禁止数据中心使用 GeForce 的英伟达,是在滥用自

2017-12-28 15:16 [来源:我爱旅游网]

一直以来,对于不少游戏玩家来说,英伟达旗下的 GeForce 消费级显卡一直是热门之选;随着人工智能和深度学习的兴起,GeForce 又被某些用户用于进行深度学习相关任务。

禁止数据中心使用 GeForce 的英伟达,是在滥用自己的垄断地位吗?

对于想省点钱的用户来说,这事儿没什么毛病;但是急于用深度学习来提升其 Tesla 高端 GPU 销量的英伟达,却不乐意了。

清水亮对英伟达的指责

近日,日本 Ubiquitous Entertainment 总裁兼 CEO 清水亮发布文章称,英伟达更新了其 EULA(End User License Agreement,终端用户许可协议),禁止用户在数据中心部署 GeForce 配套软件。

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GeForce 的配套软件,是 GeForce 用来发挥自身硬件性能所必须的;而软硬件的深度结合,也正是英伟达的绝对优势所在。

正如清水亮在文章中说,实际上,在全球范围内,英伟达是唯一一家能够提供 API 和半导体来满足大量乘积累加函数运算(sufficient multiply-accumulate operation)需求的公司,而后者正是深度学习的基础。

据雷锋网了解,当前的绝大多数深度学习框架和库都依赖于 CUDA,而 CUDA 正是由英伟达独立推出的并行计算架构;这就意味着失去了英伟达的官方驱动支持,GeForce 将无法用于深度学习任务。

至于第三方为英伟达显卡开发的 Nouveau 驱动,并不支持 CUDA.

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换句话说,没有英伟达官方的软件许可,使用 GeForce 进行深度学习训练是几乎无法进行的。

据此,清水亮认为,英伟达的这一更新意味着,无论是消费用户还是企业用户,都将不能再采用 GeForce 显卡,在其所部署的数据中心上运行深度学习任务。

清水亮指责称,很明显,英伟达是在滥用自家在 GPU 领域的垄断地位;尤其是对于想要进行深度学习实验的学生群体和那些尚且未能走向商业化的企业而言,这种做法是非常不合理的。

对此,地平线创始人兼 CEO 余凯评论也认为:

未来 Google 也许走类似同样的路,说用 TensorFlow 只能用我的 TPU.任何大公司一定会利用自己的垄断优势来控制市场。

实际上,英伟达不仅仅修改了条款,并且已经根据条款采取了行动。2017 年 12 月 21 日,日本著名云服务商 SAKURA 宣布停止提供基于 GeForce Titan X 的主机,原因正是其收到了英伟达(日本)要求停止使用 Geforce 系列的书面通知。

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其实还是钱的问题

当然,如果用户想要继续进行深度学习训练,可以购买英伟达旗下的 Tesla 系列 GPU,后者是专门面向深度学习推出的高端产品。

但问题在于,Tesla 系列比 GeForce 系列在性能上其实并没有高出特别多,而后者却是够用的;但 Tesla 系列的价格却贵得多,甚至达到了 10 倍以上。

雷锋网在这里以 GeForce GTX 1080 和 Tesla P100 做对比。双方都采用了 PASCAL 架构,CUDA 核心数分别为 2560 和 3584(后者比前者多了不到一半),单核 TFLOPS 后者略多一点,当然在显存速率和最大功率上的提升比较明显。

在实际的训练测试中,双方的表现如下图所示:

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可以看出,在能耗和温度上,Tesla P100 的确比 GeForce GTX 1080 有着性能和稳定性上的优势,但这种优势并不是碾压性的质的优势。

体现在价格上,GeForce GTX 1080 的官网价格为 549 美元;而 Tesla P100 在 Thinkmate 的报价为 5699 美元。这个超过 10 倍的价格差距,可以说是绝对碾压了。

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Tesla 系列非常好,但是价格巨高;GeForce 差了点,但能凑合用,而且价格非常低。因此,雷锋网认为,对于那些想要进行深度学习研究却又囊中羞涩的用户来说,GeForce 显然是一个更具性价比的选择。

因此,很明显,英伟达是想切断将 GeForce 用于深度学习的这条低门槛路径,以此来推动 Tesla 系列的销量;而更高的价格意味着更高的利润。




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