采购项目信息
成交货物信息列表
| 项目名称 | 工作站 | 项目编号 | JJ******0 |
| 开始时间 | 2025-05-08 16:52:25 | 截止时间 | 2025-05-13 16:52:25 |
| 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 | ******大学南5楼503室 | ||
| 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 |
************大学”，保修信息、出厂配置信息与竞价参数要求一致，机器出厂日期不早于竞价截止日期。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， 提供原厂随机三年的 （24*7）4小时上门的人工+备件免费白金质保服务。 |
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| 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) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 工作站 | 工作站 | AMX/五舟/超微/同泰怡 | DELL 联想 浪潮 | 1 | 台 | 36 | 92400.0 |
| 技术参数 | 1) AMD EPYC 9475F *2颗192线程 2) 服务器平台 ：技嘉配73-LIM1 双路服务器/CPU散热一体水冷散热+主板m0s散热套件 3 )PT-DDR5-T4020内存散热器 4 )海力士DDR5 RECC 32G 3200服务器内存(256G) / 1TB SSD 5 )/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2200w2+2冗余供电模块；8）GPU计算卡，支持NVIDIA原厂专业计算，后期支持可扩展10个GPU卡；9）显示器：24吋，2550*1660分辨率，180MHz 刷新频率， 2台；10）工作站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，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；软件安装： 12） Ubuntu Linux 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，可安装到任何一台工作站上； 6.深度学习加速库：cuBLAS， cuSPARSE , NCCL。7.配置虚拟化软件及分布式对象存储与现有环境完全兼容，交货时并提供正版许可。提供硬件环境搭建、软件环境配置、基本技术培训，以及三年系统技术支持服务 | |||||||
******大学
2025年05月14日
