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| 项目名称 | 服务器 | 项目编号 | ****点击查看 |
| 开始时间 | 2025-04-07 17:23:02 | 截止时间 | 2025-04-10 17:23:02 |
| 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****点击查看基地明德楼 | ||
| 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 | ****点击查看大学，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**，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。 | ||
| 1 | 服务器 | 服务器 | 国鑫/中科曙光/超聚变 | 国鑫/中科曙光/超聚变 | 1 | 台 | 36 | 79800.0 |
| 技术参数 | 本系统需要采用两块EPYC 9004系列处理器，工作频率不低于3.25GHZ：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28T；不少于4TSSD M.2一块；需要提供DDR5内存搭配使用≧512GB，主频4800GHZ; 支持两块RTX A6000 GPU卡及带GPU风扇 显卡温度控制70度以下；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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