Синьчжиюань отчет
Источник: WirelessWire.jp, Reddit.
Автор: Вэнь Фэй
【Новый путеводитель по Чжиюань】Nvidia недавно незаметно пересмотрела свое Пользовательское лицензионное соглашение (EULA), чтобы запретить использование графических карт потребительского уровня GeForce для глубокого обучения в центрах обработки данных.Архитектура GeForce аналогична, но цена в десять раз выше, чем у последней. Сообщество глубокого обучения принесло Nvidia рекордную прибыль, и Nvidia говорит, хотите ли вы продолжать заниматься глубоким обучением, как раньше? В десять раз дороже!
Генеральный директор Nvidia Хуан Ренсюнь однажды сказал, что больше всего ему нравятся три вещи: игры, графические процессоры и глубокое обучение. Эти три вещи также являются источником жизненной силы Nvidia. 5 лет назад мудрое решение Хуанга Ренсюня превратило GPU из игр в глубокое обучение и обеспечило ему и его компании статус в области глубокого обучения.
Однако, когда на рынке доминирует предприятие, оно может принимать различные меры для получения как можно большей прибыли и даже для достижения цели монополии.
Недавно Рё Симидзу, президент и главный исполнительный директор японской компании Ubiquitous Entertainment, написал статью[1], обвинив Nvidia в незаметном изменении соглашения с конечным пользователем, запрещающем использование программного обеспечения GeForce в центрах обработки данных, заявив, что это изменение повлияет на огромное количество исследователей глубокого обучения и разработчиков.
Камень вызвал тысячи лайков: «Новое лицензионное соглашение с конечным пользователем Weida запрещает использование графических процессоров серии GeForce в центре обработки данных», которое сегодня стало заголовком, например, Reddit.
Товары по-прежнему покупаются для вас, но не могут быть использованы для глубокого обучения в дата-центре.Обновленное лицензионное соглашение с конечным пользователем Nvidia не запрещает использование графических карт GeForce в центре обработки данных, а скорее запрещает развертывание программного обеспечения поддержки GeForce (без разрешения) в центре обработки данных.
Измененное пользовательское соглашение на программное обеспечение NVIDIA GeForce, развертывание в центре обработки данных запрещено, программное обеспечение нельзя использовать в центрах обработки данных.
Что означает, что программное обеспечение нельзя использовать?
Товары по-прежнему покупаются для вас, но их нельзя использовать для глубокого обучения (но их можно использовать для майнинга, о чем будет подробно рассказано позже).
Все мы знаем, что продукты Nvidia хорошо продаются, главным образом потому, что вспомогательное программное обеспечение хорошо сделано. Как указал Симидзу в статье, на практике можно сказать, что Nvidia является единственной полупроводниковой компанией в мире, которая предоставляет API и достаточное количество вычислительных функций для глубокого обучения.
Intel и другие компании также изо всех сил пытаются наверстать упущенное, но по сравнению с богатыми ресурсами и интеллектуальной собственностью Yingda эти компании могут только ненавидеть свои захватывающие позиции.
GeForce против Tesla: разница в производительности невелика, но цены заоблачныеИтак, в чем разница между GeForce и Tesla?
Nvidia изначально разрабатывала графические процессоры для игр, и ее продуктовая линейка включает серию GeForce для игр и серию Tesla для высокопроизводительных процессоров. Простой набор цифр:
-
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.
Это не интуитивно понятно. Кто-то провел специальное сравнение [2], и на следующем рисунке показано среднее время обучения. Tesla превзошла GeForce в бенчмарках, однако только с ускорением в 1,25 раза (или сокращением времени обучения на 20%). В бенчмарке MNIST разница несущественна, вероятно, из-за слишком высокой скорости эпохи.
В тесте DeepConvLSTM энергопотребление и температура двух сред выполнения составляют:
Очевидно, что Tesla имеет более высокую производительность и стабильность, но обе серии основаны на архитектуре Pascal и имеют очень похожие аппаратные характеристики.
Тем не мение,По цене Tesla почти в 10 раз дороже GeForce..
Поэтому пользователи, использующие GPU, особенно не нуждающиеся в непрерывной работе и не предъявляющие столь высоких требований к стабильности, чаще используют GeForce вместо Tesla, в том числе некоторые заказчики дата-центров — ведь не все такие богатые, пользователи Глаза острые, а есть более экономичные решения, кто от этого откажется?
