摘要：一石激起千層浪，英偉達(dá)全新禁止在數(shù)據(jù)中心使用系列做深度學(xué)習(xí)，已經(jīng)成為今日等網(wǎng)站頭條。同時(shí)，英偉達(dá)僅僅限制在數(shù)據(jù)中心使用做深度學(xué)習(xí)，一般的高校和研究所這樣的非商業(yè)用戶，并不會(huì)受什么影響。

英偉達(dá)的CEO黃仁勛曾經(jīng)說(shuō)，他最喜歡三件事——游戲、GPU、深度學(xué)習(xí)。這三件事也是英偉達(dá)的命脈所在。5年前黃仁勛英明的判斷將GPU從游戲轉(zhuǎn)向深度學(xué)習(xí)成就了他自己和他的公司在深度學(xué)習(xí)界的地位。

不過(guò)，當(dāng)一個(gè)市場(chǎng)被一家企業(yè)所主導(dǎo)，這家企業(yè)就可能采取各種措施，獲取盡可能多的利潤(rùn)，甚至達(dá)到壟斷的目的。

最近，日本公司Ubiquitous Entertainment總裁兼首席執(zhí)行官清水亮撰文[1]，指責(zé)英偉達(dá)悄然修改終端用戶使用協(xié)議，禁止在數(shù)據(jù)中心使用GeForce軟件，并稱這一改動(dòng)將會(huì)影響廣大的深度學(xué)習(xí)研究者和開(kāi)發(fā)人員。

一石激起千層浪，“英偉達(dá)全新EULA禁止在數(shù)據(jù)中心使用GeForce系列GPU做深度學(xué)習(xí)”，已經(jīng)成為今日Reddit等網(wǎng)站頭條。

貨還是給你買，但在數(shù)據(jù)中心不能用于深度學(xué)習(xí)

英偉達(dá)更新后的EULA，并不是不允許在數(shù)據(jù)中心使用GeForce顯卡，而是禁止在數(shù)據(jù)中心部署GeForce配套軟件（不授權(quán)）。

修改后的英偉達(dá)GeForce軟件用戶使用協(xié)議，No Datacenter Deployment，軟件不能在數(shù)據(jù)中心使用。

軟件不能用意味著什么？

貨還是給你買，但是不準(zhǔn)用作深度學(xué)習(xí)（但是用來(lái)挖礦可以，這個(gè)后面會(huì)細(xì)說(shuō)）。

大家都知道，英偉達(dá)貨賣得好，主要原因是配套的軟件做得齊。正如清水亮在文章中指出的那樣，在實(shí)踐中，英偉達(dá)可以說(shuō)是全世界提供API和足夠多運(yùn)算函數(shù)來(lái)做深度學(xué)習(xí)的半導(dǎo)體公司。

英特爾和其他公司也在奮力追趕，但相比與英偉達(dá)的豐富資源和IP，目前這些公司仍然只能恨居追趕的位置。

GeForce vs Tesla：性能相差不大，但價(jià)格卻天上地下

那么，GeForce和Tesla的區(qū)別又在哪里？

英偉達(dá)最初開(kāi)發(fā)GPU是用于游戲的，產(chǎn)品線包括針對(duì)游戲的GeForce系列和用于高端處理器的Tesla系列。一組簡(jiǎn)單的數(shù)字：

GeForce GTX 1080: PASCAL; 2560 CUDA cores; 8 TFLOPS (single-prec); 8 GB GDDRX5 320 GB/s; max 180 W.

Tesla P100: PASCAL; 3584 CUDA cores; 9.3 TFLOPS (single-prec); 16 GB HBM2 732 GB/s; max 250 W.

這樣看不直觀。有人專門做了對(duì)比[2]，下圖展示了訓(xùn)練的平均時(shí)間。Tesla在基準(zhǔn)測(cè)試中勝過(guò)了GeForce；但是，只有1.25倍的加速（或者說(shuō)，訓(xùn)練時(shí)間減少了20％）。在MNIST基準(zhǔn)上看，差異并不明顯，可能是由于epoch速度太快。

在DeepConvLSTM這個(gè)基準(zhǔn)上，兩者運(yùn)行時(shí)的能耗和溫度分別是：

很顯然，Tesla的處理性能和穩(wěn)定性更高一些，但這兩個(gè)系列都基于Pascal架構(gòu)，硬件規(guī)格（specifications）也非常類似。

然而，在價(jià)格方面，Tesla卻將近是GeForce的10倍。

因此，那些對(duì)GPU使用，尤其是不需要持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)，在穩(wěn)定性方面要求沒(méi)有那么高的用戶，往往使用GeForce來(lái)代替Tesla，包括一些數(shù)據(jù)中心客戶在內(nèi)——畢竟，不是誰(shuí)都那么財(cái)大氣粗，用戶的眼睛是雪亮的，有性價(jià)比更高的方案，誰(shuí)會(huì)棄而不用呢？

