【招标公告】[JJ202400088]服务器网上竞价公告
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基本信息
| 地区 | 湖北 武汉市 | 采购单位 | 华中科技大学 |
| 招标代理机构 | 项目名称 | 服务器 | |
| 采购联系人 | *** | 采购电话 | *** |
采购项目信息
| 项目名称 | 服务器 | 项目编号 | JJ202400088 |
| 开始时间 | 2024-01-15 09:33:24 | 截止时间 | 2024-01-18 09:33:24 |
| 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 东西湖区 湖北省武汉市东西湖区临空港大道国家网安基地明德楼 | ||
| 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 | 全新未拆装正品行货，可官网验证，配置信息与竞价要求一致，否则做退换货处理，三年质保，五年免费上门服务，4小时响应，24小时内解决问题；有质量故障可15日内退换货。 | ||
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 | 华为TaiShan服务器 | 华为 | 高性能2U四路鲲鹏 920（2.6GHz主频，64Core，7nm 工艺） | 1 | 台 | 36 | 否 |
| 技术参数 | 1）华为TaiShan服务器，高性能2U四路鲲鹏 920（2.6GHz主频，64Core，7nm 工艺），并发处理器数需要2个，单颗线程数量不低于128个；至少需要提供4.95万亿次每秒的浮点计算能力，服务器主频2.6Ghz：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； 2）服务器内存工作频率至少需要2933MHz，可分配容量每个处理核心至少需要4T的内存容量； 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； 4）系统存储：不少于2块600G SAS 企业级 10K转速硬盘； 5）内存模块数量：最大可支持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≧64GB，主频2933GHZ; 网络：板载不低于1 个板载网络插卡，支持4*10GE 光口或者4*25GE光口；1个板载LOM，支持4*GE电口； 6）供电模块：为了确保平台的稳定可靠运行，需要提供≧2000 w1+1冗余供电模块； 7）规格：2U机架，需机器运行噪音低于50分贝 ； 8）带键鼠套件一套，控制器1*9440RAID卡，支持RAID 0, 1, 5, 6, 10, 50, 60，支持超级电容掉电保护，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； 9）支持操作系统：SUSE、Ubuntu、CentOS、openEuler、麒麟软件、普华基础软件、统信深度、中科院软件所、拓林思、凝思、泰山国心、湖南麒麟等64位操作系统以上操作系统： 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
2024年01月15日
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