A été pour beaucoup de joueurs, les cartes graphiques Nvidia GeForce consommation a été un choix populaire, avec la montée de l'intelligence artificielle et de la profondeur de l'apprentissage, mais aussi par certains utilisateurs GeForce pour les tâches d'apprentissage en profondeur.
Pour les utilisateurs qui veulent économiser de l'argent, rien de mal avec cette chose, mais avec une étude approfondie désireux d'améliorer ses ventes Tesla GPU de NVIDIA haut de gamme, mais pas heureux.
Shimizu accusations de vives contre Nvidia
Récemment, ubiquitaire divertissement Président du Japon et chef de la direction Shimizu publient des articles lumineux que Nvidia mis à jour son CLUF (Contrat de Licence Utilisateur Final, Contrat de licence utilisateur), il empêche les utilisateurs de déployer le logiciel GeForce supportant dans le centre de données.
GeForce supportant le logiciel, est utilisé pour jouer à ses propres performances du matériel GeForce nécessaire et la profondeur combinent du matériel et des logiciels, il est également un avantage absolu de Nvidia.
Comme le brillant de l'eau dans l'article, en fait, à l'échelle mondiale, Nvidia est la seule entreprise capable de fournir l'API et les semi-conducteurs pour répondre à un grand nombre de fonctions de multiplication-accumulation calcul des besoins (opération de multiplication-accumulation suffisante) des entreprises, ce qui est ce que la profondeur de l'apprentissage fondation.
Selon Lei Feng réseau est entendu que la grande majorité de la profondeur actuelle des cadres d'apprentissage et de bibliothèques compter sur CUDA et NVIDIA CUDA avec précision par l'introduction de l'architecture informatique parallèle indépendant, ce moyen a perdu le soutien de pilote officiel Nvidia, GeForce ne seront pas utilisés tâche d'apprentissage en profondeur.
En ce qui concerne les pilotes tiers pour le développement graphique NVIDIA nouveau, il ne prend pas en charge CUDA.
En d'autres termes, il n'y a pas de licence de logiciel officiel de NVIDIA pour utiliser une étude approfondie GeForce de la formation est presque impossible.
En conséquence, l'eau-liang, NVIDIA cette mise à jour signifie que l'utilisateur ou les entreprises, les consommateurs ne seront plus la carte graphique GeForce, en cours d'exécution tâche d'apprentissage en profondeur sur leurs déploiements de centres de données.
Shimizu lumineux accusé avait dit, il est clair que NVIDIA abuse de son propre monopole dans le domaine du GPU, en particulier pour les groupes d'étudiants et les entreprises qui ne parviennent pas à commercialiser veulent encore apprendre la profondeur de l'expérience, cette approche est très déraisonnable.
À cet égard, fondateur et PDG de critiques Horizon Yu Kai pense:
Future Google peut aller de la même manière similaire à celle utilisée tensorflow ne peut utiliser mon TPU. Toute grande entreprise utilisera leur position dominante pour contrôler le marché.
En fait, NVIDIA est non seulement de modifier les termes, et ont pris en vertu de l'action aux termes. 21 décembre 2017, les principaux fournisseurs de services de cloud computing du Japon SAKURA a annoncé cesser de fournir GeForce basée sur l'hôte Titan X est précisément parce qu'il a reçu NVIDIA (Japon) un avis écrit à cesser d'utiliser la série Geforce.
Mais il est encore question d'argent
Bien sûr, si les utilisateurs veulent continuer à apprendre une formation approfondie, vous pouvez acheter le GPU de la série Tesla de Nvidia, qui est conçu spécifiquement pour l'apprentissage en profondeur a lancé des produits haut de gamme.
Mais le problème est, en fait, la série Tesla que la série GeForce et pas particulièrement plus dans la performance, ce qui est suffisant pour, mais la série Tesla, le prix est beaucoup plus cher, et a même atteint plus de 10 fois.
Lei Feng réseau ici avec GeForce GTX 1080 et Tesla P100 faire la comparaison. Les deux parties ont adopté l'architecture PASCAL, curs CUDA étaient 2560 et 3584 (ce dernier plus que le premier moins de la moitié), monocytes téraflops ce dernier un peu plus, bien sûr, améliorer la mémoire du taux et de la puissance maximale de plus évidente.
Dans le test de la formation proprement dite, la performance des deux côtés, comme indiqué ci-dessous:
Comme on peut le voir dans l'énergie et de la température, Tesla P100 a des avantages dans la performance et la stabilité que la GeForce GTX 1080, mais cet avantage roule pas d'un avantage qualitatif.
Répercuté sur le prix, GeForce GTX site officiel du prix 1080 de 549 $, et Tesla offre P100 en Thinkmate est 5699 $. Plus de 10 fois l'écart de prix peut dire être absolument enroulé.
Tesla série est très bon, mais le prix est élevé géant, GeForce pire, mais il peut faire avec, et le prix est très faible. Par conséquent, Lei Feng réseau que, pour ceux qui veulent une étude en profondeur et de la recherche, mais parlant à court d'argent, GeForce est clairement un choix plus rentable.
Par conséquent, il est clair que NVIDIA GeForce veulent couper le chemin de ce seuil bas d'apprentissage en profondeur, afin de promouvoir les ventes de la série Tesla, les prix plus élevés signifient des profits plus élevés.
Ah Nvidia veux juste faire plus d'argent Bale. Service d'information Solidot a également dit, GeForce graphiques au niveau de l'entreprise grand public et les cartes de Nvidia telles que l'architecture Quadro et Tesla est similaire, mais le prix est le ciel et sur la terre, donc il peut y avoir des graphiques au niveau des consommateurs pour le déploiement d'applications d'entreprise AI au centre de données. Pour Nvidia GeForce interdit à l'approche du centre de données, Solidot a commenté:
Lorsqu'un marché est dominé par une entreprise ce qui se passe? Cette entreprise va évidemment prendre diverses mesures pour obtenir le plus de profit.
Cependant, en même temps NVIDIA GeForce coupé presque les liens avec le centre de données, mais aussi laisser une sortie: Si une chaîne de bloc GeForce utilisateur en fonction du centre de données, NVIDIA indiquent le faire est possible.
Lei vue réseau Feng, chaîne de blocs a été en mesure d'obtenir une exemption, peut-être parce que dans ce domaine n'ont pas l'avantage de NVIDIA dans sa supériorité absolue que la profondeur de champ d'étude, que ce soit la maison de cartes graphiques AMD, ou sur mesure pour creuser la machine minière, l'exploitation minière dans la scène n'est pas beaucoup moins que la carte graphique Nvidia.
Enfin, Lei Feng réseau a noté que dans les versions anglaise et japonaise ont été mis à jour prémisse CLUF, la version chinoise n'a pas été mis à jour, mais étant donné que Nvidia a analgésiques sur le marché japonais, serait difficile pour ceux qui ont survécu ailleurs.
