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[JJ202501386]服务器网上竞价成交公告

结果-中标通知

湖北 -武汉

发布时间： 2025年11月18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

服务器公告

招标详情

下文中****为隐藏内容，仅对千里马会员开放，如需查看完整内容请或拨打咨询热线： 400-688-2000

相关单位：

***********公司企业信息

成交信息

成交供应商：

****

成交金额：

￥193,000.00

成交理由：

****最低价中标，符合标准。

采购项目信息

项目名称	服务器	项目编号	****
开始时间	2025-11-12 17:07:07	截止时间	2025-11-17 17:07:07
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	市区 **
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	1、投标供应商应在有售后服务机构并提供所投服务器品牌销售资格证书； 2、要求原厂未拆装的全新正品，原厂直发，厂商官网可查最终用户是为“**”，保修信息、出厂配置信息与招标参数要求一致，整机及配件必须均为原厂全新正品，拒绝第三方配件、水货、二手货。交付时逐项核对验收，不符合竞价要求的一律做退货处理，同时追究相关责任，并赔偿以此造成的一切损失。

成交货物信息列表

序号品目商品名称品牌型号数量计量单位质保期(月) 单价(元)

1	服务器	服务器	超微/超迅/浪潮	超微/超迅/浪潮	1	台	36	193000.0
1	技术参数	1、本系统采用最新XEON Platinum 8488C（48C/2.4 GHz）处理器，配置并发处理器2个，单颗处理器物理核心数量48个；可提供4.95万亿次每秒的浮点计算能力，工作频率为2.4GHz,可满足仿真计算要求； 2、本系统采用高效数据系统，提供处理器直接数据读取，可分配容量每个处理核心10GB的容量； 3、高速处理模块：为提高系统的运行效率，可额外增加专业高速图形处理模块，处理模块采用主动散热模式，供电环境由本系统统一供应，处理模块至少支持提供640 TFLOPS TF32算力，提供GPU模块不少于8个； 4、系统存储：提供960G SSD SATA 2块，提供1.92T NVME SSD 4块； 5、本系统采用控制器-SW RAID 0, 1,5,10 6，支持SSD优化技术，专用启动盘2，有启动盘RAID，支持SD卡数量2，SD卡可组成RAID，支持快速RAID恢复功能，已提供相关证明材料并加盖原厂印章； 6、网络模块：本系统网络接口提供2个10GE光口及4个1GE电口及1个200Gb接口，包含光缆及模块； 7、为确保服务器产品质量，符合规范生产要求。**设备厂商需通过静电防护标准认证，已提供认证证书并加盖原厂印章； 8、供电模块：本系统为了确保平台的稳可靠运行，提供 3000W 2+2冗余供电模块； 9、负责安装调试及布线，在不影响其它服务器集群正常工作的环境下，负责原有存储数据的导入迁移及数据的对接，保证数据不丢失； 10、服务器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； 11、Ubuntu 22.04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。