【招标结果】[JJ202401150]计算工作站网上竞价成交公告
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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 | 计算工作站 | |
采购联系人 | *** | 采购电话 | *** |
中标信息
中标单位 | 武汉无限展望科技有限公司 | 中标金额 | *** |
联系方式 | *** |
成交信息
成交供应商:
武汉无限展望科技有限公司
成交金额:
¥53,600.00
成交理由:
符合要求,价格最低
采购项目信息
成交货物信息列表
华中科技大学
2024年09月14日
成交供应商:
武汉无限展望科技有限公司
成交金额:
¥53,600.00
成交理由:
符合要求,价格最低
采购项目信息
项目名称 | 计算工作站 | 项目编号 | JJ202401150 |
开始时间 | 2024-09-10 11:53:34 | 截止时间 | 2024-09-13 11:53:34 |
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1 工作日 | ||
送货地址 | 湖北 武汉市 洪山区 华中科技大学南五楼 | ||
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 | 原厂直发华中科大学,整机及所有配件均为全新原装正品,原厂官网序列号验证,现场厂商官网查询保修信息,出厂配置信息与竞价参数要求一致。提供原厂商三年整机全保及免费上门服务,所有配置必须在原厂商预装出厂,设备原厂商直接发货至最终用户,保证完整包装不开封,不接受供应商的私自拆封改配,现场验货。所有服务可在电脑生产厂商官网或400/800电话查询确认。 |
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(元) |
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1 | 工作站 | 计算工作站 | 不限 | 不限 | 2 | 台 | 36 | 26800.0 |
技术参数 | 1)采用最新系列EPYC3代系列并发处理器,并发处理器数需要2个,单颗处理器核心数量不低于32个;工作频率不低于2.2GHz动态频率不低3.5GHZ:2)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, 4)系统存储;不少于1TB SSD 固态一块;不少于4T 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≧256GB,主频3200GHZ; 网络:不低于两个万兆电口; 6)供电模块:为了确保平台的稳定可靠运行,需要提供≧1250 w供电模块; 7)规格:4U塔式,需机器运行噪音低于60分贝 ;8)GPU计算卡,支持扩展NVIDIA 4090双宽显卡, 含原装GPU 风扇套件 桥接器 显卡温度控制70度以下,后续支持扩展为4GPU;9)带键鼠套件一套, 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; 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,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
2024年09月14日
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