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禁止数据中心使用GeForce显卡跑深度学习,英伟达在打什么盘算?

前两天,英伟达给了大家一个惊喜,是一条关于GeForce显卡的禁令。这款备受AI大众喜爱的显卡,以后不能用在数据中心了。英伟达前不久更新了最终用户协议,所有的GeForce显卡(包括Titan)都不能在数据中心跑深度学习。也就是说,基于GeForce和Titan芯片的深度学习云服务器,从此别过。

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这不是演习。英伟达已经在日本开始行动了。日本的云服务商樱花公司,就在公告中表示已经收到英伟达的通知,已经暂停提供Quad GPU的购买服务,这个服务使用的是Titan X处理器。

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据报道,任何涉及深度学习的数据中心,无论是商用数据中心还是学术界的数据中心,如果不购买价格更高的Tesla系列GPU,就无法继续展开研究。换句话说,如果你想继续按照以前的方式工作,那么就得付多好几倍的价钱。GeForce 1080 Ti报价699美元,国内售价一般在6000元左右。Titan Xp报价1200美元,国内售价一般12000元左右。Tesla K80报价3399美元,国内售价一般在40000元左右。Tesla P100报价5150美元,国内售价一般在50000元左右。

日本媒体在报道这件事的时候,能明显感觉到他们情绪很激动。WirelessWire News写道:“为什么学生实验和缺乏实际应用的商业研究需要支付10倍的费用?将用于游戏的GPU用在数据中心,价格就要涨10倍,这是不是太过分?”还有人给出了这样一个结论:“这是英伟达滥用垄断地位的明确证明。”但事实已是如此,不如咱们来看看仔细这个禁令。其实就是GeForce软件协议第2.1.3款中新增的最后一条。

No Datacenter Deployment. The SOFTWARE is not licensed for datacenter deployment, except that blockchain processing in a datacenter is permitted.

具体的声明如下:

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从这个声明可以看出来,英伟达禁止的是GeForce和TITAN被用在配置规模更大、有大量多堆栈机架、需要7×24全天候运转的数据中心。对于研究人员使用GeForce和TITAN系列显卡进行非商业性研究,及在局域网而不是在数据中心中使用GeForce和TITAN的研究工作,这类应用不会被禁止。

那么大家聊一下:
1,大家觉得英伟达为什么要禁止在数据中心使用GeForce显卡跑深度学习?
2,英伟达的这个声明对于你现在的工作是否有影响?
3,英伟达现在的深度学习技术有哪些优势?
4,大家觉得农企和Intel的GPU或者深度学习解决方案和英伟达核弹有哪些差距,才让老黄如此的有底气?

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13个回答

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hikingx 已获得云栖帽衫 复制链接去分享

那么大家聊一下:
1.大家觉得英伟达为什么要禁止在数据中心使用GeForce显卡跑深度学习?
数据中心并不被许可使用该软件,除非数据中心在进行区块链运算。通俗就是挖比特币了,如此大费周章的目的只有一个——尽可能保护消费级市场。

2.英伟达的这个声明对于你现在的工作是否有影响?
关键界定标准:是否商业用途、数据中心规模。将这两个条件结合起来,我们能得到的就是目前正在向用户提供“GPU云计算”服务的大中型云服务商们。
因此对我们的影响不大,我们数据中心目前还未提供GPU云计算相关业务。

3.英伟达现在的深度学习技术有哪些优势?
作为并行计算、乃至人工智能时代的主要“动力源”,NVIDIA的数款GPU利用自身不断提升的性能在带动着整个行业前进。NVIDIA自身技术不断的“跃进”,造就了其产品和服务在一众芯片厂商中的巨大优势。

4.大家觉得农企和Intel的GPU或者深度学习解决方案和英伟达核弹有哪些差距,才让老黄如此的有底气?
首先,主流云服务商用的就是企业级产品,NVIDIA也只是为了保护消费级市场。
NVIDIA做的并不仅仅是打造产品这一项,开发软硬件接口、提供应用解决方案、孵化创业公司、举办技术峰会等等。新规只是NVIDIA对于自身产品业务的一次明晰,而“不幸”中招的企业,都是之前“不按云服务行业规矩”的公司。

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浮生递归 已获得阿里云代金券 复制链接去分享

代金券~

1,大家觉得英伟达为什么要禁止在数据中心使用GeForce显卡跑深度学习?
对啊,为什么呢?我也想知道,不会只是为了让自己的高端显卡卖的更好吧?客户买了你的东西,有权选择自己怎么使用才对啊。就像我买了张桌子,你管我是用来放东西,还是拿过来拆或者扔啊

2,英伟达的这个声明对于你现在的工作是否有影响?
没有,还没开始用显卡来做机器学习项目。ywd的显卡,我只用来玩游戏而已。

3,英伟达现在的深度学习技术有哪些优势?
这个就只有在深度学习方面深耕的同学才知道了吧,感觉来这个栏目的,从事深度学习的同学不多啊。

4,大家觉得农企和Intel的GPU或者深度学习解决方案和英伟达核弹有哪些差距,才让老黄如此的有底气?
毕竟是垄断级的企业,自然有其底气。但是毕竟这块蛋糕太大,我觉得他过于霸道也迟早被人超越。好像谷歌就专门针对性的研发了用于机器学习的芯片?

