一些公司在印度AI使命中对即将淘汰的图形处理单元（GPU）表示担忧。部分GPU早在去年一月就被Nvidia宣布为淘汰产品。云服务提供商（CSPs）试图出售这些淘汰的GPU。有投标者认为，印度AI应该邀请专家评估投标，以确保公平性。
据称，Nvidia A100张量核GPU已被宣布为淘汰产品。在印度AI使命的GPU招标中，共有176块Nvidia A100 GPU，占总提议的18,693块不同型号GPU的一小部分。据印度IT部长Ashwini Vaishnaw透露，通过一个即将上线的门户，用户可以访问这些GPU。Nvidia拒绝发表评论。
投标者质疑为何要求他们采购旧一代的GPU，并匹配L1价格。此前，有报道指出，投标者被要求在2月12日前匹配L1价格。
Nvidia在2024年1月宣布了A100的淘汰，并将停止所有A100产品的生产，包括PCIe和SXM A100 GPU。然而，另一家位于新德里的E2E Networks表示，在主要云服务提供商（CSPs）中，A100仍然可以购买。
淘汰公告仅仅意味着这些产品不再可供服务器原始设备制造商（OEMs）购买。Tarun Dua，E2E Networks的首席执行官在接受《经济时报》采访时指出，并非所有AI工作负载都需要最新的GPU。
印度AI使命没有回应《经济时报》的邮件请求。
Sunil Gupta，Yotta Data Services的首席执行官（L2投标人），在接受《经济时报》采访时说：“只要这些GPU不引起问题，我们就可以使用它们。如果有性能问题或GPU卡损坏的情况发生，可能无法获得技术支持或更换。因此，在关键生产工作负载中使用淘汰和无支持的产品是不合适的；这类产品适合用于开发/用户接受测试（UAT）环境。”UAT是软件测试的一个阶段，在这个阶段中，最终用户会在实际条件下测试软件。它也被称为beta测试或最终用户测试。
Anuj Bairathi，Cyfuture的首席执行官（非十家技术合格投标人之一），作为一个独立专家，在云计算服务领域评论道：“当像Nvidia、AMD和Intel这样的OEM推出新的GPU和CPU版本时，他们会将旧版本标记为淘汰产品。这并不意味着这些GPU将不再使用。尽管A100已宣布为淘汰产品，但它仍然是一款非常强大的GPU。例如，目前市场上最热门的显卡H100可能会在几个月内被淘汰。然而，在那些强大的显卡上进行AI工作负载处理仍然是可能的；研究者、科学家、工程师和学生可以继续使用它们来处理AI工作负载，并查看是否旧一代显卡的价格比新一代更优惠。”
Vinay Chhabra，AceCloud管理总监（另一家独立评估云服务提供商），表示使用淘汰显卡取决于每个工作负载的独特需求。“在快速发展的AI领域中利用被淘汰的显卡如Nvidia A100展示了行业的适应性和对最大化价值和效率的承诺。”Chhabra补充道，“这些显卡继续推动着AI的进步，在竞争成本下支持大规模模型训练、深度学习和数据密集型分析。”
虽然新的硬件备受关注，但A100仍然是一个可靠且强大的解决方案，在全球显卡短缺的情况下尤为突出。“随着需求持续超过供应量，在等待下一代硬件的同时优化现有基础设施可以维持高性能计算。”Chhabra说，“与新一代硬件相比，在供应短缺和贸易限制的情况下使用旧显卡可以帮助组织节省成本并保持良好的性能。”
成本效益分析显示：Nvidia A100 40GB（单个）按需成本为人民币136元；一个月预订成本为89元；六个月成本为85元；每年成本为81元；电子信息技术部（MeitY）将补贴Nvidia A100 54元；对于性能更优的产品，则补贴28元。
总结：本文讨论了印度AI使命中的图形处理单元（GPUs）采购问题及其相关争议。部分公司对即将淘汰的GPUs表示担忧，并认为应邀请专家评估投标以确保公平性。文章还探讨了为何选择旧一代GPUs的原因及它们在不同应用场景中的适用性，并强调了利用被淘汰显卡的成本效益分析及其对优化现有基础设施的重要性。
