招标详情
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400-688-2000
项目名称
| 高性能服务器 | 项目编号
**** |
公告开始日期
| 2026-06-04 10:43:22 | 公告截止日期
2026-06-09 17:00:00 |
采购单位
| **** | 付款方式
2.所有货物经甲乙双方验收合格并签署验收单，甲方原则上在乙方提供全额发票（国产设备须提供增值税专用发票）及供货清单后10****银行电汇方式付给乙方全额货款。 |
联系人
| 联系电话
|
签约时间要求
| 到货时间要求
合同签订后30个日历日内 |
预算总价
| ￥170000.00 |
发票要求
|
含税要求
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送货要求
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安装要求
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收货地址
| **省**市杨凌区****指定地点 |
供应商资质要求
| 符合《政府采购法》第二十二条规定的供应商基本条件 |
公告说明
|
采购商品 采购数量 计量单位 所属分类
| 高性能服务器 |
1 |
台 |
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品牌
| 朴赛 |
型号
| PGA444-D08L |
预算单价
| ￥ 111500.00 |
技术参数及配置要求
| CPU : 2颗AMD 9V74 80核心 2.6G 主频； 内存：4*64G DDR5 4800MHZ ECC REG（共计：256GB）；固态盘：1.92T SSD U2 NVME 固态；机械硬盘：16T SATA 7200转 企业级 3.5寸机械盘；网络：双千兆以太网端口；PCIE插槽：10x PCIe5.0 x16 slots（FHFL）、1 x PCIe5.0 x8 slot（FHFL）；GPU：支持10张GPU显卡；电源: 大于或等于2600W（2+2）白金级高效冗余电源；操作系统：Linux；测试：5stageQA至少包括24小时负载99%的耐高温测试，75小时不宕机测试等；保修：3年产品质保，3年原厂上门服务，7x24小时电话支持；服务：原厂工程师现场安装服务；单机版管理软件：表盘式工作界面，从首页可以看到，所有的**，已分配的**，任务信息等。菜单界面平滑直观，所有功能一目了然。系统预置种类丰富的任务镜像，支持各种机器学习框架，如：Caffe、TensorFlow、MxNET、Pytorch等。用户使用时只需自定义**配额（ CPU、内存、GPU 等），选择训练框架并根据需求做出相应调整。镜像制作允许用户自定义 python package，可支持本地环境 pull 和 push 镜像模型训练基于 Kubernetes 的容器调度引擎，支持离线训练，成熟稳定；支持 TensorFlow 框架的多机多卡分布式训练，可通过 key-value 对的形式设置超参数；任务训练时，支持可视化及显示 loss 和 accuracy 变化曲线，可实时查看任务训练过程中的 log 输出；可动态调度任务到最优的节点上，保证**使用的效率；同时支持 Jupyter，JupyterLab，PyCharm，Terminal 等多种交互式开发方式和调试。模型训练、超参数调节、模型可视化、日志查看等一系列环节和工具，使用户可以聚焦在核心的算法设计上面，极大提高了工作效率。通过**配额、任务调度和容错，使模型训练任务高效可靠；分布式任务使大规模网络模型的训练性能大大提高。 |
参考链接
|
售后服务
| 商品承诺:原厂全新未拆封正品;原厂工程师上门服务，质保三年，所有配件为原厂标配。设备到货需官方售后电话确认原装正品; |
采购商品 采购数量 计量单位 所属分类
| 高性能服务器 |
1 |
台 |
|
品牌
| 朴赛 |
型号
| PGA43-P04 |
预算单价
| ￥ 58500.00 |
技术参数及配置要求
| CPU : 一颗AMD EPYC 7763 64核心128线程 2.45G主频； 内存：8*32G DDR4 3200MHZ ECC REG（共计：256GB）；固态：SSD 1T M.2 NVME 固态；机械硬盘：16T SATA 7200转 企业级 3.5寸机械盘；网络：双千兆以太网端口；PCIE插槽：4x PCIe5.0 x16 slots（FHFL）、1 x PCIe5.0 x8 slot（FHFL）；GPU: 4080S 32GB 支持4张GPU显卡；电源：大于或等于2600W（1+1）白金级高效冗余电源；操作系统：Linux；测试：5stageQA至少包括24小时负载99%的耐高温测试，75小时不宕机测试等；保修：3年产品质保，3年原厂上门服务，7x24小时电话支持；服务：原厂工程师现场安装服务；单机版管理软件：表盘式工作界面，从首页可以看到，所有的**，已分配的**，任务信息等。菜单界面平滑直观，所有功能一目了然。系统预置种类丰富的任务镜像，支持各种机器学习框架，如：Caffe、TensorFlow、MxNET、Pytorch等。用户使用时只需自定义**配额（ CPU、内存、GPU 等），选择训练框架并根据需求做出相应调整。镜像制作允许用户自定义 python package，可支持本地环境 pull 和 push 镜像模型训练基于 Kubernetes 的容器调度引擎，支持离线训练，成熟稳定；支持 TensorFlow 框架的多机多卡分布式训练，可通过 key-value 对的形式设置超参数；任务训练时，支持可视化及显示 loss 和 accuracy 变化曲线，可实时查看任务训练过程中的 log 输出；可动态调度任务到最优的节点上，保证**使用的效率；同时支持 Jupyter，JupyterLab，PyCharm，Terminal 等多种交互式开发方式和调试。模型训练、超参数调节、模型可视化、日志查看等一系列环节和工具，使用户可以聚焦在核心的算法设计上面，极大提高了工作效率。通过**配额、任务调度和容错，使模型训练任务高效可靠；分布式任务使大规模网络模型的训练性能大大提高。 |
参考链接
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售后服务
| 商品承诺:原厂全新未拆封正品;原厂工程师上门服务，质保三年，所有配件为原厂标配。设备到货需官方售后电话确认原装正品; |
