[JJ202400447]服务器网上竞价公告
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公告摘要
各有关单位请于2024.04.23前与公告中联系人联系，及时参与投标等相关工作，以免错失商业机会。
部分信息内容如下：（查看详细信息请登录）
*.符合《政府采购法》第二十二条规定的供应商基本条件;*.符合《政府采购法》第二十二条规定的供应商基本条件;*.符合《政府采购法》第二十二条规定的供应商基本条件;具有独立承担民事责任的能力；*.具有良好的商业信誉；*.具有履行合同所必需的物资和专业技术能力；*.有依法缴纳税收和社会保障资金的良好记录；*.参加高校采购经营活动中没有重大违法记录
售后服务
要求原厂未拆装的全新正品行货，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、出厂配置信息与招标参数要求一致，机器出厂日期不早于招标截止日期。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，同时追究相关责任，并赔偿以此造成的一切损, 原厂提供随机三年的 （****）*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 * 服务器 服务器 超微/戴尔/浪潮 戴尔***XA **/背板 * 台 ** 否 技术参数 *、 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*个，单颗处理器核心线程数量不低于***个；至少需要提供*.**万亿次每秒的浮点计算能力，工作频率不低于*.*GHz动态频率不低*.*GHZ： *、 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****MHz，可分配容量每个处理核心至少需要* GB的容量； *、 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**.*万亿次每秒的单精度浮点计算能力以及***.*万亿次每秒的Tensor计算能力，加速缓存空间总共需要*GB的容量，GPU模块*个，最大可扩展至*个， *、 系统存储；不少于*T SSD SATA 一块；不少于*块**T SATA 企业级 HDD数据盘 *、 内存模块数量：支持*TB内存，需要提供第二代傲腾非易失性内存与DDR*内存搭配使用≧***GB，主频****GHZ; 网络：板载不低于两个万兆电口,*个双口X*** 光口带模块； *、 供电模块：为了确保平台的稳定可靠运行，需要提供≧**** w*+*冗余的*、*+*冗余供电模块； *、 规格：*U机架，需机器运行噪音低于**分贝 ； *、 GPU计算卡，支持*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**** ≧*块，显存≧**GB ，RTX **** /GPU卡及带GPU风扇 显卡温度控制**度以下； *、 带键鼠套件一套，控制器- SW RAID *, *,*,** *，支持SSD优化技术，专用启动盘≥*，有启动盘RAID，SD卡数量≥*，SD卡可组成RAID； **、 服务器出厂自带如下性能系统： （*）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**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**管理接口，实现对GPU等异构计算**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**； （*）支持容器间infiniband高速通信 （*）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**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； （*）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； （*）.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； （*）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**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； （*）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**量的大小，将**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； **、 Ubuntu Linux CENTOS *.*/ **.**及以上操作系统： （*）.GPU CUDA 编译环境 ：CUDA Toolkit ，GPU Driver； （*）.深度学习框架：Tensorflow，mxnet，pytorch, caffe 等等； （*）.NVIDIA DIGITS? GPU 训练系统； （*）Deep Learning SDK ：深度学习原生库 CuDNN，深度学习推理引擎（TensorRT）； （*）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； （*）深度学习加速库：cuBLAS， cuSPARSE , NCCL。
华中科技大学
****年**月**日
报名地址：http://emall.hust.edu.cn/
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