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1: ノチラ ★ 2017/12/19(火) 19:31:37.14 ID:CAP_USER
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。

以下ソース
https://wirelesswire.jp/2017/12/62658/

3: 名刺は切らしておりまして 2017/12/19(火) 19:36:57.84 ID:/xlSsINF
>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

6: 名刺は切らしておりまして 2017/12/19(火) 19:41:31.22 ID:VLY/M+49
頑張ってradeonで出きるようにしろよ
研究者だろ

9: 名刺は切らしておりまして 2017/12/19(火) 19:49:04.96 ID:YceXIeN6
NVIDIAの凄さはGeforce/Teslaの半導体ではなく、CUDAプラットホームの方なんだよね。
AMDがこっちのほうも頑張ってくれればいいのに。

14: 名刺は切らしておりまして 2017/12/19(火) 19:57:09.92 ID:BhH5LBdf
>>9
Mantleとかやってるけど、CUDAがデファクトになってるから
CUDA互換API作るしかないけど、NVIDIAがそれを許すはずもなく。

32: 名刺は切らしておりまして 2017/12/19(火) 20:36:36.85 ID:J/8J7kBY
>>14
マントルは低レベル3DAPIで
CUDAの対立はOpenCLでは?

50: 名刺は切らしておりまして 2017/12/19(火) 21:26:16.24 ID:BhH5LBdf
>>32
OpenCLで問題なければだれもCUDA使わないわけで。
結局低レベルなAPIによるアクセスが必要になる。

39: 名刺は切らしておりまして 2017/12/19(火) 20:46:14.49 ID:t4WYIg9r
>>14
そっちの業界(3D?ゲーム?)はわからないけど、機械学習とか、Deep Learning、AIとかの業界なら優れたCUDA代替品が出てくれば結構簡単に乗り換える気がする。
元々各種アルゴリズムがメインで、GPU向けの実装を楽するためにCUDA使ってるだけで、致命的にCUDAやNVIDIA GPUに依存したものは少ないから。
むしろ、CPUとGPUを両方作っているAMDがヘテロジニアス環境向けのミドルウェアを出してくれればみんな助かる。
もっとも、AmazonやGoogle, MSのクラウドサービスがAMD環境なIaaSを用意してくれないと話は進まないけど。

35: 名刺は切らしておりまして 2017/12/19(火) 20:41:47.60 ID:tiplrNBX
>>9
ほんとだね。プレスリリースのTFLOPS値はやたら高いけどパフォーマンスが出てない
CUDA vs open CLなんていわれてたのにね

17: 名刺は切らしておりまして 2017/12/19(火) 20:01:25.98 ID:1PQIKVk8
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。

18: 名刺は切らしておりまして 2017/12/19(火) 20:05:47.11 ID:D3r0BNWi
Teslaが売れなくて困ってるのかもしれんぞ・・・

19: 名刺は切らしておりまして 2017/12/19(火) 20:11:07.79 ID:WtVlwHYe
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: 名刺は切らしておりまして 2017/12/19(火) 20:48:00.29 ID:6CrSKQ8K
>>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: 名刺は切らしておりまして 2017/12/19(火) 21:42:41.80 ID:cZtH0DBu
>>19
論文読め。結構GeForceが使われてる。

20: 名刺は切らしておりまして 2017/12/19(火) 20:12:25.05 ID:WtVlwHYe
大学であの派手な箱に入ったGeForce使ってたのかw

21: 名刺は切らしておりまして 2017/12/19(火) 20:15:36.35 ID:60g1vaYR
データセンターの定義次第だろザル規定

8: 名刺は切らしておりまして 2017/12/19(火) 19:47:29.26 ID:Q43kTuwZ
謎の半導体メーカーのくせに生意気な

29: 名刺は切らしておりまして 2017/12/19(火) 20:28:41.80 ID:RhpEHrPj
>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: 名刺は切らしておりまして 2017/12/19(火) 20:39:13.38 ID:9bHs/Rrg
>>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・・・

36: 名刺は切らしておりまして 2017/12/19(火) 20:42:11.13 ID:n9tIaANH
>>29
今62くらいだと思うが、IBMでほとんど全員がリストラされた世代じゃね

31: 名刺は切らしておりまして 2017/12/19(火) 20:35:30.85 ID:J/8J7kBY
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

37: 名刺は切らしておりまして 2017/12/19(火) 20:45:12.35 ID:yMU7iVRP
じゃぁQuadro使いましょうか…たけーよ!

43: 名刺は切らしておりまして 2017/12/19(火) 20:55:35.47 ID:sOu4Hu0m
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

54: 名刺は切らしておりまして 2017/12/19(火) 21:54:55.58 ID:IZcw6qqV
TeslaC2070の頃は20万くらいで買えたのに、今じゃ100万近いからなあ。

57: 名刺は切らしておりまして 2017/12/19(火) 22:10:53.38 ID:Zsd8VkfY
ラデ出番だぞ

引用元:http://egg.5ch.net/test/read.cgi/bizplus/1513679497/


794: Socket774 2017/12/19(火) 22:00:54.83 ID:n9FSVf6n
競合居ないからね

796: Socket774 2017/12/19(火) 22:06:12.10 ID:IyHVApGr
(ちらっ)Radeonいかがっすか?(はあと)

795: Socket774 2017/12/19(火) 22:05:12.68 ID:llWwXGYI
これはある意味チャンス説

797: Socket774 2017/12/19(火) 22:08:33.16 ID:D1wg6bO2
こういうのってどのくらいの強制力がるんだろう
サポートがなくなるだけで、無視して使っちまえばいいんじゃないか
研究室とかなんかもともとそういう使い方だろうし、データセンターでコンシューマ用使っているなら、それは間違いだろうし

802: Socket774 2017/12/19(火) 22:30:21.75 ID:xULXAbON
データセンター向けじゃない製品を安いからって買っておいて
問題が出るとサポート求めてクレームつけてくるやつらがウゼーから
規約でお断り明示したってことじゃないの
AMDにしてみたらチャンスなんだからタダで研究機関に配るぐらいすればいいのに

803: Socket774 2017/12/19(火) 22:31:52.59 ID:XNkltyI8
別に研究用で使う分には問題無いでしょ
多分中華あたりがゲフォでシステム組んでサポートが面倒なんだろう
それなりの規模の業務用システムなら業務用のテスラをサポート込みでちゃんと買ってねと言うのは理解出来る

804: Socket774 2017/12/19(火) 22:35:36.06 ID:ZdnAfYUV
俺も理解できる
しかしnvidiaのことだから
廉価なtelsa(geforceリネームして値上げ)ぐらい用意するのではなかろうか

805: Socket774 2017/12/19(火) 22:45:46.79 ID:z1sM147B
そんで普通のゲフォのほうはデータセンター用途で性能出なくするんだろ

811: Socket774 2017/12/19(火) 23:18:44.65 ID:ZvjeOfUJ
だからNを甘やかすなとあれほど言ったのに

引用元:http://egg.5ch.net/test/read.cgi/jisaku/1512130144/





2chまとめのまとめ

砲撃機ロボっていいよな

じいちゃん「お前の卒業祝いにPC買ったぞ」→驚きのスペックで俺困惑

PS4新機能のPCリモートプレイ使ってみたんだけど、なかなか捗るな

俺「パソコン触るなよ」妹「わかった」

ゲームは30fpsで十分 60fpsに拘る意味は無い

FPSで調子悪いときにありがちなことwwwww

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