一直以來，對于不少游戲玩家來說，英偉達旗下的 GeForce 消費級顯卡一直是熱門之選；隨著人工智能和深度學習的興起，GeForce 又被某些用戶用于進行深度學習相關任務。

對于想省點錢的用戶來說，這事兒沒什么毛病；但是急于用深度學習來提升其 Tesla 高端 GPU 銷量的英偉達，卻不樂意了。

清水亮對英偉達的指責

近日，日本 Ubiquitous Entertainment 總裁兼 CEO 清水亮發布文章稱，英偉達更新了其 EULA（End User License Agreement，終端用戶許可協議），禁止用戶在數據中心部署 GeForce 配套軟件。

GeForce 的配套軟件，是 GeForce 用來發揮自身硬件性能所必須的；而軟硬件的深度結合，也正是英偉達的絕對優勢所在。

正如清水亮在文章中說，實際上，在全球范圍內，英偉達是唯一一家能夠提供 API 和半導體來滿足大量乘積累加函數運算（sufficient multiply-accumulate operation）需求的公司，而后者正是深度學習的基礎。

據雷鋒網了解，當前的絕大多數深度學習框架和庫都依賴于 CUDA，而 CUDA 正是由英偉達獨立推出的并行計算架構；這就意味著失去了英偉達的官方驅動支持，GeForce 將無法用于深度學習任務。

至于第三方為英偉達顯卡開發的 Nouveau 驅動，并不支持 CUDA.

換句話說，沒有英偉達官方的軟件許可，使用 GeForce 進行深度學習訓練是幾乎無法進行的。

據此，清水亮認為，英偉達的這一更新意味著，無論是消費用戶還是企業用戶，都將不能再采用 GeForce 顯卡，在其所部署的數據中心上運行深度學習任務。

清水亮指責稱，很明顯，英偉達是在濫用自家在 GPU 領域的壟斷地位；尤其是對于想要進行深度學習實驗的學生群體和那些尚且未能走向商業化的企業而言，這種做法是非常不合理的。

對此，地平線創始人兼 CEO 余凱評論也認為：

未來 Google 也許走類似同樣的路，說用 TensorFlow 只能用我的 TPU.任何大公司一定會利用自己的壟斷優勢來控制市場。

實際上，英偉達不僅僅修改了條款，并且已經根據條款采取了行動。2017 年 12 月 21 日，日本著名云服務商 SAKURA 宣布停止提供基于 GeForce Titan X 的主機，原因正是其收到了英偉達（日本）要求停止使用 Geforce 系列的書面通知。

其實還是錢的問題

當然，如果用戶想要繼續進行深度學習訓練，可以購買英偉達旗下的 Tesla 系列 GPU，后者是專門面向深度學習推出的高端產品。

但問題在于，Tesla 系列比 GeForce 系列在性能上其實并沒有高出特別多，而后者卻是夠用的；但 Tesla 系列的價格卻貴得多，甚至達到了 10 倍以上。

雷鋒網在這里以 GeForce GTX 1080 和 Tesla P100 做對比。雙方都采用了 PASCAL 架構，CUDA 核心數分別為 2560 和 3584（后者比前者多了不到一半），單核 TFLOPS 后者略多一點，當然在顯存速率和最大功率上的提升比較明顯。

在實際的訓練測試中，雙方的表現如下圖所示：

可以看出，在能耗和溫度上，Tesla P100 的確比 GeForce GTX 1080 有著性能和穩定性上的優勢，但這種優勢并不是碾壓性的質的優勢。

體現在價格上，GeForce GTX 1080 的官網價格為 549 美元；而 Tesla P100 在 Thinkmate 的報價為 5699 美元。這個超過 10 倍的價格差距，可以說是絕對碾壓了。

Tesla 系列非常好，但是價格巨高；GeForce 差了點，但能湊合用，而且價格非常低。因此，雷鋒網認為，對于那些想要進行深度學習研究卻又囊中羞澀的用戶來說，GeForce 顯然是一個更具性價比的選擇。

因此，很明顯，英偉達是想切斷將 GeForce 用于深度學習的這條低門檻路徑，以此來推動 Tesla 系列的銷量；而更高的價格意味著更高的利潤。