[JJ202300344]服务器网上竞价公告
发布时间：2023年04月03日
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采购项目信息
| 项目名称 | 服务器 | 项目编号 | JJ202300344 |
| 开始时间 | 2023-04-03 08:15:39 | 截止时间 | 2023-04-07 08:15:39 |
| 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 径河街道国家网络安全学院 | ||
| 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; |
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| 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（24*7）4小时上门的人工+备件免费白金质保服务。 |
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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 | 戴尔/浪潮/五舟/超微 | 不限 | 1 | 台 | 36 | 是 |
| 技术参数 | 本系统具体内容:采用最新系列EPYC/XEONPlatinum系列并发处理器，并发处理器数需要2个，单颗处理器核心线程数量不低于36个；至少需要提供4.95万亿次每秒的浮点计算能力，工作频率不低于3.0GHz：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3200MHz；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3个，最大可扩展至4个，4）系统存储：不少于1块256G企业级NVMESSD硬盘；不少于8T企业级7200转SATA一块；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：板载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≧2000w1+1或2+2冗余供电模块；7）规格：4U机架式，需机器运行噪音低于50分贝；8）GPU计算卡，后期支持可扩展4个NVIDIARTX/TESLA双宽显卡,GPU显卡；最新英伟达单涡轮原厂专业计算卡3块RTXA5000，显存≧24GB，显卡温度控制70度以下；9）控制器-SWRAID0,1,5,106，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；10）UbuntuLinuxCENTOS7.8/18.04及以上操作系统：1.GPUCUDA编译环境：CUDAToolkit，GPUDriver；2.深度学习框架：Tensorflow，mxnet，pytorch,caffe等等；3.NVIDIADIGITSGPU训练系统；4.DeepLearningSDK：深度学习原生库CuDNN，深度学习推理引擎（TensorRT）；5.NVIDIADocker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
2023年04月03日