Использует ли Nvidia свою монополию, чтобы подшутить?Поэтому после того, как NVIDIA обновила лицензионное соглашение с конечным пользователем, Циншуй Лян сказал: «Чтобы выполнять проекты глубокого обучения в центре обработки данных, будь то коммерческий или академический, в Японии или за рубежом, вы должны купить дорогую Tesla. Эта серия просто работает». , а дешевая и простая в использовании серия GeForce была принудительно отклонена.
«Очевидно, что Nvidia (Япония) использует свое монопольное положение, чтобы сыграть злую шутку», — сказал Симидзу Рё.
Только представьте, почему студенты вынуждены платить в 10 раз больше разумной стоимости за эксперименты или бизнес-исследования, которые не имеют прямого коммерческого применения? Он почти идентичен чипу, используемому в играх, а цена выросла в 10 раз только потому, что он находится в дата-центре. Нет ли здесь подвоха?
Поклонник «Звездных войн» Симидзу сравнил изменение стратегии Nvidia с подъемом «Первого ордена».
Иерарха Хуанга, который так любит GPU, глубокое обучение и «Звездные войны», сравнивали с Кайло Реном? !
Ну... не по теме: Кайло Рен, вымышленный злодей из серии фильмов «Звездные войны», обладал могущественной Силой, а позже перешел на темную сторону Силы, желая стать таким же могущественным, как его дедушка Дарт Вейдер, Дарт Вейдер. .
Циншуй Лян сказал, что сообщество глубокого обучения принесло Nvidia рекордную прибыль, и как компания отплатит сообществу глубокого обучения? Это все равно, что сказать: «Если вы все еще хотите продолжать работать, платите нам в десять раз больше».
После публикации статьи явный гнев получил большой резонанс и отклик [3].
быть нацеленнымКак коммерческая компания, Nvidia имеет полное право ограничивать и разрешать использование своего программного обеспечения.
При этом NVIDIA ограничивает использование GeForce только для глубокого обучения в дата-центре,Некоммерческие пользователи, такие как обычные университеты и научно-исследовательские институты, не будут затронуты..
Кроме того, GeForce, как видеокарта, специально используемая для графики, не очень эффективна для приложений центров обработки данных.С точки зрения центров обработки данных маловероятно, что GeForce изначально была куплена для глубокого обучения. Фактически, Nvidia также продвигает более стабильную Tesla для клиентов центров обработки данных.
Другая возможность заключается в том, что Nvidia слишком ленива, чтобы оптимизировать программное обеспечение GeForce для неграфических приложений.
Однако стоит отметить, что в условиях NVIDIA четко указано, что, хотя GeForce не разрешено проводить глубокое обучение в центрах обработки данных, за исключением майнинга, это может быть нацелено на таких конкурентов, как AMD, поскольку в отрасли в целом считается, что последняя эффективна в майнинг выше.
Но, в конце концов, у Nvidia нет четкого определения «центра обработки данных» Является ли компьютерный зал предприятия «центром обработки данных»?Хотя интернет-гиганты смотрят на GeForece свысока, стартапы могут его использовать.
Короче говоря, нет никаких сомнений в том, что этот новый регламент повлияет на многие растущие проекты глубокого обучения.
Кроме того, если у вас есть время, вы можете посетить Reddit[3], чтобы выступить против (осудить) Nvidia, поддержать Nvidia и разозлить другие компании, производящие чипы... В области глубокого обучения пересмотр лицензионного соглашения может вызвать такие волны, кроме Как много нвидиа есть?
использованная литература
-
[1]чистая вода: https://wireless wire.keyboard/2017/12/62708/
-
[2]Сравнение производительности Nvidia GeForce и Tesla: https://medium.com/@Alex put ld o/ah-comparison-between-nvidia-a-force-optical-communication-1080-stable-tesla-afraid-100-fo-ru-deep-learning-81 -ah-918 5 а не 2 из 7
-
[3] Обсуждение на Reddit лицензионного соглашения с программным обеспечением Nvidia GeForce:https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/7ly5gi/news_new_nvidia_eula_prohibits_deep_learning_on/