[JJ202301214]服务器网上竞价成交公告
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| 项目名称 | 省份 | ||
| 业主单位 |
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业主类型 | |
| 总投资 | 建设年限 | ||
| 建设地点 | |||
| 审批机关 | 审批事项 | ||
| 审批代码 | 批准文号 | ||
| 审批时间 | 审批结果 | ||
| 建设内容 | |||
成交信息
成交供应商：
武汉祥和浩瀚科技有限公司
成交金额：
¥99,600.00
成交理由：
符合要求，价格最低
采购项目信息
成交货物信息列表
华中科技大学
2023年09月27日
成交供应商：
武汉祥和浩瀚科技有限公司
成交金额：
¥99,600.00
成交理由：
符合要求，价格最低
采购项目信息
| 项目名称 | 服务器 | 项目编号 | JJ202301214 |
| 开始时间 | 2023-09-22 10:35:06 | 截止时间 | 2023-09-27 10:35:06 |
| 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1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 喻家湖路华中科技大学东十七楼（电子信息与通信学院） | ||
| 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; | ||
| 售后服务 | 质保期三年，要求各组件原厂全新未拆封正品 ，验货后再组装，安装系统并测试，有质量故障可以一个月内包退换，5年免费上门服务。 | ||
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) |
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| 1 | 服务器 | 计算服务器 | CXUN/超微 | 组装 | 1 | 套 | 36 | 登录即可免费查看.0 |
| 技术参数 | 1)最新系列EPYC/XEON Platinum系列并发处理器，并发处理器数2个，单颗处理器核心线程数量128个；2)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2.3GHz动态频率不低4.6GHZ；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，GPU模块4个，最大可扩展至8个， 4）系统存储：1块2TB 企业级 NVME SSD PCI-E5.0, 8T NVME企业级 7200转 SSD 2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3200GH支持主流厂商内存颗粒，提供内存稳固套件（提供第三方认证报告）; 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≧2700 w1+1冗余的1、2+2冗余供电模块； 7）规格：4U机架，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NVIDIA RTX /TESLA双宽显卡,最新英伟达单涡轮原厂专业计算卡3090 4块，显存≧24GB ，RTX 4090 /GPU卡及带GPU风扇 显卡温度控制70度以下；9）带键鼠套件一套，控制器- SW RAID 0, 1,5,10 6，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．需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； 6. 具有镜像管理功能。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； 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
2023年09月27日
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