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cjsoldier 已获得阿里云代金券 复制链接去分享

大家觉得英伟达为什么要禁止在数据中心使用GeForce显卡跑深度学习?

据说新版的tesla性能上并没有多大提升,说英伟达这是强推tesla。我觉得有两个原因:
1.限制云服务提供商,云已经落地了,你们赚钱可以,带我老黄分一杯羹。
2.一个商人怎样把一个商品卖出去?同时提供2个同类商品,一个价格奇高,一个价格正好。消费者自然选择低的那个。小公司哪有什么数据中心啊,我小公司不搞数据中心不就行了,我挖矿行了吧。你也说了不限制挖矿。这下好了,价格便宜,小公司又多,都来用我老黄的Geforce,既巩固了地位又顺便打压了一下A卡。一箭双雕,何乐而不为,我老黄又不傻。

英伟达的这个声明对于你现在的工作是否有影响?

没有影响。不是搞这个的。

英伟达现在的深度学习技术有哪些优势?

api好用。api这玩意儿非常关键。当年的微软,如今的谷歌都吃过api的官司。想想Java为什么火,因为它好用,jdk里的api好用,开发者用起来快,用起来爽。
社区强大。良好的学习交流环境很重要。我们在入坑之前肯定会优先考虑这一点。

大家觉得农企和Intel的GPU或者深度学习解决方案和英伟达核弹有哪些差距,才让老黄如此的有底气?

首先深度学习这块,科研人员都用GPU加速,很少有用FPGA的吧。intel想以此弯道超车我看难,有几个会玩FPGA的?N卡这么好的先发优势摆在这里。
其次N卡的早有名气,不玩游戏的人都知道GTX,但是没多少人知道amd有一个Radeon显卡。人家英伟达显卡就是猛。有多少人的电脑配备的是A卡?至于intel的显卡,我只知道i7自带的集成显卡不错,但intel毕竟是做通用处理器的,人家英伟达才是专业做显卡的。不服?跑个分呗。
再一个开发者入门都选N卡,框架基本上都基于CUDA。小伙伴多,社区强大,底气自然足。敢不敢跟我老黄拼生态?
三十年河东三十年河西,intel风光了,arm风光了,也该我老黄风光一把了。当年最牛的cpu是摩托罗拉吧,amd先搞出64位的U吧,那又怎样,intel还是赢了。

谢谢,来个帽衫吧。

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aoteman675 已获得虾米VIP月卡 复制链接去分享

1.大家觉得英伟达为什么要禁止在数据中心使用GeForce显卡跑深度学习?
软件声明中说了禁止GeForce显卡用在区块链技术中,因为区块链需要一个挖矿工厂,需要大量机柜跑算法,所以为了稳定GeForce显卡在个人使用消费者中的权益,才不会导致显卡价格不稳定,和收到跑过区块链的显卡。其实是有利于普通消费者的。
2.英伟达的这个声明对于你现在的工作是否有影响?
不影响啊,我们还没有启用GPU服务器计算中心。
3.英伟达现在的深度学习技术有哪些优势?
英伟达可说是全世界唯一提供够多运算函数进行深度学习的企业,英特尔虽然也在努力追赶,但目前仍落后英伟达。现在也没有合适AMD 显卡深度学习标准库,所以在深度学习方面英伟达是显卡提供商中的佼佼者,NVIDIA 的标准库使得在 CUDA 中建立第一个深度学习库很容易,运算速度也快。
4.大家觉得农企和Intel的GPU或者深度学习解决方案和英伟达核弹有哪些差距,才让老黄如此的有底气?
虽然英伟达过分了,但是市场是变化的,为了稳定平民市场使用环境,更好的提供性价比更高的服务。在云计算平台架构中,英伟达也提供过建设标准方案。

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troy_lu 复制链接去分享

不想看到消费级产品进入专业用途吧

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实现中国梦 复制链接去分享

就像当初中国想要参加国际空间站科学研究,而以美国为首的西方国家拒绝中国。当中国IT精英开发出国际最前沿应用软件,所有业态话语权在中国一方,所有业内规则都由中国IT精英制订,国际商家将毫无限制。英伟达亦如是。

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1575215346215238 复制链接去分享

个人感觉应该也是想分一杯羹吧,不过并没有禁止研发和学习方面的使用,还是不错的了

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说你呢,买我民用直升机不要用于军事领域(虽然我的民用直升机很好用)

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为你攒钱 复制链接去分享

问的好

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你要这样想我也没办法。

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zasray 复制链接去分享

你说的对

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其实我想说,你们说什么都是对的,我们无法回答或评论

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1992814054423572 复制链接去分享

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