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※ 本文為 JackLee5566.bbs. 轉寄自 ptt.cc 更新時間: 2017-12-28 13:41:59
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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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gg068187    : 41F 12/28 10:17
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
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%
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
pp688039    : 簡單說就是壟斷,不開罰嗎?12F 12/28 10:31
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
WeAntiTVBS  : 如果情事為真 老黃會考慮擴大禁止範圍嗎16F 12/28 10:33
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?
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
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
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
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
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
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
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
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
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
EAFV        : CUDA那麼好用 多充值點信仰很過份嗎?55F 12/28 11:41
tonyian     : 離不開的人議價力本來就要比較低56F 12/28 12:04
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
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= =?
Bencrie     : OpenCL 自身難保吧 XD61F 12/28 12:22
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
he00589298  : 那買 vega64 可以麻65F 12/28 12:45
kondoyu     : linus表示:nvidia 發q66F 12/28 12:48
zihquei70217: 吃相難看 拜託AMD爭氣點挫挫老黃的銳氣67F 12/28 12:51
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
b85040312   : 反甚麼法不是應該出來威風一下嗎70F 12/28 13:20
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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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