【IT/PC】NVIDIA「データセンターにGeForceを使うの禁止な」規約変更により研究者ら困惑必至…(反応まとめ)

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

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/

via:5ch.net【IT】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

112: 名刺は切らしておりまして 2017/12/20(水) 12:31:17.82 ID:c82KdDAo

>>1
気持ちはわかるけど
自分ところの商品価格を決めるのは
その会社の自由だからな。

 

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

 

4: 名刺は切らしておりまして 2017/12/19(火) 19:39:09.29 ID:6NpriHfy
っていうかこれ何に使ってるかわかんの?(笑)

 

5: 名刺は切らしておりまして 2017/12/19(火) 19:41:24.30 ID:9vUXlp4t
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?

 

7: 名刺は切らしておりまして 2017/12/19(火) 19:44:53.33 ID:bnoDK7F/
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: 名刺は切らしておりまして 2017/12/19(火) 20:00:05.13 ID:uN0wW1tf
>>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。

 

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。

 

87: 名刺は切らしておりまして 2017/12/20(水) 07:36:00.79 ID:zsOPERN8
>>14
フリーのライブラリが充実するのを見計らったこのタイミングでの発表だもんなぁ、マジで汚いわあ

 

92: 名刺は切らしておりまして 2017/12/20(水) 08:42:53.26 ID:M+bZShfk
>>14
NDAで非公開ならともかく公開されてるAPIについて互換を持ったものを作ること自体はなんの問題もないよ

 

10: 名刺は切らしておりまして 2017/12/19(火) 19:50:04.93 ID:RpuMqbBQ
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

 

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。

 

88: 名刺は切らしておりまして 2017/12/20(水) 07:36:42.15 ID:zsOPERN8
>>17
予算申請で跳ねられるね

 

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。

 

22: 名刺は切らしておりまして 2017/12/19(火) 20:16:02.82 ID:PTzVxK5M
ゲーム用はGeforceが値上がってもAMDという逃げ道があるけど、
ディープラーニングはなぁ…

 

27: 名刺は切らしておりまして 2017/12/19(火) 20:21:12.67 ID:NOegar6I

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

 

89: 名刺は切らしておりまして 2017/12/20(水) 08:10:30.65 ID:EazrFVYd
>>27
中国政府がNVIDIAに制裁するから無問題

 

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・・・

 

41: 名刺は切らしておりまして 2017/12/19(火) 20:50:56.31 ID:95r2Ez2A
>>29
40年後の現状見たら、入らなくて良かったんじゃないの?

 

95: 名刺は切らしておりまして 2017/12/20(水) 09:07:16.85 ID:Ciq6gZan
>>29
テレビでCMしている程度なら、住宅の飛び込み営業でも家電量販店の店員でも生命保険会社でも泣いて喜んだんだろうな
あなたの親が哀れだ

 

104: 名刺は切らしておりまして 2017/12/20(水) 11:20:30.36 ID:3d2NEwaR
>>95
団塊の世代くらいまでは割とそういう認識。
仕事の内容は単なる工場作業員でも有名企業の工場に勤めたら勝ち組という

 

48: 名刺は切らしておりまして 2017/12/19(火) 21:18:11.32 ID:tOO2ZCU7
>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

 

55: 名刺は切らしておりまして 2017/12/19(火) 22:02:00.80 ID:V2jmQFFN
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

 

68: 名刺は切らしておりまして 2017/12/20(水) 00:57:03.84 ID:j/M23NQi
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: 名刺は切らしておりまして 2017/12/20(水) 01:09:45.58 ID:T1lfQA+N

>>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: 名刺は切らしておりまして 2017/12/20(水) 01:24:26.90 ID:j/M23NQi
>>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: 名刺は切らしておりまして 2017/12/20(水) 02:54:12.56 ID:KOubd7nG

>>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。

 

90: 名刺は切らしておりまして 2017/12/20(水) 08:18:31.82 ID:zWVn/Up/
>>75
演算器が不良で嘘解を出しても良い用途に使えってことだよ。
ブロックチェーンは他の演算と多数決をとるという
間違ってても良い前提でアルゴリズム組まれてるから。

 

103: 名刺は切らしておりまして 2017/12/20(水) 11:10:01.59 ID:OEU+6sUM

と思ったら >>75 の原文見ると
>No Datacenter Deployment.
なのか
Deployment禁止だと素直に読むなら実験もダメだな

それにしてもなんで deployment を運用と訳すかね

 

106: 名刺は切らしておりまして 2017/12/20(水) 11:48:50.86 ID:kBnIWc21
>>103
データセンターでなければ良い

 

92: 名刺は切らしておりまして 2017/12/20(水) 08:42:53.26 ID:M+bZShfk
>>73, >>75
まあ脅しだろうね
明らかにデータセンターで大々的に使うなら訴訟も覚悟してねってことでしょ

 

72: 名刺は切らしておりまして 2017/12/20(水) 01:19:07.19 ID:SvDkfDlJ
ここまでさくらインターネット無し
https://dc-cloud.impress.co.jp/news/2017/04/18/4498

 

77: 名刺は切らしておりまして 2017/12/20(水) 03:51:50.01 ID:Mzh101zV
(´・ω・`)これってものすごく現実的な答えを言えば、
法律を無視する中国だけが得する改定だよね

 

116: 名刺は切らしておりまして 2017/12/20(水) 15:53:46.99 ID:zJD6wL/N
データセンターだから~、つまり言い替えると民間の商用利用だから~て書いてる人は
清水氏の続報を読んだ方がいい
学術用途に関してもストップかけてるから

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テクノロジ・ゲーム

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