(JJ202400401)GPU服务器网上竞价成交公告

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成交信息 成交供应商： **龙新科技有限公司 成交金额： ¥***,***.** 成交理由： 最低价**斯多瑞吉科技有限公司未对参数进行响应（未对电源多少功率响应，未对系统企业级硬盘未响应，未对系统环境安装响应，未对集群软件响应。）第二家**龙新科技有限公司满足参数要求，且所投显卡为最新的****显卡。故选择**龙新科技有限公司。 采购项目信息 项目名称 GPU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* 工作日 送货地址 ** *** *** 珞喻路****号南一楼 供应商资质要求 *.符合《政府采购法》第二十二条规定的供应商基本条件;*《政府采购法》第二十二条规定的供应商基本条件; 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 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) * 服务器 GPU服务器 华硕GPU服务器 华硕GPU服务器 * 台 ** *****.* 技术参数 系统采用EPYC/XEON Platinum系列并发处理器，*颗AMD EPYC ****，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：*块*T 企业级 NVME SSD硬盘，单块硬盘容量*T企业级数据中心级别 ，不少于*块, ,支持*G缓存磁盘卡 做容错备份； *）内存模块数量：支持*TB内存，需要提供***GB，主频****GHZ; 网络：板载不低于两个万兆电口； *）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 ；*）GPU计算卡，NVIDIA原厂专业计算卡******块，显存**GB ，后期支持可扩展*个GPU卡及带GPU风扇；*）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 **.**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