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A****0105台式计算机

高性能CPU电脑，85台， 1.主板： ≥Intel Q670芯片组，主板与整机同品牌 ； 2.★CPU：≥第十四代英特尔酷睿i7-14700（≥33MB 高速缓存，≥20核，≥28 线程，主频2.1GHz，睿频≥5.4GHz） 3.内存：≥32GB ，最大支持64G 4.硬盘： ≥M.2 2230 512GB SSD+ SATA 1TB 3.5寸硬盘 高性能GPU电脑，7台 1. *处理器：配置2颗主频不低于2.4GHz的英特尔处理器，单颗核心不低于48核心、96线程； 2. 大模型算力单元：单精度浮点运行峰值性能≥194.4TFLOPS；混合精度(FP16)模式下浮点运行性能≥760TFLOPS 4.*系统缓存：共不少于512GB DDR5内存； 5.*系统存储：不少于1块企业级SSD缓存硬盘，单块硬盘容量≥2TB，集成本次模型计算学习系统的相关软件；存储系统配置raid冗余机制，需配置做冗余机制后不少于40TB的可用数据存储空间，采用 Linux-based 作业软件，支持双重验证 (2FA)。登录主机时，可以通过手机发送验证码，提供高可用 (High-Availability) 配置，支持双机热备，可使用两台主机通过网线连接，组成高可用性集群，分别为主、备用服务器。当主服务器发生错误时，可将服务自动转移至备用服务器，支持 Windows ACL 13 种权限设定，并可同时通过 Windows 窗口及网页管理接口直接设置 ACL 权限。迁移 Windows 文件时，支持 AD 权限同步迁入，支持多人同时在线编辑文档、电子表格、和幻灯片，支持标签整理文件，支持设置指定用户的查看和修改权限，提升办公效率。 6. 大模型计算相关软件（1套）：GPU CUDA 编译环境 ：CUDA Toolkit 11 ，GPU Driver；深度学习框架：Tensorflow，mxnet，pytorch,caffe 等；NVIDIA DIGITS GPU 训练系DeepLearning SDK ： 深度学习原生库 CuDNN，深度学习推理引擎（TensorRT）； 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 便携式笔记本电脑，2台 1、处理器：≥i9-14900HX、最高睿频5.8GHz、24核心/32线程 2、内存： ≥32GB（16+16）DDR5 5600 3、硬盘： ≥1TB NVME PCI-E4..0 SSD固态硬盘 4、显示屏：≥16英寸、显示比例16:10、分辨率2560x1600、色域100%、刷新率240Hz 5、显卡： ≥NVIDIA GeForce RTX 4070-8GB、GDDR6 6、网卡： 无线网卡WiFi6E、蓝牙5.3模块