NVIDIAが規約変更によりGeForceのデータセンター利用を制限。大学などの研究活動にも大ブレーキback

NVIDIAが規約変更によりGeForceのデータセンター利用を制限。大学などの研究活動にも大ブレーキ


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深層学習分野で、NVIDIAの名を知らない者は潜りと言われても仕方がないでしょう。かつて日本の新聞社で、NVIDIAを「謎の半導体メーカー」と呼んで赤っ恥を書いた人がいますが、NVIDIAなくして深層学習の研究はままならないことは間違いありません。
 というのも、深層学習に不可欠な積和演算機能に優れた半導体とAPIを提供しているのが、事実上世界にNVIDIA一社しかないからです。
 Intelやその他のメーカーも頑張って入るのですが、NVIDIAが持つ多数の知的財産権の前に、後塵を廃しています。
 それはそれで、NVIDIAという会社が素晴らしい発明をしたのだから、儲かるのは良いことだとも考えられます。ところが最近、諸手を挙げては喜べない事態が置きています。
 NVIDIAはもともと、ゲーム用GPUの開発で有名になった会社です。ゲーム用にはGeForceシリーズ、そしてハイエンドサーバー用にはTeslaシリーズという製品ラインナップを持っています。
 ゲーム用のGeForceシリーズとハイエンドサーバー用のTeslaシリーズは、基本的には同じものですが、Teslaシリーズの方がより大規模な計算が可能になっていたり、信頼性が高いという特徴があります。
 問題は価格です。性能そのものはほとんど変わらないのに、GeForceシリーズが10万円台であるのに対し、Teslaシリーズは10倍近い価格設定がされています。
 常時GPUをぶん回すようなサービスをするのならば、或いは10倍の価格であるTeslaを採用するというのはそれほど悪い考え方ではありません。
 しかし、実際には深層学習はまだ研究段階のものが多く、現実的には安価なGeForceでいろいろな大学や企業の研究所が様々な実験を行いたい、というのが現状です。
 これまで、商用サービスでGPUを使う場合にはTeslaをつかうように、という要請がNVIDIAからなされていました。落とし所としては、確かに商用サービスにつかうなら信頼性の高いTelsaをつかうというのは筋が通っています。
 しかし数週間前、NVIDIAは予告なしにデバイスドライバの利用規約(EULA;End User License Agreement)を変更しました。
 その変更点の中でも最大のものは、「GeForceをデータセンターで運用することを禁じる」という条項の追加です。
 これで、日本を含む世界中の企業はもちろん、大学など教育機関も全て、安価なGeForceではなく、高価なTeslaを購入しなければ、データセンターでの深層学習の実験をすることが不可能になります。
 これはNVIDIAの独占的地位を利用した、明らかな地位の濫用と言えます。
 考えてみて下さい。
 商用サービスでもない、単なる学生実験や企業内の実験をするのに、なぜ10倍ものコストを払うことを余儀なくされるのでしょう。実際にはゲーム用として売られているチップと、ほとんど同じものを、データセンターに置くだけで価格体系が変わるというのです。極めておかしな話だと思います。
 残念ながら、悔しいことに、Intelを含め今NVIDIAに対抗できる勢力は世界のどこにもありません。唯一目に見える対NVIDIAの希望の光だった、PEZYの斎藤さん率いるDeepInsightsも今回の事件でどうなるかわかりません。
 スターウォーズ エピソード8を見た直後の筆者には、まるでNVIDIAがファースト・オーダーのように見えます。
 
