专栏首页量子位飙涨70倍!高端GPU在京东卖疯了,万元显卡为何分分钟抢光?

飙涨70倍!高端GPU在京东卖疯了,万元显卡为何分分钟抢光?

量子位 | 舒石 李林 发自 凹非寺
TITAN X Pascal在京东上很快销售一空

“信丨仰丨升丨级!”

今天午夜0点,英伟达(NVIDIA)TITAN X Pascal显卡,再次在京东“开启抢购”,而且每人限购一片。几分钟之后,这个售价9699元的高端显卡一抢而空。

这可能是TITAN X Pascal发售以来,用户买的最从容的一次。而下次再开售还不知何时。

70倍

去年10月18日,当时售价还是9499元的国行TITAN X Pascal,首次通过京东在国内发售。当天上午10点开卖,不到1分钟首批“卡皇”全部售罄。据说京东这批货原本准备卖三天。10月25日,第二轮开售,也是1分钟内抢购一空。

一个显卡,一个售价近万元的显卡,竟然卖的这么火爆?在京东上一卡难求?没错,而且这背后还有还有一个更为有意思的趋势:京东渠道5000元以上的显卡,去年销量增长了6倍;8000元以上的显卡销量,去年增长了70倍!

量子位独家获悉的这个数据,真实而又震撼。8000元以上的显卡销量,增幅远超5000元以上的显卡。70:6!

为什么高端显卡的销量,爆发式增长?中关村的电子卖场都关门了,电脑DIY的风潮又回来了?或者我国的社会主义建设,已经让人民生活富足到这个程度了么?

NVIDIA CEO黄仁勋(来自网上的调侃图)

如果你关注人工智能行业,可能已经多少猜到,高端显卡的销量猛涨,与深度学习的爆发密不可分。去年AlphaGo不断的掀起深度学习的波澜,还记得么?实际上,量子位也通过可靠渠道证实,京东的高端显卡基本出货给了深度学习的开发者。

这里说的高端显卡,除了TITAN还包括Tesla系列,其中京东是TITAN在国内的独家代理。据估计,高端显卡市场京东占有75%的份额。

TITAN X Pascal当然不止京东有售。理论上,NVIDIA官网也能买,但一样没货,预约遥遥无期。想要快点买到,可以试试淘宝。

淘宝上的TITAN X Pascal卖家,大多是海外代购的模式,帮你从国外买了再寄回来。

淘宝上的售价,看起来更便宜:只要8888元。但是,买家还需要另外自付进口关税,15%税率大概1000-1200元,代购周期25天左右。或者是选择9888元的国内现货。

京东上非自营渠道,这块显卡的售价甚至能卖到1.5万。

看起来,淘宝上也不算贵的离谱,或者有现货,或者有个交货的时间。不过,量子位和淘宝上排名靠前的几位店家聊了一下,店主们纷纷表示,对于用显卡搞深度学习有所耳闻,但是这类买家并不多。用户评论里似乎也是游戏玩家多。

这是为什么?也许是因为淘宝店主的这句话:“不能开发票”。

卡皇

如果不是游戏发烧友,大部分买NVIDIA高端显卡的用户,可能都是用于搞深度学习的组织和公司。对开发票有硬需求。

他们为什么要用NVIDIA的显卡?因为CUDA框架和CuDNN库。所有的机器学习框架,包括最流行的TensorFlow在内,都有赖于此。

CUDA是一种并行计算架构,也是一种能让GPU变得通用化的技术,有了这一技术GPU就能解决复杂的计算问题。NVIDIA的显卡基本都支持CUDA。

NVIDIA生产的GPU有几十种型号,分成了几条产品线:消费领域的GeForce系列、专业绘图领域的Quadro系列、高性能计算领域的Tesla系列。或者说,GeForce用于PC,Quadro用于工作站,Tesla用于服务器。

不过我们今天说的NVIDIA TITAN X,也是NVIDIA列出的“为深度学习打造的GPU”之一,其实已经不再冠以GeForce的名头。

2012年深度学习大放异彩之前,用GPU训练神经网络还是一小撮人的实验,到现在,已经变成了业界共识,而用得最多的,就是NVIDIA的Tesla和GeForce系列,Quadro系列据说因为性价比太低往往被忽略。

去年7月,NVIDIA推出TITAN X Pascal。下面这张图,用以说明最新的Pascal架构,和之前的Maxwell、Kepler架构相比,具体参数有什么提升。最主要的是TITAN X Pascal在单精度浮点运算能力、CUDA核心储量和内存带宽上有所提升。

NVIDIA GPU参数对比

经济账

然而,搞深度学习真的需要DIY“攒机”么?

当然也不是,外有亚马逊提供的云服务,内有各大巨头提供的高性能云服务。在国内,亚马逊AWS访问速度略慢,用起来一个月大概也得200美元;而不用国内的云服务,和午餐不加鸡腿是一个道理:想省点钱。

能省多少呢?自己攒机,最大的开销就是显卡。上两块TITAN X,两万多块钱就出去了。那我们再看看云服务的价格:

价格对比

不管用哪家的产品,换算下来都是一年至少10万元的水平。而刚才我们也讲了,如果自行搭建系统,费用大概2万多块钱,如果还想再找个托管的机房,一年差不多3万左右。所以,如果不是对GPU有极端的需求,自己动手简直丰衣足食。

另外,关于TITAN X和Tesla,Caffe作者贾扬清和NVIDIA GPU架构工程师吕超都曾在知乎上表示,TITIAN X相对属于价格便宜量又足,Tesla的优势对深度学习意义不大。

当然,前提还是动手能力强,后期的维护也不容忽视。如果DIY那么完美的话,阿里、腾讯的服务岂不是毫无价值。

犹记去年MXNet作者李沐在博客中写道:整个一年都在买买买GPU,为了省点钱煞费苦心,荒废了很多其他重要事情,“对于土豪人群,推荐直接上大厂整体GPU集群解决方案”。

其实,也并不是非得花费上万,才能搞一套深度学习的系统。

此前量子位还编译过这样一篇文章:《如何用廉价硬件玩转深度学习》,这篇文章可以教你怎么用不到1000美元的成本,搭建一个深度学习系统,这个系统的GPU选用了GeForce GTX 1060 3GB。

文中还指导了如何装系统、搭环境等。

而在最近的另外一篇英文博客中,博主花费1654刀组建了一套深度学习系统,显卡用的是GeForce GTX 1080 8GB。在量子位微信公号回复:“秘笈”两个字,我们就把上述两篇文章的传送门发给你。

另外,最近NVIDIA的股票被金融大鳄索罗斯清仓,这是怎么回事儿呢?回复:“索罗斯”三个字,我们告诉你背后的秘密。

好啦,今天先到这里。玩GPU么?少年……


本文分享自微信公众号 - 量子位(QbitAI),作者:没钱买GPU的

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2017-02-21

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