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北京大学 - 竞价结果公告（CB100012025000640）

结果-中标通知

北京 -北京

发布时间： 2025年03月14日

标书代写官方

摘要信息

中标单位

中标金额

中标单位联系人

招标单位

招标编号

招标估价

招标联系人

代理单位

代理单位联系人

关键信息

大学公告

招标详情

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相关单位：

***********公司企业信息

**** - 竞价结果公告（****）

发布时间：2025-03-14 16:08:36

申购单号： ****

申购主题：服务器

采购单位： ****

竞价开始时间： 2025-03-14 13:50:47

竞价截至时间： 2025-03-14 16:00:00

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： 81000.00

送货时间：发布竞价结果后3天内送达

安装要求：免费上门安装（含材料费）

收货地址：

采购项品牌单项预算成交单价质保及售后服务技术参数数量型号成交总价成交供应商

服务器

组装

81000.00

提供终身维修维护；整机保修：3+1 （以旧换新）年；原厂原型号全新未拆封；把现有使用中的GPU 卡插入该新机器上并对原有的GPU 卡与新机器进行同期质保服务；每月集群维护检查，提供检查维护报告；集群管理软件版本免费更新；提供7x24 小时电话支持；专门技术工程师负责全方位对接，售后问题2 小时内响应及处理；提供上门安装调试服务。

显示器:无;CPU:2颗Intel Xeon CPU, 最新Ice Lake 架构，核数≧ 110 Core，220 Thread，主频≧ 2.4 GHz;内存:运行内存≧768 GB DDR5 ECC Registered Shared Memory,内存频率≧4800GHZ，速度快、安全性高、稳定性好;硬盘:≧7.68TB U.2 SSD 固态硬盘作系统加速盘;其他:硬件要求： 1.平台支持支持2 颗第四代/第五代英特尔R 至强R 可扩展处理器，TDP 385W；支持32 个DDR5 内存插槽，最高5600MHz, 支持内存镜像、内存热备、内存故障隔离等多种保护模式；支持支持直通、RAID0、1、10、5、50、6、60 等多种存储方案，配置RAID 控制器时，可支持4G/8G Cache 超级电容保护，提供RAID 级别迁移、磁盘漫游、自诊断、Web 远程设置等功能，支持RAID 卡安全启动，支持国密算法，支持串口远程Debug；支持前置：最大支持12 个3.5 寸硬盘，支持热插拔内置：最大2 个SATA/PCIe M.2，1 个板载eMMC 芯片；支持OCP 3.0 网卡，具备NCSI 功能，可选配2*1GE、2*10GE、2*25GE、2*100GE、2*200GE 等多种接口；支持最大可配置9 个PCIe 5.0 扩展插槽，包含1 个OCP 插槽最大支持4 个双宽GPU 或6 个单宽GPU；集成BMC 芯片，对外提供1 个1Gbps RJ45 管理口，支持Redfish、SNMP、IPMI 2.0 等标准接口，基于iKVM/HTML5 的远程管理界面，提供全面的故障诊断、自动化运维、远程管理的功能，支持BMC 双flash 冗余备份；最大支持2GB 故障日志及故障录像存储，支持BMC Linux kernel dump 日志下载用于故障诊断。 2.服务器：2U 机架式（带导轨）结构，主板支持2 颗英特尔至强可扩展处理器，最高350W 纠错；32 个DDR5 内存插槽，支持内存ECC、内存镜像、内存热备等多种保护模式；可配置9 个PCle5.0 扩展插槽，最大支GPU*4；2颗Intel Xeon CPU, 最新Ice Lake 架构，核数≧ 110 Core，220 Thread，主频≧ 2.4 GHz；运行内存≧768 GB DDR5 ECC Registered Shared Memory,内存频率≧4800GHZ，速度快、安全性高、稳定性好；≧7.68TB U.2 SSD 固态硬盘作系统加速盘；支持双千兆、双万兆网络条件；软件技术要求： 1.本次机器并入原有12 台机器集群中，对现有集群管理软件版本升级，并提供终身授权license 授权； 2.新增容器+镜像的管理，提供GPU+CPU 集群的管理和调度； 3.新增集成多种深度学习各种框架（如TensorFlow，pytorch，caffe，keras 等）用户模型开发、模型训练等；支持用户自定义框架扩展；平台具备多种计费模式；提供完整的计量计费功能，管理可通过计费模块对GPU、 CPU、内存等**进行费用设定，根据用户使用时长进行计费； 4.支持管理集群中GPU 服务器及GPU 卡的运行状况，**使用情况，包含GPU 总数/使用数，GPU 核心平均利用率，GPU 显存平均利用率等。支持多台服务器的GPU 卡**统一纳管，统一分配，支持GPU 按照型号进行分组，当用户需要某一种类型的GPU 卡时，就会从**池中调度这一类型型号的卡给用户； 5. 建立本地镜像仓库，支持镜像分组管理及分享，允许用户上传自定义镜像，支持将用户环境一键打包镜像仓库； 6. 支持可视化作业管理，基于常用的AI 算法框架及准备好的算法可以进行多版本任务参数调优，优化并增强机器学习全生命周期管理流程，提升模型训练任务的迭代效率；;

1.0

组装

81000.00

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