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【湖北,武汉市】[JJ202401235]GPU服务器网上竞价成交公告的中标通知书

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发布时间： 2024-09-29

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中标公告详情

[JJ***5]GPU服务器网上竞价***发布时间：2024-09-29 成交信息成交信息成交供应商： *** 成交金额***9,750.00 成交理由：符合要求，价***告列表标题采购项目信息公告列表需求附件暂无项目名称 GPU服务器项目编号***时间*** 联系人电话支付方式货到验收后付款合同签订时间竞价***作日交货时间合同签订后1 工作日送货地址湖北 ***市 ***区 ***路1037号华中科技大学***楼供应商资质要求 1.符合《政府采购法》第二十二条规定的供应商基本条件; 售后服务要求原厂未拆装的全新正品行货，原厂直发华中科技大学，厂商官网可查最终用户是为“华中科技大学”，保修信息、出厂配置信息与招标参数要求一致，机器出厂日期不早于招标截止日期。整机及配件必须均为原厂全新正品，拒绝第三方配件、水货、二手货。交付时逐项核对验收，不符合竞价***做退货处理，同时追究相关责任，并赔偿以此造成的一切损, 原厂提供随机五年的（247）4小时上门的人工+备件免费白金质保服务成交货物信息列表序号品目商品名称品牌型号数量计量单位质保期(月) 单价*** 服务器 GPU服务器超迅 /CXUN SYS 420GP 2 台 60 99875.0 技术参数超迅 /CXUN SYS 420GP系统需要采用最新系列EPYC/XEON Platinum系列并发处理器，并发处理器数需要2个，单颗处理器核心线程数量不低于64个；至少需要提供4.95万亿次每秒的浮点计算能力，工作频率不低于3.4GHZ：本系统采用高效数据系统，由于需要提供处理器直接数据读取，工作频率至少需要3200MHz，可分配容量每个处理核心至少需要4 GB的容量； 3）高速处理模块：为提高系统的运行效率，需要额外增加专业高速图形处理模块，处理模块采用主动散热模式，供电环境由本系统统一供应，处理模块至少需要提供16.2万亿次每秒的单精度浮点计算能力以及130.4万亿次每秒的Tensor计算能力，加速缓存空间总共需要4GB的容量，GPU模块8个，最大可扩展至8个， 4）系统存储；不少于1T SSD SATA 一块；不少于20T SATA 企业级 HDD数据盘 5）内存模块数量：支持4TB内存，需要提供第二代傲腾非易失性内存与DDR4内存搭配使用≧128GB，主频3200GHZ; 网络：板载不低于两个万兆电口,2个双口X710 光口带模块； 6）供电模块：为了确保平台的稳定可靠运行，需要提供≧2600 w2+2冗余的1、2+2冗余供电模块； 7）规格：4U机架，需机器运行噪音低于***分贝；8）GPU计算卡，支持8个NVIDIA RTX /TESLA双宽显卡,GPU显卡；最新英伟达单涡轮原厂专业计算卡4090 ≧8块，显存≧24GB ，RTX 4090 /GPU卡及带GPU风扇显卡温度控制70度以下；9）带键鼠套件一套，控制器- SW RAID 0, 1,5,10 6，支持SSD优化技术，专用启动盘≥2，有启动盘RAID，SD卡数量≥2，SD卡可组成RAID；服务器出厂自带如下性能系统： 1．采用轻量级容器虚拟化技术和Kuberates管理平台，实现对CPU、内存、磁盘等资源的虚拟化和统一管理。针对人工智能领域的特定需求，提供GPU等异构计算资源管理接口，实现对GPU等异构计算资源的虚拟化统一管理，支持为容器以直通方式挂载GPU等异构计算资源； 2. 支持容器间infiniband高速通信 3. 允许用户上传自定义的代码程序和数据文件，通过在线提交计算资源需求即可启动训练任务，支持单机多GPU和多机多GPU的训练任务。支持在Web界面通过jupyter、远程图形桌面直接访问虚拟环境。支持通过pycharm方式上传代码和数据，提供功能截图证明； 4. 支持输出损失率、准确率等动态可视化监控图表，同时支持输出训练过程日志，并提供日志下载功能； 5.具有硬件加密功能，服务器支持采用硬件加密的方式接入集群； 6. 具有镜像管理功能，支持私有镜像仓库，集中化管理用户的镜像。能够提供新建项目、设置用户权限等功能。支持用户对本地镜像的编辑，镜像推送，删除等操作，提供功能截图证明； 7. 系统支持管理员和普通用户两种角色用户，管理员可以为普通用户创建一个或多个独立的GPU集群环境，并可以限制CPU、GPU、内存等资源量的大小，将资源分割成多个独立的集群，方便为多个部门提供服务，提供功能截图证明型号、插槽位置、显存使用量、电压使用量、温度、风扇转速、负载状况等指标、图标显示界面刷新率为秒级；监控模块国产自主可控并提供软/硬件证书； 12） Ubuntu Linux CENTOS 7.8/ 18.04及以上操作系统： 1.GPU CUDA 编译环境：CUDA Toolkit ，GPU Driver； 2.深度学习框架：Tensorflow，mxnet，pytorch, caffe 等等； 3.NVIDIA DIGITS GPU 训练系统； 4.Deep Learning SDK ：深度学习原生库 CuDNN，深度学习推理引擎（TensorRT）； 5.NVIDIA Docker 容器平台:包括编程、运行、系统工具、系统函数库等都打包到一个完整的文件系统中，可安装到任何一台服务器上； 6.深度学习加速库：cuBLAS， cuSPARSE , NCCL。华中科技大学 ******月***日相关公告 GPU服务器网上竞价*****:19 GPU服务器网上竞价***:17

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