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湖北省JJ202500169服务器网上竞价招标通知 |
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公告名称： |
湖北省JJ202500169服务器网上竞价招标通知 |
| 所属地区： |
湖北省 |
发布时间： |
2025-03-10 |
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详细内容：
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采购项目信息 | 项目名称 | 服务器 | 项目编号 | JJ202500169 | | 开始时间 | 2025-03-10 10:28:22 | 截止时间 | 2025-03-13 10:28:22 | | 联系人 | ********
| 电话 | ********
| | 支付方式 | 货到验收后付款 | 合同签订时间 | 竞价成交后3工作日 | | 交货时间 | 合同签订后3 工作日 | | 送货地址 | 湖北 武汉市 洪山区 华中科技大学新光电大楼 | | 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;提供24小时技术服务，快速响应客户需求，解决客户问题；
| | 售后服务 |
售后服务：要求原厂未拆装的全新正品行货，原厂定制，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、出厂配置信息与竞价参数要求一致，机器出厂日期不早于竞价截止日期。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，不符合竞价要求的一律做退货处理， 提供原厂随机三年的 （24*7）4小时上门的人工+备件免费白金质保服务。
| 采购货物信息列表 | 序号 | 品目 | 商品名称 | 参考品牌 | 参考型号 | 数量 | 计量单位 | 质保期（月） | 是否允许其他
品牌型号报价 | | 1 | 服务器 | 服务器 | 超微/戴尔/浪潮 | 戴尔940XA | 1 | 台 | 36 | 否 | 技术参数
| 1、 本系统采用最新系列EPYC/XEON Platinum系列并发处理器，并发处理器数需要4个，单颗处理器核心线程数量不低于192个；至少需要提供5.95万亿次每秒的浮点计算能力，工作频率不低于3.5GHz动态频率不低4.5GHZ： 2、 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4200MHz，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Tens{**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 两块；不少于8块20T SATA 企业级 HDD数据盘 5、 内存模块数量：支持8TB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≧2T,主频3200GHZ; 网络：板载不低于两个万兆电口,4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≧2700 w1+1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50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 ≧4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； 10、 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； 11、 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：Tens{**flow，mxnet，pyt{**ch, 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（Tens{**RT）； （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
2025年03月10日
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