台可以更容易佈署在各類應用需求。
此次提出的小型加速卡Tesla T4，本身同樣採用結合即時光跡追蹤 (Ray Tracing)核心設計的Turing顯示架構，分別整合2560組CUDA Cores與320組Turing Tensor Cores，並且針對FP32、FP16、INT8及INT4提供多經度運算與效能應用彈性，提供在FP16可對應最高65 teraflops效能峰值運算，或是在INT8情況下達130 teraflops運算量，甚至可在INT4情況發揮260 teraflops運算量，而整體耗電功率僅為75W。
另外，Tesla T4也對應NVIDIA TensorRT 5運算框架，將可藉由神經網路運算優化對應多精度工作流程，並且可相容Turing Tensor Cores設計，進而推動各類人工智慧運算模型，同時也能相容Kubernetes及Docker網路服務容器運算模式。
藉由Tesla T4，預期將可協助服務廠商能以更具效益方式導入人工智慧運算模式，而無需特別花費高額經費佈建超高效能電腦，目前包含微軟、Google旗下雲端服務平台都將陸續導入Tesla T4，藉此增加終端運算效能需求，並且滿足佈署彈性。