英偉達(dá)在利用其壟斷地位玩陰招？

因此，在英偉達(dá)更新EULA后，就如清水亮所說(shuō)，“要在數(shù)據(jù)中心做深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目，不管是商業(yè)的也好，學(xué)術(shù)的也罷，在日本也好，海外也罷，都必須購(gòu)買高價(jià)的Tesla系列才行”，便宜又好用的GeForce系列就這樣強(qiáng)制被罷黜了。

“這顯然是英偉達(dá)（日本）在利用其壟斷地位玩陰招。”清水亮這樣說(shuō)。

試想，為什么沒(méi)有直接商業(yè)應(yīng)用的學(xué)生實(shí)驗(yàn)或商業(yè)研究，要被迫支付合理成本的10倍？跟在游戲中使用的芯片幾乎完全相同，僅僅因?yàn)榉旁跀?shù)據(jù)中心里，價(jià)格就上漲了10倍。這里面難道沒(méi)有貓膩？

作為一個(gè)《星球大戰(zhàn)》迷，清水亮將英偉達(dá)的這一策略改動(dòng)類比為“第一秩序”（First Order）的崛起。

如此熱愛(ài)GPU、熱愛(ài)深度學(xué)習(xí)，以及熱愛(ài)《星球大戰(zhàn)》的黃教主，竟被比作Kylo Ren？！

嗯……題外話：Kylo Ren，《星球大戰(zhàn)》電影系列中的一名虛構(gòu)反派角色他擁有強(qiáng)大的原力，后墮落至原力黑暗面，渴望和外祖父黑武士達(dá)斯·維達(dá)一樣強(qiáng)大。

清水亮說(shuō)，深度學(xué)習(xí)社區(qū)讓英偉達(dá)獲得了創(chuàng)紀(jì)錄的利潤(rùn)，而這家公司如何回報(bào)深度學(xué)習(xí)社區(qū)？這就好像在說(shuō)：“如果你還想繼續(xù)工作，那就付我們十倍的錢?！?/p>

文章發(fā)布后，清水亮的憤怒得到了很多共鳴和回應(yīng)[3]。

樹(shù)大招風(fēng)

作為一家商業(yè)公司，英偉達(dá)要怎么限制和授權(quán)軟件使用，完全是它的自由。

同時(shí)，英偉達(dá)僅僅限制在數(shù)據(jù)中心使用GeForce做深度學(xué)習(xí)，一般的高校和研究所這樣的非商業(yè)用戶，并不會(huì)受什么影響。

再者，GeForce作為專門用做圖形的顯卡，做數(shù)據(jù)中心應(yīng)用原本效率就不會(huì)太高，從數(shù)據(jù)中心這方面來(lái)說(shuō)，原本購(gòu)買GeForce做深度學(xué)習(xí)的可能性也不大。實(shí)際上，英偉達(dá)也一直在向數(shù)據(jù)中心客戶推廣穩(wěn)定性更好的Tesla。

還有一種可能，就是英偉達(dá)懶得去優(yōu)化GeForce做非圖形應(yīng)用的軟件了。

不過(guò)，值得注意，英偉達(dá)的條款明確指出，雖然不準(zhǔn)用GeForce在數(shù)據(jù)中心做深度學(xué)習(xí)，但挖礦除外，這一點(diǎn)可能是在針對(duì)AMD等對(duì)手，因?yàn)闃I(yè)界普遍認(rèn)為后者在挖礦上的效率更高。

但最后，英偉達(dá)對(duì)“數(shù)據(jù)中心”也沒(méi)有明確定義，企業(yè)的機(jī)房算“數(shù)據(jù)中心”嗎？雖然互聯(lián)網(wǎng)巨頭看不上GeForece，但初創(chuàng)公司可能會(huì)用啊。

總之，這個(gè)新規(guī)定會(huì)波及不少成長(zhǎng)當(dāng)中的深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目，這一點(diǎn)是毋庸置疑的。

還有，有時(shí)間你可以訪問(wèn)Reddit[3]，反對(duì)（譴責(zé)）英偉達(dá)的、力挺英偉達(dá)的、怒其他芯片公司不爭(zhēng)的……在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，一個(gè)EULA的修改就能引發(fā)這樣的波瀾，除了英偉達(dá)還有幾家？

參考資料

[1] 清水亮原文：https://wirelesswire.jp/2017/12/62708/

[2] 英偉達(dá)GeForce和Tesla性能對(duì)比：https://medium.com/@alexbaldo/a-comparison-between-nvidias-geforce-gtx-1080-and-tesla-p100-for-deep-learning-81a918d5b2c7

[3] Reddit關(guān)于英偉達(dá)GeForce軟件EULA討論：https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/7ly5gi/news_new_nvidia_eula_prohibits_deep_learning_on/

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