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※ 本文為 JackLee5566.bbs. 轉寄自 ptt.cc 更新時間: 2017-12-28 13:41:59
看板 PC_Shopping
作者 oblivionion (obliv)
標題 [閒聊] 禁止資料中心使用 GeForce 的 NVIDIA，是
時間 Thu Dec 28 10:11:46 2017

禁止資料中心使用 GeForce 的 NVIDIA，是在濫用壟斷地位嗎？
https://goo.gl/79W92W
禁止資料中心使用 GeForce 的 NVIDIA，是在濫用壟斷地位嗎？ | TechNews 科技新報
[圖]
對不少遊戲玩家來說，NVIDIA 旗下的 GeForce 消費級顯卡一直是熱門之選；隨著人工智慧和深度學習興起，GeForce 又被某些用戶用於進行深度學習相關工作。 對於想省點錢的用戶來說，這沒什麼問題；但急於用深度學習來提升 Tesla 高階 GPU 銷量的 NVIDIA，卻不樂意了。 ... ...

 



https://i.imgur.com/v4celYv.jpg
[圖]
 

對不少遊戲玩家來說，NVIDIA 旗下的 GeForce 消費級顯卡一直是熱門之選；隨著人工智
慧和深度學習興起，GeForce 又被某些用戶用於進行深度學習相關工作。



對於想省點錢的用戶來說，這沒什麼問題；但急於用深度學習來提升 Tesla 高階 GPU 銷
量的 NVIDIA，卻不樂意了。

清水亮對 NVIDIA 的指責

近日，日本 Ubiquitous Entertainment 總裁兼 CEO 清水亮發文稱，NVIDIA 更新了
EULA（End User License Agreement，終端機用戶許可協定），禁止用戶在資料中心部
署 GeForce 配套軟體。

https://i.imgur.com/YVYcRTA.jpg
[圖]
 

GeForce 的配套軟體，是 GeForce 用來發揮自身硬體效能必須的；軟硬體的深度結合，
也正是 NVIDIA 的優勢所在。

正如清水亮文中所說，NVIDIA 是全世界唯一一家提供 API 和半導體滿足大量乘積累加函
數運算（sufficient multiply-accumulate operation）需求的公司，後者正是深度學習
的基礎。


據了解，目前大多數深度學習框架和程式庫都依賴 CUDA，而 CUDA 正是 NVIDIA 獨立推
出的並列計算架構；這意味著失去了 NVIDIA 官方驅動支援，GeForce 將無法用於深度學
習。


至於第三方為 NVIDIA 顯示卡開發的 Nouveau 驅動，並不支援 CUDA。

https://i.imgur.com/FMgEsxT.jpg
[圖]
 


換句話說，沒有 NVIDIA 官方的軟體許可，使用 GeForce 進行深度學習訓練幾乎無法進
行。

據此，清水亮認為，NVIDIA 更新意味著，無論消費用戶還是企業用戶，都無法再採用
GeForce 顯示卡，在各自的資料中心執行深度學習工作。

清水亮指責，很明顯 NVIDIA 是濫用在 GPU 領域的壟斷地位；尤其是對想進行深度學習
實驗的學生群體和還未能商業化的企業而言，這種做法非常不合理。

對此，地平線創始人兼 CEO 余凱評論也認為：

未來 Google 也許會走類似的路，說用 TensorFlow 只能用我的 TPU。任何大公司一定會
利用自己的壟斷優勢來控制市場。

實際上，NVIDIA 不僅修改條款，且已根據條款採取行動。2017 年 12 月 21 日，日本著
名雲端服務商 SAKURA 宣布停止提供基於 GeForce Titan X 的主機，原因正是收到 NVIDI
A（日本）要求停止使用 Geforce 系列的書面通知。


https://i.imgur.com/zLw4HIY.jpg
[圖]
 

其實還是錢的問題

當然，如果用戶要繼續深度學習訓練，可買 NVIDIA 旗下 Tesla 系列 GPU，後者是專門
針對深度學習推出的高階產品。

但問題在於，Tesla 比 GeForce 效能其實並沒有高出特別多，而後者已經夠用；但
Tesla 的價格卻貴得多，甚至貴達 10 倍以上。

這裡以 GeForce GTX 1080 和 Tesla P100 比較。雙方都採用 PASCAL 架構，CUDA 核心
數分別為 2560 和 3584（後者比前者多不到一半），單核心 TFLOPS 後者略多，當然在
顯示記憶體速率和最大功率的提升比較明顯。


實際的訓練測試，雙方表現如下圖：

https://i.imgur.com/3V6xhBT.jpg
[圖]
 

