[JJ202401604]工作站网上竞价成交公告
成交信息
成交供应商：
****
成交金额：
￥26,000.00
成交理由：
符合要求，价格最低
采购项目信息
| 项目名称 | 工作站 | 项目编号 | **** |
| 开始时间 | 2024-11-18 08:40:20 | 截止时间 | 2024-11-21 08:40:20 |
| 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 | ** **市 东**区 **省**市东**区临****基地明德楼 | ||
| 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; | ||
| 售后服务 | 各个组件原厂正品新货，先验货后组装，安装软件并进行测试，有质量故障15日内可退换货，三年质保，五年免费上门，4小时响应。 | ||
成交货物信息列表
| 1 | 工作站 | 工作站 | AMD | 组装 | 1 | 台 | 36 | 26000.0 |
| 技术参数 | 本系统需要采用最新AMD系列处理器，工作频率不低于4.3GHZ：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，高速处理模块：为提高系统的运行效率，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 系统存储不少于24T；不少于4TNVME M.2两块；需要提供DDR5内存搭配使用≧192GB，主频6400GHZ; 支持RTX 5090 GPU卡及带GPU风扇 显卡温度控制70度以下；带键鼠套件一套，控制器 RAID 0, 1,5,10 6，支持SSD优化技术，有启动盘RAID，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**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**； 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**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**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**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 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 DIGITSTM 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。 | |||||||
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2024年11月26日
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