日前据悉，GPU巨头Nvidia公司已经改变了GeForce和Titan图形处理器所需的驱动软件许可协议，并禁止在数据中心使用。
　　
　　该公司声称，此举是由于GeForce和Titan并非以数据中心部署为基础而构建的，但许多人认为这是Nvidia公司为了确保客户购买价格更昂贵的TeslaGPU产品线的一种方式。
　　
　　Nvidia公司更新的最终用户许可协议（EULA）指出：“这款产品并没有在数据中心部署。该软件未获得数据中心部署的许可，但允许数据中心内的区块链处理。”
　　
　　在一些客户在Reddit提出一些担忧之后，Nvidia公司发表声明说：“GeForce和Titan GPU从来没有用于数据中心部署的设计，而这对全天候运营的硬件、软件和散热要求非常复杂，并且通常是多层机架。为了澄清这一点，我们最近在GeForce专用的EULA中增加了一项规定，以防止在苛刻的大规模企业环境中滥用我们的GeForce和Titan产品。”
　　
　　Nvidia公司的一位发言人补充说：“我们认识到研究人员经常将GeForce和Titan产品用于非商业用途或其他不以数据中心规模运作的研究用途。Nvidia公司并不打算禁止这种用途。”
　　
　　随着人工智能研究人员转向采用GPU以处理专业机器学习工作负载，Nvidia公司的股价在2017年飙升了约85％。Nvidia公司的CUDA平台和编程模型已经被人工智能开发者社区广泛采用，并获得了Nvidia公司的cuDNN机器学习库支持。
　　
　　其竞争对手AMD公司的软件一直不太成功，但正在努力追赶。AMD公司希望获得对Radeon Instinct系列的支持，Radeon Instinct系列是围绕Radeon开放计算平台（ROCm，以前称为Boltzmann计划）构建的硬件和软件栈。
　　
　　2017年，AMD公司与百度公司合作，在百度公司的数据中心优化Radeon Instinct GPU软件。然而不久，百度、阿里巴巴和腾讯一起宣布将部署Nvidia Tesla V100 GPU加速器。
　　
　　百度公司表示：“借助现有最先进的人工智能技术，我们正在加速人工智能的应用，并将为我们的客户和整个社会创造更多的机会。”
　　
　　虽然Nvidia公司不允许其他公司在数据中心使用其GeForce GPU，但可能不会遵循自己的建议。去年，该公司宣布推出“GeForce Now”，这是一款基于云端的游戏服务，可以访问基于GTX1060和GTX1080的虚拟机。目前，它在11个地点运营平台，每个平台都可能涉及数据中心。
　　
　　编译：Harris