[JJ202401150]计算工作站网上竞价公告
发布时间：2024年09月10日
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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; |
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| 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。 |
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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 | 工作站 | 计算工作站 | 不限 | 不限 | 2 | 台 | 36 | 是 |
| 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10日