前两天，英伟达给了大家一个惊喜，是一条关于GeForce显卡的禁令。这款备受AI大众喜爱的显卡，以后不能用在数据中心了。英伟达前不久更新了最终用户协议，所有的GeForce显卡（包括Titan）都不能在数据中心跑深度学习。也就是说，基于GeForce和Titan芯片的深度学习云服务器，从此别过。
这不是演习。英伟达已经在日本开始行动了。日本的云服务商樱花公司，就在公告中表示已经收到英伟达的通知，已经暂停提供Quad GPU的购买服务，这个服务使用的是Titan X处理器。
据报道，任何涉及深度学习的数据中心，无论是商用数据中心还是学术界的数据中心，如果不购买价格更高的Tesla系列GPU，就无法继续展开研究。换句话说，如果你想继续按照以前的方式工作，那么就得付多好几倍的价钱。GeForce 1080 Ti报价699美元，国内售价一般在6000元左右。Titan Xp报价1200美元，国内售价一般12000元左右。Tesla K80报价3399美元，国内售价一般在40000元左右。Tesla P100报价5150美元，国内售价一般在50000元左右。
日本媒体在报道这件事的时候，能明显感觉到他们情绪很激动。WirelessWire News写道：“为什么学生实验和缺乏实际应用的商业研究需要支付10倍的费用？将用于游戏的GPU用在数据中心，价格就要涨10倍，这是不是太过分？”还有人给出了这样一个结论：“这是英伟达滥用垄断地位的明确证明。”但事实已是如此，不如咱们来看看仔细这个禁令。其实就是GeForce软件协议第2.1.3款中新增的最后一条。
No Datacenter Deployment. The SOFTWARE is not licensed for datacenter deployment, except that blockchain processing in a datacenter is permitted.
具体的声明如下：
从这个声明可以看出来，英伟达禁止的是GeForce和TITAN被用在配置规模更大、有大量多堆栈机架、需要7×24全天候运转的数据中心。对于研究人员使用GeForce和TITAN系列显卡进行非商业性研究，及在局域网而不是在数据中心中使用GeForce和TITAN的研究工作，这类应用不会被禁止。
那么大家聊一下：
1，大家觉得英伟达为什么要禁止在数据中心使用GeForce显卡跑深度学习？
2，英伟达的这个声明对于你现在的工作是否有影响？
3，英伟达现在的深度学习技术有哪些优势？
4，大家觉得农企和Intel的GPU或者深度学习解决方案和英伟达核弹有哪些差距，才让老黄如此的有底气？