 そういえばカイロ・レンも黒い服を好みますね。
 この措置は、いち私企業の利益のみを優先した、独占的地位を利用したもので、傍目には極めて邪悪に見えます。そもそもNVIDIAは深層学習コミュニティに支持されることで過去最高益を達成しました。
 しかし、貢献してきた開発者コミュニティにこの仕打ちです。
 簡単に言えば、これまでのように深層学習の研究を続けたければ、これまでの10倍のお金を払え、ということになります。
 もちろん個人用のGeForceはこれまでと同じように使うことができますが、データセンターの中にマシンを設置する場合は全てTeslaしか認めないということになります。
 学内で予算取りをしている先生がいたら、一夜にして目論見が崩れることになります。
以下ソース
https://wirelesswire.jp/2017/12/62658/
引用元: http://egg.5ch.net/test/read.cgi/bizplus/1513679497/
2:
ゲーム用の前にMacにつけるので名前知ってたなぁ
3:
>大学など教育機関も全て、安価なGeForceではなく、高価なTeslaを購入しなければ、データセンターでの深層学習の実験をすることが不可能になります。
データセンターじゃなければ問題ないんだろ?
実験なら個人の端末でなんとかしろよ
5:
TeslaはECCメモリーで数値計算向きと思っていたのだが,
AIの研究開発って1週間ブン回すとかしないのか?
6:
頑張ってradeonで出きるようにしろよ
研究者だろ
7:
intel 出てるのに AMD の名前はないし、
最近は Google の TPU みたく ASIC とか FPGA 使うのが増えてきたんだけど、
一切触れてないのは知らないからかな?
16:
>>7
無知が書いたからだと思う。
企業はGPUじゃなく専用機置くからね。
これは中途半端な輩が影響受ける。
8:
謎の半導体メーカーのくせに生意気な
10:
大学で文系教授()が騒ぎそうな案件だなw
問題です中止してください
代わりに文系に予算もっとよこせ
12:
今こそPowerVRの出番だ
17:
もともとGeForceはデータセンターとかのサーバ使用では保証対象外じゃないっけ…?
CUDA自体になんらかの制限がつくようになるのか?
でもあれか、公的機関だと使用条項の文面は重要だよな。
88:
>>17
予算申請で跳ねられるね
19:
GeForceを研究で使っていたのかw そんな使い道もあったんだな 目からうろこだぜ
ゲームかマイニングぐらいしか使い道無いと思ってた
40:
>>19
LAMMPSはじめ結構Geforce使ってるのあるよ
FP32でも十分な精度出てるから
このデータセンターの定義ってのが非常に曖昧なのが怖いわ
Geforce x4 とかノードを繋げて x256とかにしてたら研究室でもデータセンター扱いになるの?
51:
>>19
論文読め。結構GeForceが使われてる。
21:
データセンターの定義次第だろザル規定
23:
NVIDIAのエグいとこは動画編集向けにQuadroを勧めるとこだな
60:
>>23
10bit深色求めるからだろ
25:
サーバ室はデータセンターじゃないでいいよね?
26:
GeForceの抵抗を2,3個取るとQuadroとかTeslaになる裏ワザがあったけど最近のはできなくなったのか?
冷静に考えると利用規約で縛ってんのはnVidiaのソフトウェアだけだろ、ハードウェアの用途はユーザーの勝手だし
事実上、紳士協定にしかなってないから無視すればいいだけ
27:
マイニングで一番使われてるのがGeforce
Nvidiaの決算はほぼマイニング勢が支えてると言っても過言じゃない
それはOKなのか?
マイニング工場もデータセンターと言っても良いと思うが
29:
>NVIDIAを「謎の半導体メーカー」
これで思い出したのは、
40年前、IBMの入社試験に受かったのに親から「テレビのCMでも知らない三流会社は駄目」
と言われ泣く泣く断念した悲劇
33:
>>29
爺さんウソついちゃダメだなぁ・・・そのころからIBMは有名だったぞ
「富士通とか日本電気が歯が立たない巨大メーカー」とか
「アポロを打ち上げたNASAのコンピュータは全部IBMやで?」って言えば
よほどのアホ親以外はダメとは言わんだろ・・・
31:
ハード的に一緒だから同じ値段とか
原材料費で商売してるんじゃないんだから
教育目的はまけろっていうのが落としどころだろう
42:
調子に乗ってるとEUあたりから独禁法違反で制裁金何億ドルとふんだくられるオチ
43:
がんばれAMD
お前がふがいないからこんなことになってんだぞ
76:
>>43
今ようやっと歩留まりよくてしかもインテルとそこそこ対抗できるCPU作れたんだから無茶言うな
48:
>唯一目に見える対NVIDIAの希望の光だった、PEZYの斎藤さん率いるDeepInsights
AMDやらATIて企業製品名が出さずナニコレ…これプロパガンダ記者だろ
52:
謎の半導体メーカー、謎の家電メーカー、謎の日本酒メーカー。。
情報弱者の強化は任せとけ。
53:
教化だな、すまん
55:
人工知能の研究もパクられないように縛りが来たようだな
58:
GTX1080tiが値下がりするなら歓迎だな
62:
ゲーム用だの同業者の旧ATIを出さずに初めから相手になってないIntelと比べる記者もなんだかな
63:
AI「うちらが対価を要求するようになったら新しい段階に入ったということ
66:
OpenCLはほぼ死んでるよ?
OpenACCの方がまだ生きてる
68:
これとんでもないミスリード記事だろ
そもそもGeForce系とTesla系では処理性能が全然違う
データセンターでの運用ではTeslaのX4やX8のほうがサーバーラックも少なくて済むし
GeForceを山ほど買って苦労してGPUファーム構成するより安価だし技術的にもシンプルだから実際の導入案件では
コスト面で何の問題もない
これって昔Windows NT WorkstationとWindows NT Serverは同じOSだろとか言って
ライセンス体系や費用に違いがあることが疑問視された話(あれは本当に同じOSだった)と混同してる
71:
>>68
ECCと倍精度付いてるかどうかくらい、あとネットワークトポロジかな
実際Geforceで安価なスパコン作ってる人もいたし
けどこれどうすんだろうな
明らかゲーム以外の用途で複数台稼働してたら、NVIDIAが動作停止させるのだろうか?
今はもうGeforce Experienceで筒抜けになってるから、その仕組みでNV側から把握できそうだけど
73:
>>71
そもそもデータセンターとは何かの定義が必要じゃないかな?
件のデバイスドライバのEULAは査読したことないけど何か書かれてるはず
大学の研究室で実験用に組み立てたGPUファームがデータセンター扱いになるとはそもそも思えない
75:
>>73
これが何も書かれていないんだなぁ
https://www.geforce.com/drivers/license/geforce
の 2.1.3 Limitations. のところには
No Datacenter Deployment. The SOFTWARE is not licensed for datacenter deployment,
except that blockchain processing in a datacenter is permitted.
と書かれているけど、Datacenterについてはここ以外に記述は無い。
twitterでnVidiaの人は
https://twitter.com/NVIDIAAIJP/status/943141204744585222
【お知らせ】GeForce/TITAN系製品のデータセンターでの利用は以前から無保証でした。
その意味でデータセンターやクラウドサービスに利用することはお断りしてきましたが、大学の研究室等での利用を妨げるものではありません。
NIPSで発表した最新のNVIDIA TITAN VもHPCや深層学習に最適な製品です。
と書いており研究室レベルで使う分には問題無いみたい。
データセンターで使うのは全面的にお断りならともかくビットコインのマイニングに使う分にはOK,というところがずるいね。
74:
TeslaじゃなくてTelsaが1箇所あるぞ
78:
AMDのGPUでも代用できるのとちゃうん?
要は画像処理だろこれ
84:
RADEONガン無視
8

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