采用4-GPU的TensorFlow不会加快训练速度

采用4-GPU的TensorFlow可以加快训练速度。TensorFlow是一个开源的机器学习框架，它支持分布式训练，可以利用多个GPU同时进行模型训练，从而加快训练速度。

使用多个GPU进行训练的好处是可以并行处理更多的数据，加快模型的训练速度。通过将训练数据分成多个批次，每个批次分配给不同的GPU进行处理，可以同时进行多个批次的计算，从而提高训练的效率。

在使用4-GPU的TensorFlow时，可以通过以下步骤进行配置和使用：

1. 确保系统中安装了适当的GPU驱动程序，并且TensorFlow版本支持GPU加速。
2. 在TensorFlow代码中，使用tf.distribute.Strategy API来指定使用多个GPU进行训练。可以选择不同的策略，如MirroredStrategy（镜像策略）将模型的副本放在每个GPU上进行训练。
3. 在训练过程中，将训练数据分成多个批次，并将每个批次分配给不同的GPU进行处理。可以使用tf.data.Dataset API来加载和处理数据。
4. 在模型训练过程中，使用tf.GradientTape记录每个GPU上的梯度，并使用tf.distribute.Strategy.reduce方法将梯度汇总到一个副本上。

通过以上步骤，可以充分利用4-GPU的计算资源，加快TensorFlow模型的训练速度。

在腾讯云的产品中，推荐使用GPU计算实例来支持4-GPU的TensorFlow训练。腾讯云的GPU计算实例提供了强大的GPU计算能力，适用于深度学习、科学计算等场景。具体产品介绍和链接地址可以参考腾讯云的官方文档：https://cloud.tencent.com/product/cvm/gpu

需要注意的是，以上答案仅针对TensorFlow框架和腾讯云产品，其他云计算品牌商的相关产品和链接地址请自行查阅。