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NVIDIA"禁令"解读:谁更适合数据中心环境?

有关NVIDIA“禁止数据中心用GeForce做深度学习”的消息在圈里引起了不少关注。事情缘起日本的Ubiquitous Entertainment总裁兼首席执行官清水亮在日媒网站上发表的一篇文章,提到NVIDIA修改了最终用户协议,禁止在数据中心使用GeForce系列显卡,并表达了自己的不满,认为NVIDIA此举就是为了追求利润。但实情果真如此么?

作者:陶然来源:IT168|2018-01-02 08:31

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近日,有关NVIDIA“禁止数据中心用GeForce做深度学习”的消息在圈里引起了不少关注。事情缘起日本的Ubiquitous Entertainment总裁兼首席执行官清水亮在日媒网站上发表的一篇文章,提到NVIDIA修改了最终用户协议,禁止在数据中心使用GeForce系列显卡,并表达了自己的不满,认为NVIDIA此举就是为了追求利润。但实情果真如此么?

然而,其实业内人心里都清楚,GeForce本身就是游戏显卡,其问世就不是为了数据中心深度学习使用的,然而由于其性能上确有优势,以至于有人使用GeForce做深度学习和科研使用。但是,虽然针对数据中心使用的Tesla 产品价格要贵几倍,真正大型的数据中心实际上都不会仅仅为了省钱就冒险使用消费级GPU,毕竟严苛的数据中心环境限制,公然冒险,不会是正规厂商的明智选择。

其实,NVIDIA的消费级GeForce和Titan GPU与Tesla GPU在设计之初就是“术业有专攻”。随着产品不断增加,NVIDIA此举意在区分针对消费者用户和企业用户而制定不同的EULA,也是必要之举。但是值得注意的是,NVIDIA并没有禁止小规模的非商用用途使用GeForce和Titian GPU,也就是说,对于规模较小的需求量不大的学术和科研人员来说,并不会受影响。

那么,为什么数据中心就不可以用呢?

这里的数据中心通常是指较大型的部署,通常部署在多服务器机架中,以便诸多用户可以使用随时在线的GPU。

PC和服务器在密度、气流、正常运行时间和可管理性方面拥有不同的操作环境。数据中心部署需要满足24x7全天候运行的复杂硬件、软件以及散热需求,并且通常是多栈架的服务器。

说NVIDIA此举意在滥用垄断地位追逐利益,实在言过其实。因为真正的大型数据中心使用GeForce和Titan GPU首先在性能和安全性方面就得不到基本的保障,此外NVIDIA也明确表示,其Tesla产品才是数据中心的正确选择,并且提供涵盖数据中心工作负载、NVIDIA企业级支持、连续性供货保障,以及延长的数据中心组件产品预期使用年限的三年质保。

在这方面,其实国内外知名企业采用Tesla GPU的事实也证明也不证自明了。NVIDIA在GTC CHINA 2017大会期间透露,华为、浪潮和联想等国内领先的OEM都采用了基于Tesla V100 GPU加速器的HGX参考架构,为超大规模数据中心提供加速系统;阿里云、百度和腾讯正在将NVIDIA Tesla V100 GPU运用到其数据中心和云服务基础架构中。此外,京东和科大讯飞也都采用了Tesla GPU及相关软件在其数据中心展开推理工作。

但NVIDIA同时也表示,他们也发现学术研究人员会经常调整GeForce和TITAN产品的用途,用于不在数据中心级别操作的LAN,以达到非商业用途。NVIDIA不会禁止此类较小规模的非商用使用行为。因此,学术研究机构和初创公司大可不必担心。

之前的用户怎么办?

对此,笔者也得到NVIDIA的官方回应:更新的EULA条款仅适用于希望下载新驱动程序的用户。同样,没有下载新驱动程序的用户,即表示不同意该许可,因此更新的驱动程序EULA不适用于他们。这些用户(希望下载新驱动程序的用户)需遵守其在许可、购买和/或下载NVIDIA产品及软件时签署的协议条款和保修条款。

除非GeForce/Titan 客户选择下载新的驱动程序,否则对其没有影响。希望下载新驱动程序的用户应该在下载和使用许可软件之前仔细阅读EULA;如果他们不同意适用的EULA条款,那么他们可以放弃新驱动程序,继续使用已经许可的驱动程序。

一句话:放心用!

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【责任编辑:武晓燕 TEL:(010)68476606】


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