可看出能耗和溫度方面，Tesla P100 的確比 GeForce GTX 1080 有效能和穩定性優勢，
但這種優勢並不是輾壓性的品質優勢。

體現在價格，GeForce GTX 1080 官網價格為 549 美元；而 Tesla P100 在 Thinkmate
的報價為 5,699 美元。超過 10 倍的價格差距，就可是絕對輾壓了。

https://i.imgur.com/7Bhuo69.jpg
[圖]
 
https://i.imgur.com/BlYj7jW.jpg
[圖]
 

Tesla 非常好，但是價格超高；GeForce 差了點，但能湊合著用，且價格非常低。因此，
對想做深度學習研究卻又阮囊羞澀的用戶來說，GeForce 顯然是性價比更好的選擇。

因此，NVIDIA 明顯是想切斷將 GeForce 用於深度學習的這條低門檻路徑，以此推動
Tesla 的銷量；而更高的價格意味著更高的利潤。

嗯，NVIDIA 就是想多賺點錢罷了。資訊服務網站 Solidot 也表示，NVIDIA 的消費者級
顯示卡 GeForce 和企業級顯示卡如 Quadro 和 Tesla 架構相似，但價格天上地下，因此
可能會有企業將消費級顯示卡用於 AI 應用部署到資料中心。對於 NVIDIA 禁止將

GeForce 用於資料中心，Solidot 評論：

當一個市場被一家企業主導時會發生什麼事？這家企業顯然會採取各種措施獲取最大利潤
。

不過，NVIDIA 幾乎切斷 GeForce 與資料中心紐帶同時，還留下一條後路：如果用戶將
GeForce 用於基於資料中心的區塊鏈，NVIDIA 表示這樣做倒可以。

https://i.imgur.com/LimY8bE.jpg
[圖]
 

由此看來，區塊鏈之所以倖免，可能是因為在這領域 NVIDIA 的優勢並沒有像深度學習領
域的絕對優勢；無論 AMD 家顯示卡，還是自訂的挖礦機，在挖礦場域都不會比 NVIDIA
的顯示卡遜色。

