這幾天, 圍繞著英偉達的一份使用禁令, 國內的人工智慧和科技圈展開了極其熱烈的 '討論' , 但隨著昨天英偉達公布官方意見, 這件事終於水落石出.
結論只有一個——英偉達這次真的被 '冤枉' 了.
重新審視NVIDIA新規, 疑問究竟在哪裡?
首先我們先來重新 '複盤' 一下新規, 以及此次整個事件的爆發.
此次的新規定實際上來自於英偉達英文官網的GeForce驅動下載頁面, 用戶在下載驅動之前必須勾選相應的許可協議 (與安裝軟體之前必須勾選的那種相似) .
這也意味著——所有使用GeForce驅動軟體的用戶, 預設實際上是都同意了本許可協議.
爭議性的內容出現在 '授權許可' 部分中的 '限制' 項中, 具體 說法為 '數據中心並不被許可使用該軟體, 除非數據中心在進行區塊鏈運算. '
這一內容最早被德國科技雜誌golem.de發現並即時報道, 隨即被用戶 'booooomba' 發上Reddit論壇, 但在新聞的描述中卻悄然發生了改變——
'The new NVIDIA EULA prohibits Deep Learning applications to be run on GeForce GPUs. (新的NVIDIA EULA禁止在 GeForce GPU上運行深度學習應用程序. ) '
究竟為什麼 'booooomba' 會選擇這個角度來詮釋新規, 我們不得而知, 但這份新規的確帶來了以下幾個疑問:
這項規定中所指的 '數據中心' 究竟是指什麼? 為什麼區塊鏈運算會被排除在外?
'限制' 條款中其他三項都是常見的產品權利, 為什麼會在第四條出現一條如此具體的規定?
接下來, 雷鋒網就這三個主要疑問做進一步的解析.
關鍵疑問1: 究竟NVIDIA想限制什麼?
昨天, NVIDIA官方給雷鋒網的回複中, 可以明確得知一點——此次新規定針對的對象並不是普通的GeForce顯卡用戶, 而是大型數據中心. 而在擁有這些大型數據中心的, 往往是各大雲服務商.
NVIDIA官方聲明中是這樣說的: '不鼓勵用戶在嚴苛的大規模企業環境中不恰當的使用我們的GeForce和TITAN產品' .
同時NVIDIA還強調: '研究人員通常會將GeForce和TITAN產品用於非商業用途或其他不以數據中心規模運作的研究用途. NVIDIA無意禁止這些用途. '
通過這兩條闡述 , 我們不難看出其中的兩個, 需要同時滿足的關鍵界定標準: 是否商業用途, 數據中心規模.
將這兩個條件結合起來, 我們能得到的就是目前正在向用戶提供 'GPU雲計算' 服務的大中型雲服務商們.
關鍵疑問2: 為什麼要 '放' 區塊鏈一馬?
在很多之前的報道中, 很多媒體都或多或少加入了一種 '描述' :
'NVIDIA這次限制了數據中心, 卻放過了比特幣挖礦! ' , 有的友媒甚至在標題上大大的寫著 '英偉達新禁令: 不能隨便用GeForce顯卡跑深度學習 (挖礦可以) ' , 但事實真的是如此麼?
首先需要澄清的第一點是, NVIDIA從來就不支援GeForce系列產品用來挖礦.
今年年中, NVIDIA就曾在某顯卡品牌活動上直接表示: 'NVIDIA不鼓勵GeForce遊戲顯卡挖礦, 不鼓勵用戶這麼做, 要挖礦請使用專門的挖礦顯卡型號' .
雖然截至目前這句話仍未寫在任何規定當中, 但NVIDIA在今年年中拿出的專用挖礦GPU就是最好的證明.
今年NVIDIA推出的挖礦專用顯卡代號 'P106-100' , 在消費級市場的GeForce GTX1060顯卡 '修改' 而來, 但不僅沒有硬體映像輸出介面, 就連Dirext功能 (微軟的顯示API軟體, 目前Windows上的各類遊戲都需要此軟體才能運作) 也在物理層面上被閹割掉.
如此大費周章的目的只有一個——儘可能保護消費級市場.
在比特幣曾經輝煌的2013-2014年, AMD的HD7000系列也曾發生過長時間的斷貨現象.
但隨著2014, 2015年比特幣大幅降溫, 越來越多曾經用於挖礦的AMD顯卡 '重返' 消費級市場, 這一批經過挖礦 '虐待' 的產品極大地衝擊了AMD的消費級產品市場, 所帶來的售後問題更是讓AMD叫苦不迭.
對於顯卡挖礦潮這件事, NVIDIA實際上一直有著警戒之心, 今年早些時候由ICO帶動的 '挖礦潮' 興起時, 國內很多NVIDIA顯卡OEM廠商在產品包裝外部專門貼上表示:
'如果本產品被用於挖礦, 我們將保留拒絕保修和維護的權利. '
從AMD的前車之鑒, 到OEM廠商生命, 再到專門礦卡P106-100的推出, NVIDIA躲挖礦還躲不及呢, 怎麼可能對它表示支援的態度呢?
P106礦卡的驅動實際上由GeForce驅動修改而來
問題來了, 為什麼這次的規定中還會對區塊鏈運算放一馬呢?
在一位顯卡行業專業人士最終告訴其中的奧秘果——不是NVIDIA支援區塊鏈, 而是GeForce驅動實際上 '間接' 也用在挖礦專用顯卡上.
至於為什麼不專門弄一個系列的驅動嘛, NVIDIA沒那個功夫, 也不想花那個功夫.
關鍵問題3: NVIDIA為什麼要如此 '突出' 這項規定?
