电子科技大学 - 竞价结果公告（CB106142024000044）
**** - 竞价结果公告（****）
发布时间：2024-05-06 10:03:50
申购单号： ****
申购主题： SG202****159001服务器
采购单位： ****
竞价开始时间： 2024-04-30 10:45:17
竞价截至时间： 2024-05-03 10:55:09
币种： 人民币
付款方式： 货到验收合格后付款
备注说明：
质疑说明： 如果对成交结果有异议，请在发布成交结果之日起三个工作日内向采购单位提出质疑
成交总额： 483180.0
送货时间： 发布竞价结果后7天内送达
安装要求： 免费上门安装（含材料费）
收货地址：
| SG202****159001服务器 | H3C | 483200.00 | 483180.00 | 质量保障："1、完成软件部署要求，新增计算节点无缝接入原来有计算平台， 2、本地服务商需提供3年7x24X4小时保修服务，2小时到达现场服务； 2、安装服务要求原厂技术工程师上架安装及系统安装及集群管理软件部署； 3、原厂3年故障硬盘免回收服务，原厂硬盘数据丢失拯救服务； 4、商品承诺:原厂全新未拆封正品，****制造厂商直接发货至******河校区； 5、优先具有信息技术服务管理体系认证和质量管理体系认证的潜在供应商。" | 1.硬件参数："1. 采用4U机架式结构。 2. 中央处理单元，性能不低于2颗IntelR XeonR 3代Platinum系列处理器，单颗处理器物理核数≥32核，基础频率≥2.8GHz。 3. 主板芯片组性能不低于英特尔 C621A 芯片组，每个处理器配置集成内存控制器，通道互连速度不低于10.4千兆传输每秒。 4. 主板内存插槽数≥32。PCIe双宽插槽数≥8 ，PCIe单宽插槽数≥4，OCP 3.0网卡专用插槽≥1、阵列卡专用插≥1。支持≥24×2.5/3.5英寸SAS/SATA/NVMe（可支持8×NVMe或4×NVMe或不配置NVMe）-E硬盘类型,。 5. 内存容量不低于1024GB，内存频率大于3200MHz，内存规格不低于DDR4。 6. 支持图像处理单元与中央处理器之间双向成组数据传送方式，同时读写。 7. GPU处理单元，总显存总容量大于等于128GB， 8. GPU处理单元中，共计3张PCIe接口GPU卡 9. GPU处理单元，算力指标FP64 ≥26teraFLOPS，FP64 Tensor Core ≥51teraFLOPS，FP32≥217 teraFLOPS，TF32 Tensor Core ≥ 756teraFLOPS2 10. GPU处理单元，支持通过桥接器进行400GB/s高速桥接PCIe 4.0 ：64GB/s。 11. 存储系统，固态硬盘容量不低于960GB，企业级SSD固态硬盘。 12. 存储系统，机械硬盘容量不低于16TB企业级，采用SATA接口。 13. 电源系统，整机电源模块数量≥4个，并且单电源输出功率不低于2000W，80+白金电源，支持N+N热插拔冗余。 14. 配置两个万兆光模块、1个HDM专用管理端口、1个Typec Debug口 15.其他接口： USB3.0接口≥6个、VGA显示接口≥2、串口≥1" 2.软件部署 ："一、调度管理软件功能 1. 支持图形处理器多实例（GPU MIG）调度管理，每10GB显存支持不少于7个实例。支持静态和动态两种管理模式，支持可以进行节点级的配置混合使用，支持集群中部分GPU节点配置采用静态管理模式，支持部分GPU节点采用动态管理模式。 2. 支持GPU负载均衡调度，保证一台GPU服务器上多个GPU能够均衡地使用。提供GPU绑定功能，支持Linux和Windows的GPU绑定功能，可将计算任务和指定GPU进行绑定，实现GPU独享。 3. 提供GPU平铺视图，支持对GPU型号、核心数和单精度/双精度浮点计算能力、显存利用率趋势图及集群中所有GPU的使用情况实时监控;支持GPU详情监控，对单个GPU的性能指标和使用进程实时监控，展示GPU单精度和双精度浮点运算能力指标。 二、仿真软件功能 1. 具有不同类型神经元和突触的配置能力，能够模拟整合发放模型（LIF），HH模型、izhikevich模型，可对突触时间常数进行配置。 2. 能够对脉冲神经网络中的时间信用进行再分配，支持基于概率的误差反向传播。 3. 支持大规模脉冲神经网络的神经工程框架下的多类认知任务，如识别、决策和运动控制等。 4. 支持脉冲时间依赖可塑性的学习规则。 5. 支持梯度替代法与人工神经网络转脉冲神经网络两种主流脉冲神经网络学习算法。 6. 支持连续吸引子神经网络，支持多选项知觉决策的动力学机制与基于前额叶皮层的工作记忆模型。 7. 支持基于短时程可塑性的循环连接脉冲神经网络，支持静默式工作记忆和信息累计决策。 8. 支持对事件信号的光流估计。 三、应用软件部署 CUDA- 显卡 c 语言库。提供了统一不同架构的标准。 cuDNN- 基于 CUDA 的深度神经网络库。 pip- Python 包管理工具。 TensorFlow- 谷歌开发的深度学习库。 Theano- 运行于 GPU 的数学基础库。 CNTK- 微软搜索开发的深度学习框架。 Keras- 深度学习库包装层（对外提供统一调用，内部可使用不同的深度学习框架），支持 TensorFlow，Theano 和 CNTK。 PyTorch- GPU 加速运算的动态深度学习库。" | 1.0 | R5300 | 483180.00 | **** |
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