最後，英文版和日文版 EULA 已更新的前提下，中文版還沒有更新，但既然 NVIDIA 已在
日本市場痛下殺手，恐怕其他地區也很難避免。







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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 39.12.202.86
※ 文章代碼(AID): #1QH5BbQw (PC_Shopping)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/PC_Shopping/M.1514427109.A.6BA.html
推 gg068187    : 41F 12/28 10:17
推 hbk20491    : n皇2F 12/28 10:17
→ Kitakami    : 43F 12/28 10:19
→ cfvcfv666   : 看不懂，禁止的影響是什麼4F 12/28 10:20
推 MadMac      : 回樓上 就是桌機顯卡不能拿來做伺服器顯卡的用途5F 12/28 10:24
→ L4D3        : 原本1百萬可以做出來的計算中心，因為顯示卡只准你6F 12/28 10:24
→ L4D3        : 買專用品。變成你要1千萬才做出一樣品質
→ MadMac      : 通常伺服器級顯卡價錢大概是桌機顯卡的三到四倍8F 12/28 10:25
→ MadMac      : 但效能只有提升20%
推 wasitora    : 我在用的Quadro K2200核心根本就750Ti 買兩萬...10F 12/28 10:29
→ wasitora    : Tesla的價差不知道有沒有更誇張
推 pp688039    : 簡單說就是壟斷，不開罰嗎？12F 12/28 10:31
推 ts06055120  : 就是資料中心只能用tesla系列卡，一張價格10倍，性13F 12/28 10:32
→ ts06055120  : 能卻2倍不到，性能跟價格雖本就不是線性相關，但是
→ ts06055120  : 這個價格上實在很難讓人接受
推 WeAntiTVBS  : 如果情事為真 老黃會考慮擴大禁止範圍嗎16F 12/28 10:33
推 Khadgar     : 專業用途和一般用途比CP???那我是不是要告儀器商17F 12/28 10:36
→ Khadgar     : 賣我500G容量要10萬?
推 chen5512    : 如果可以用2~3萬的顯卡解決，誰會去買繪圖卡一張20~19F 12/28 10:40
→ chen5512    : 30萬
→ tonyhom     : 所以在沒改EULA之前 有什麼必要性需要買Tesla嗎21F 12/28 10:41
→ tonyhom     : 沒有的話怎不能比CP
→ Khadgar     : 所以她現在限縮你了阿,就像以前儀器商對外接硬碟23F 12/28 10:42
→ Khadgar     : 都睜一隻眼閉一隻眼,問題這種整個package的服務
→ Khadgar     : 用膝蓋想也不可能永遠如此....
→ ww578912tw  : NV又不是賣整組 跟那種賣一整套隨廠商開價的不同吧26F 12/28 10:44
→ Khadgar     : 那要不用從Quadro開始一起告...27F 12/28 10:44
→ ww578912tw  : NV只賣卡 然後也沒給什麼其他的 這樣限制是…28F 12/28 10:46
推 Winux       : 加價賣在伺服器領域本來就很正常啊29F 12/28 10:52
→ ts06055120  : 當然專業用途貴很正常，但是N皇一開始沒分開，現在30F 12/28 10:55
→ ts06055120  : 直接漲個快10倍當然跳腳，Quadro好歹也有A可以競爭
推 yen0829     : 市場區隔化是可以，別明目張膽的表示自己壟斷啊32F 12/28 10:57
→ yen0829     : 反托拉斯在等著
推 tsairay     : 禁止的是商業使用,看清楚吧34F 12/28 11:01
→ tsairay     : 你個人買回家用又不會怎樣
→ tsairay     : 消費用和商業用的價格本來就會不同
→ intela60474 : 吃相很難看 但是合情合理 看其他對手能否爭氣點囉37F 12/28 11:06
推 juiclykiller: 你拿他家的東西賺錢 又只有他做的出來 不剝你剝誰38F 12/28 11:09
推 arthas11    : 推樓上，這個問題對公司或筆電製造商比較嚴重39F 12/28 11:09
→ juiclykiller: 各領域都這樣玩的 軟體的商業授權也是貴幾倍40F 12/28 11:10
推 tsairay     : 買來作生財工具多收你錢,哪有甚麼吃相難看問題41F 12/28 11:15
→ tsairay     : 在商言商罷了,你買回家自用又不受影響
推 amos30627   : 沒辦法啊 nV領先太多 價格隨他喊43F 12/28 11:16
→ dslite      : 矩陣乘加要怎麼擋?44F 12/28 11:28
推 arrenwu     : Antitrust懲罰的是「達成壟斷」的方式 他這有啥問題45F 12/28 11:28
→ arrenwu     : 就好像如果Intel全線CPU定價都變成10倍 要罰什麼？
→ arrenwu     : NV這項行為並沒有讓某個他本來競爭力比對手低的產品
→ arrenwu     : 藉由他的壟斷地位而達到高市佔
→ commandoEX  : NV:收割的時間到了喔~~~49F 12/28 11:30
→ arrenwu     : 相反的，NV這行為反而對AMD有利 因為提高了大家使用50F 12/28 11:30
→ arrenwu     : OpenCL的意願
→ arrenwu     : 本來大家覺得NV的東西便宜又好用，所以死黏著CUDA
→ arrenwu     : 現在反而該鼓勵學界和其他第三方團體開發用OpenCL的
→ arrenwu     : NN framework
推 EAFV        : CUDA那麼好用 多充值點信仰很過份嗎?55F 12/28 11:41
推 tonyian     : 離不開的人議價力本來就要比較低56F 12/28 12:04
推 dustlike    : 告不成吧 NV又沒有妨礙ASIC或其他GPU發展深度學習57F 12/28 12:05
推 Nexus5X     : 有錢蓋資料中心的企業會買不起Quadro、Tesla嗎58F 12/28 12:16
→ Nexus5X     : 學術跟個人使用一樣可以用Geforce 很合理啊
→ Nexus5X     : 真的有大企業資料中心插geforce嗎= =?
推 Bencrie     : OpenCL 自身難保吧 XD61F 12/28 12:22
推 kngs555     : 大企業資料中心插geforce不就是想要便宜好用62F 12/28 12:23
→ kngs555     : 不然價差那麼多,性能也沒多強
→ walelile    : 能插1000張1080變成只能插100張會沒差?64F 12/28 12:31
推 he00589298  : 那買 vega64 可以麻65F 12/28 12:45
→ kondoyu     : linus表示：nvidia 發q66F 12/28 12:48
噓 zihquei70217: 吃相難看 拜託AMD爭氣點挫挫老黃的銳氣67F 12/28 12:51
推 sova0809    : 看其他家願不願意跟開源的合作囉 NV的優勢就軟硬體68F 12/28 12:59
→ sova0809    : 結合通吃 架構建立起來就很難打
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推 slsamg7112  : 買vega沒cuda能用啊73F 12/28 13:35
→ walelile    : tensorflow有OpenCL的版本阿74F 12/28 13:38

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