GPUコンピューティング脱落者から見たNVIDIA GPUの利用規約騒動｜暗黙の型宣言

一週間ほど前から，NVIDIAがGeForceのデータセンタ利用を制限した話がネットを賑わしはじめた．おもしろいことになってるなと感じたので，私の経験と，それに照らし合わせて今回の騒動に感じた事を語りたくなった．記憶も記録も曖昧であるため，年寄りの昔話程度に読んでもらいたい． ここでいうおもしろいとは，滑稽という意味ではなく，興味深いという意味合いである．この件で色々な対応を迫られている方々を蔑む意図は微塵もないことはご理解いただきたい． 今回の騒動に抱いた感想俗っぽい言い方をすると「恋人がこちらをフって乗り換えた相手が意外に曲者で，元恋人が困っているのを眺める気持ち」だろうか．そのような経験をしたことはないし，恋人というほどNVIDIA社に固執しているわけでもないが． 事の発端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 これが最

[chintaro3]

「ディープラーニングでは非常に大量の学習データを用いるので，ごく希にメモリエラーでどこかの数値が変化しても，学習が進むにつれて統計的に鈍されて影響が極めて小さくなるように思われる」なるほど

[otihateten3510]

心地いい文章だなあ。先生のお話って感じ。

[natsutan]

面白かった

[nanoha3]

そういやRadeonはユーザードライバーがあったなー　GeForceも同様にDL用ドライバーを誰かが書くのが平和なのかも。

[satomi_hanten]

フリーライド・・・？AMDみたいに自分でフルセット揃えられないからOSSに丸投げしたのをフリーライドと呼ばずにNVIDIAをフリーライドと呼ぶ人が居る・・・？の・・・？

[yaruki]

物理シミュレーションの人は物理知識があってもコンピュータスキルはそこまで高くない人が多いので、GeForceで冒険するよりTeslaで安心を買いたいというのがあったと思う。スキルの高いAIの人とは状況が違うよな。

[geopolitics]

対象によってエラーの許容が違うということか。

[hdkINO33]

“物理シミュレーションとディープラーニングの違い”

[tick2tack]

GPGPUのここまでの流れ。非常に面白い。"物理シミュレーションとディープラーニングの違い"　から製品の住み分けが出来なくなった為に今回の騒動になったのか。

[hylom]

面白い。TITANってなんで注目されるのか不思議だったのだがそういう経緯だったのか。

[rryu]

ディープラーニング用途だと安いGeForceの方が速いのか。

[IGA-OS]

“NVIDIA社が物理シミュレーションの分野で行ったGeForceとTeslaの差別化が，ディープラーニングには通用しなかった”

[sisya]

nVidiaの事情がうっすら垣間見える興味深い記事。確かに記事中の理由ならnVidiaが急に強行な態度に出た理由が腑に落ちる。用途に合わせて違うライセンス料を取るしかないのだろうか。

[goodstoriez]

“物理シミュレーションとディープラーニングの違いから，冒頭のおもしろいという言葉が出てきた． NVIDIA社が物理シミュレーションの分野で行ったGeForceとTeslaの差別化が，ディープラーニングには通用しなかった．”

[halfrack]

“物理シミュレーションとディープラーニングの違い”とか色々面白い

[mahal]

元々畑違いの物を違う分野でブン回す的な経緯上、良くも悪くも場当たりな面も…というお話なのかな＞「NVIDIA社が物理シミュレーションの分野で行ったGeForceとTeslaの差別化が，ディープラーニングには通用しなかった」

[tyoro1210]

『この時点でNVIDIA社を知らない日経に問題がある』ｗ /『倍精度演算が必要な物理シミュレーションよりは，単精度演算でも問題のないディープラーニング』『共に成長している』