[JJ202500169]服务器网上竞价公告
发布时间:2025-03-10打印
公告内容
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采购项目信息
项目名称 | 服务器 | 项目编号 | JJ****** |
开始时间 | ****-**-** **:**:** | 截止时间 | ****-**-** **:**:** |
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,******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,******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。
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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 ******处理器,******处理器数需要4个,******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,******处理器直接数据读取,工作频率至少需要4200MHz,******处理核心至少需要4 GB的容量; 3、 ******处理模块:为提高系统的运行效率,******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 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: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
**年**月**日
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