雖然說驅動的用戶協議通常大家都會點同意, 但NVIDIA將其與眾多的產品最基礎規定放在一起, 可見這項規定的重要性.
為什麼NVIDIA要如此 '突出' 這項規定? 直接原因除了 NVIDIA官方在聲明中提到的產品適用性擔憂之外, 更重要的是NVIDIA對於明晰消費市場, 企業市場區分的渴望.
必須提前著重說明的是, 這跟錢有關, 但並不是簡單的錢的問題.
因為在整個半導體產品市場, 這種情況也是普遍存在的, 從NVIDIA的競爭對手AMD, 到CPU老大英特爾, 實際上都有著自己的市場區隔. 當然根源還是消費級市場和企業級市場的差異.
消費級市場用戶的用途往往比較簡單, 同時對於產品的需求也比較集中.
例如GPU, 你只要圖形性能好和運行穩定就可以了.
但對於企業來說, 只提供硬體是遠遠不夠的, 你還需要給他們開發各種軟硬體介面, 你需要對各種應用場景進行適配, 你需要提供各種企業級服務, 甚至是工程師到現場進行技術協助.
這些羊毛自然應該出在羊身上, 也就造成了價格差距.
NVIDIA針對不同GPU加速應用推出的解決方案
如何分別對消費級市場, 企業級市場這 '兩群羊' 分別進行合理的收費, 最終成為了半導體行業企業都必須面對的一個問題.
而對能夠產生商業收益, 同時又需要更多產品服務的雲服務商收更多錢, 這本身就是 '合乎常理' 的.
從另外一個角度來說, '消費級產品比企業級更便宜' 甚至可以理解為 'NVIDIA合理地收取企業級市場費用, 進而降低消費級市場的成本' .
這不僅是公司整體策略的取捨, 更是市場競爭法則最終選擇出來的結果.
附加說明: 消費級產品真的不適用於企業級市場麼?
正如上面所說, 消費級市場和企業級市場 '天差地別' , 其中一個最好的說明就是兩者的使用環境差距:
消費級市場GPU通常安裝在機箱內, 需要自己完成整個散熱過程, 同時使用時長較短, 使用頻次較低.
企業級市場, GPU通常都被 '塞' 進伺服器機架中, 通常只裝備散熱器而依靠外部力量 (風, 液體) 來完成散熱過程, 使用時長非常長, 使用頻次非常高, 穩定性要求永遠優先.
這也讓兩個市場的產品在各方面差異性巨大, 例如外形.
以同樣使用GP102核心 (具體型號不同) 及關鍵處理器參數十分接近的的GeForce GTX1080Ti和Tesla P40為例. 前者和後者的外形是完全不一樣的:
GTX1080Ti自帶渦輪風扇, 同時顯卡散熱器尾部並不可以流通空氣, 這種散熱方式在消費級PC市場的使用環境中非常高效.
而Tesla P40則採用了無風扇, 頭尾貫通的設計. 可以數張緊密地排在伺服器中, 同時不影響散熱效果.
除了外觀上的不同外, NVIDIA實際還會花一些潛在的功夫.
雖然GPU生產過程中用著相同的材料和工藝, 但最終的成品往往還有一些細微差距.
例如有些GPU能夠在較低的電壓下工作, 有的GPU擁有更高的超頻性能等等, 這些細微的差距再加上NVIDIA在產品參數上的區別調校, 最終形成了伺服器產品的冗餘性.
主流雲服務商用的就是企業級產品
在結合眾多因素考慮之後, 相信你或許已經有了自己的判斷, 至少在雷鋒網看來:
這次新規只是NVIDIA對於自身產品業務的一次明晰, 而 '不幸' 中招的企業, 都是之前 '不按雲服務行業規矩' 的公司.
雷鋒網就此還專門採訪了國內的雲服務巨頭阿里雲和騰訊雲, 其中阿里雲表示不予置評.
但根據雷鋒網查詢, 阿里雲實際上一直與NVIDIA保持著密切的合作, NVIDIA最新的Tesla V100系列GPU也已經到了阿里雲手中, 正在部署之中.
騰訊雲給出的回應則更加直接:
'用GeForce GPU打造企業級IaaS (基礎設施即服務) 服務, 然後來售賣這種做法, 我們並不推薦. 從企業級用戶的需求來看, 他們更看重穩定性. Telsa系列穩定性, 能效比的確有優勢. '
在詢問道NVIDIA與其合作的價值時, 騰訊雲工程師表示: 'NVIDIA對我們硬體上的支援是非常迅速的.
騰訊雲在此基礎上, 通過深度開發, 推出了多款產品滿足用戶的需求. '
有趣的是, 亞馬遜AWS今年10月就已經引入了NVIDIA的8路Tesla V100 GPU加速器, 並且作為全新的雲服務提供給終端用戶.
這樣看來, 雖然用GeForce在賬面上更划算, 但這樣去打造企業級服務的雲服務商, 其實只是行業 '異類' .
寫在最後: 吃水也要喂一口打井人
作為並行計算, 乃至人工智慧時代的主要 '動力源' , NVIDIA的數款GPU利用自身不斷提升的性能在帶動著整個行業前進.
而且NVIDIA做的並不僅僅是打造產品這一項, 開發軟硬體介面, 提供應用解決方案, 孵化創業公司, 舉辦技術峰會等等.
與其黑NVIDIA '壟斷' , 倒不如說NVIDIA自身技術不斷的 '躍進' , 造就了其產品和服務中的巨大優勢.
但因為一個企業在技術和市場方面發展快而去限制它, 防止它 '壟斷' , 是否又違背了技術發展和市場發展的本意, 或者說那才是真正的 '濫用' 權利呢?
