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[JJ202500437]服務器網上競價成交公告

[JJ202500437]服務器網上競價成交公告

基本信息
信息類型:結果公示
區域:湖北
源發布時間:2025-05-13
項目名稱:******[查看]
項目編號:******[查看]
招標文件下載
我要報名
采購項目信息
項目名稱 服務器 項目編號 JJ******7
開始時間 2025-05-06 11:36:20 截止時間 2025-05-09 11:36:20
聯系人 ******** 電話 ********
支付方式 貨到驗收后付款 合同簽訂時間 競價成交后3工作日
交貨時間 合同簽訂后3 工作日
送貨地址 ******大學南一樓西304
供應商資質要求

1.符合《政府采購法》第二十二條規定的供應商基本條件;1.符合《政府采購法》第二十二條規定的供應商基本條件;1.符合《政府采購法》第二十二條規定的供應商基本條件;具有獨立承擔民事責任的能力;2.具有良好的商業信譽;3.具有履行合同所必需的物資和專業技術能力;4.有依法繳納稅收和社會保障資金的良好記錄;5.參加高校采購經營活動中沒有重大違法記錄

售后服務

************大學”,保修信息、出廠配置信息與招標參數要求一致,機器出廠日期不早于招標截止日期。整機及配件必須均為原廠全新正品,拒絕第三方配件、水貨、二手貨。交付時逐項核對驗收,不符合競價要求的一律做退貨處理,同時追究相關責任,并賠償以此造成的一切損, 原廠提供隨機三年的 (24*7)4小時上門的人工+備件免費白金質保服務

成交貨物信息列表
序號 品目 商品名稱 品牌 型號 數量 計量單位 質保期(月) 單價(元)
1 服務器 服務器 超威 SYS 4124 1 36 96800.0
技術參數 本系統采用最新系列EPYC/XEON Platinum系列并發處理器,并發處理器數需要1個,單顆處理器核心線程數量不低于64個;至少需要提供4.95萬億次每秒的浮點計算能力,工作頻率不低于2.9GHz動態頻率不低3.4GHZ(做仿真計算必須滿足):本系統采用高效數據系統,由于需要提供處理器直接數據讀取,工作頻率至少需要3200MHz,可分配容量每個處理核心至少需要4 GB的容量; 3)高速處理模塊:為提高系統的運行效率,需要額外增加專業高速圖形處理模塊,處理模塊采用主動散熱模式,供電環境由本系統統一供應,處理模塊至少需要提供16.2萬億次每秒的單精度浮點計算能力以及130.4萬億次每秒的Tensor計算能力,加速緩存空間總共需要4GB的容量,GPU模塊8個,最大可擴展至8個, 4)系統存儲;不少于三星2T SSD SATA 一塊;不少于希捷8T SATA 企業級 HDD數據盤 (后期還可以擴展23塊3.5寸SATA盤)5)內存模塊數量:支持4TB內存,需要提供第二代傲騰非易失性內存與DDR4內存搭配使用≧256GB,主頻3200GHZ; 網絡:板載不低于兩個萬兆電口,2個雙口X710 光口帶模塊; 6)供電模塊:為了確保平臺的穩定可靠運行,需要提供≧2400 w1+1冗余的1、2+2冗余供電模塊; 7)規格:5U機架,需機器運行噪音低于50分貝 ;8)GPU計算卡,支持4個NVIDIA RTX /TESLA雙寬顯卡,可以擴展GPU顯卡;最新華碩英偉達單渦輪原廠專業計算卡4090D ≧4塊,顯存≧24GB ,RTX 4090 /GPU卡及帶GPU風扇 顯卡溫度控制70度以下;9)帶鍵鼠套件一套,控制器- SW RAID 0, 1,5,10 6,支持SSD優化技術,專用啟動盤≥2,有啟動盤RAID,SD卡數量≥2,SD卡可組成RAID;服務器出廠自帶如下性能系統: 1.采用輕量級容器虛擬化技術和Kuberates管理平臺,實現對CPU、內存、磁盤等資源的虛擬化和統一管理。針對人工智能領域的特定需求,提供GPU等異構計算資源管理接口,實現對GPU等異構計算資源的虛擬化統一管理,支持為容器以直通方式掛載GPU等異構計算資源; 2. 支持容器間infiniband高速通信 3. 允許用戶上傳自定義的代碼程序和數據文件,通過在線提交計算資源需求即可啟動訓練任務,支持單機多GPU和多機多GPU的訓練任務。支持在Web界面通過jupyter、遠程圖形桌面直接訪問虛擬環境。支持通過pycharm方式上傳代碼和數據,提供功能截圖證明; 4. 支持輸出損失率、準確率等動態可視化監控圖表,同時支持輸出訓練過程日志,并提供日志下載功能; 5.具有硬件加密功能,服務器支持采用硬件加密的方式接入集群; 6. 具有鏡像管理功能,支持私有鏡像倉庫,集中化管理用戶的鏡像。能夠提供新建項目、設置用戶權限等功能。支持用戶對本地鏡像的編輯,鏡像推送,刪除等操作,提供功能截圖證明; 7. 系統支持管理員和普通用戶兩種角色用戶,管理員可以為普通用戶創建一個或多個獨立的GPU集群環境,并可以限制CPU、GPU、內存等資源量的大小,將資源分割成多個獨立的集群,方便為多個部門提供服務,提供功能截圖證明型號、插槽位置、顯存使用量、電壓使用量、溫度、風扇轉速、負載狀況等指標、圖標顯示界面刷新率為秒級;監控模塊國產自主可控并提供軟/硬件證書; 12) Ubuntu Linux CENTOS 7.8/ 18.04及以上操作系統: 1.GPU CUDA 編譯環境 :CUDA Toolkit ,GPU Driver; 2.深度學習框架:Tensorflow,mxnet,pytorch, caffe 等等; 3.NVIDIA DIGITS? GPU 訓練系統; 4.Deep Learning SDK :深度學習原生庫 CuDNN,深度學習推理引擎(TensorRT); 5.NVIDIA Docker 容器平臺:包括編程、運行、系統工具、系統函數庫等都打包到一個完整的文件系統中,可安裝到任何一臺服務器上; 6.深度學習加速庫:cuBLAS, cuSPARSE , NCCL。

******大學

2025年05月13日

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