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[JJ202001805]计算服务器网上竞价公告

信息发布日期:2020.10.09 标签: 湖北省招标 服务器招标 
加入日期:2020.10.09
截止日期:2020.10.14
招标业主:华中科技大学
地 区:湖北省
内 容:采购项目信息 项目名称 计算服务器 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*工作日 交货时间 合同签订后
关键词: 服务器
 
招标公告正文
采购项目信息
项目名称 计算服务器 项目编号 JJ202001805
开始时间 2020-10-09 17:54:18 截止时间 2020-10-14 17:54:18
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 珞瑜路1037号科技楼南409
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

全新原厂正品; 原厂提供随机三年的 (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 计算服务器 不限 型号 SYS 7049 1 36
技术参数 1)本系统要求采用XEON并发处理器,并发处理器数至少需要2个,单处理器核心数量不低于26个,至少需要提供2.35万亿次每秒的浮点计算能力,工作频率不低于2.6GHz; 2)数据指标:工作频率至少需要2400MHz,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Tensor计算能力,加速缓存空间总共需要4GB的容量,GPU模块1个,最大可扩展至4个; 4)系统存储:不少于1块SSD硬盘,单块硬盘容量≥480GB不少于1块SATA,单块硬盘容量≥8TB; 5)内存模块数量:支持4TB内存,需要提供≧128GB; 网络:板载不低于两个千兆电口; 6)供电模块:为了确保平台的稳定可靠运行,需要提供≧1200w的1、1+0冗余供电模块; 7)规格:5U塔式 8)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) Ubuntu Linux 16.04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

2020年10月09日

报名地址:http://emall.hust.edu.cn/
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