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
「注册/登录」或 拨打咨询热线：
400-688-2000
项目名称
| 组学算力**服务 | 项目编号
**** |
公告开始日期
| 2026-09-07 12:48:02 | 公告截止日期
2026-09-10 17:00:00 |
采购单位
| **** | 付款方式
算力**全部部署完成并最终验收合格后1个月内，中标人提供全额的发票，支付合同总金额的100.00% |
联系人
| 联系电话
|
签约时间要求
| 到货时间要求
|
预算总价
| ￥430000.00 |
发票要求
|
含税要求
|
送货要求
|
安装要求
|
收货地址
|
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
| 组学算力**服务 |
1 |
项 |
其他医学研究与试验发展服务 |
品牌
|
型号
|
预算单价
| ￥ 430000.00 |
技术参数及配置要求
| 1. 针对大规模胃癌人群队列的高通量多组学全景解析。计算任务概述：针对万人级胃癌队列的高深度全基因组/全外显子组（WGS/WES）测序原始数据（FastQ/BAM格式，单样本>100GB），进行高吞吐量的并行序列比对、变异质控、体细胞突变全景图谱（Somatic Mutation Landscape）绘制及拷贝数变异（CNV）与结构变异（SV）的深度解析。 2. 核心软件与流程依赖（预装与兼容性要求）。序列比对与预处理：要求集群节点能高效运行 BWA-MEM / BWA-MEM2 算法及 GATK4 (Genome Analysis Toolkit) 系列组件（包括 MarkDuplicates, BaseRecalibrator）。由于比对过程需频繁调用 GRCh38/hg38 人类参考基因组索引，极度依赖高主频多核CPU及高带宽内存（DDR5）。 3. 突变检测与全景注释：需长期并行运行Mutect2、Strelka2 等体细胞突变调用算法，以及 CNVkit、Manta 等变异检测软件。流程需严格挂载并频繁检索 dbSNP (v155+)、gnomAD (v3+)、COSMIC (v95+) 等大型公共变异数据库。要求底层CPU必须支持特定的高级矢量扩展指令集（每个时钟周期可打包32次双精度和64次单精度浮点运算，以及八个64位和十六个32位整数），以保障生物信息学核心算法的单精度/双精度浮点运算加速。 4. 可视化与数据清洗：需部署 R (v4.3+) 及 Python (v3.10+) 环境，稳定运行Maftools、Seurat等分析包，并要求平台支持基于Linux环境的自动化任务调度（通过nohup、cron或Slurm队列管理TB级队列数据）。 5. 胃癌侵袭性预测等多模态人工智能（AI）模型训练。计算任务概述：针对胃癌靶向治疗机制及侵袭性演化，需融合多维度数据（包括组学表达特征、超大分辨率 WSI 病理切片图像、临床随访表型），构建、微调并训练深度学习模型与医疗大语言模型（如多模态融合神经网络）。 6. AI框架与模型开发环境要求。深度学习框架依赖：要求集群计算环境完美兼容原生PyTorch 2.x 及TensorFlow 2.x框架，底层必须配置完善的并行计算生态工具包（如并行计算平台和编程模型，GPU加速库及 GPU多节点集合通信库），以保障多GPU卡的联合分布式训练。 7. 病理图像处理与计算机视觉： 针对胃癌全切片图像（Whole Slide Image, 格式如.svs, .ndpi，单图常大于2GB），需运行OpenSlide、CLAM (Clustering-constrained-attention multiple-instance learning) 及 ResNet/EfficientNet 等深度卷积神经网络。此类任务对节点内高速 NVMe 固态硬盘的 4K 随机读取性能（IOPS）要求极高。 8. 多模态融合与大模型微调：需部署 HuggingFace Transformers 库，并支持BioBERT、ClinicalBERT 以及医学多模态大模型（如 LLaVA-Med 架构）的本地化私有微调（Fine-tuning）。考虑到模型庞大的参数量（百亿参数级）和长文本/高分辨率图像的上下文窗口计算，要求AI加速卡单卡显存不得低于48GB，以防在梯度下降与反向传播过程中出现OOM (Out of Memory) 显存溢出。 9. AI管理平台：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，支持单机单卡，单机多卡，多机多卡分配**；提供单GPU卡多任务共享、GPU切割（vGPU）方式分配**，提升GPU利用率；在同一界面，对开发环境、模型训练、推理服务进行任务统计，实时对GPU、CPU、内存等指标的实时数据进行统计，反映当前服务器的**瓶颈。支持通过开发环境对接第三方开发工具（如VSCode、PyCharm），满足采购人线下开发的需求（提供功能性截图）。支持将训练好的AI模型部署成在线服务（Web Service），支持用户自定义推理脚本文件，提供在线UI预测推理能力，为用户提供可调的用API接口。支持设置模型服务自动停止时间，避免不必要的**浪费。覆盖数据收集、训练、部署、迭代的全流程开发，兼容主流深度学习框架>5种。支持镜像仓库，用于存储和管理容器镜像，支持版本控制，权限管理（提供功能性截图）。 10. 数字防雷系统：电源额定工作电压：220V（220V电源插头公头接入、母头输出），网络额定工作电压：5V，2路RJ45口（一进一出），通讯方式：4G/NB,设备自带通讯信号监测判断。网络传输：1000M，标称放电电流：5KA，最大放电电流：10KA，网络防雷状态监测：1路。电源防雷状态监测：1路，感应雷击防护过电流计数：1路存储：1000条，时钟：自带自带看门狗，安装方式：220V电源插头公头接入，220V电源母头输出；PC\手机微信功能查询、告警：防雷功能寿命预警、防雷失效告警，设备GIS集中展现管理，每个设备的项目名称查询展示；设备PC\手机在线故障报修。数据云存储：网络防雷、电源防雷的状态、寿命、失效数据，通讯信号值、流量值、项目名称等数据的云端存储。（提供CMA检测报告佐证）。数据统计分析：网络防雷、电源防雷的寿命、失效，通讯信号值、流量值等的数据统计分析。（提供CMA检测报告佐证）。适用网络和电源设备：服务器、交换机、路由器、电脑、防火墙、摄像头、硬盘录像机、录播设备、多媒体设备、LED等。 11. 处理器：单处理器核心数≥32核，主频≥2.5 GHz，三级缓存≥60M，处理器计算能力（FP64）≥2.56 TFLOPS*2。 12. 内存：配置≥512GB DDR5 RDIMM内存容量，支持内存纠错与高带宽。 13. 系统盘/高速缓存盘：配置企业级NVMe SSD单盘容量≥3.84TB，用于操作系统/高速数据暂存。 14. 数据空间：配置≥192TB（7.2K SATA硬盘）。 15. GPU加速卡：配置≥2块，单卡显存≥48GB，FP32≥59.8 TFLOPS ，FP8≥239 TFLOPS，AI算力支持深度学习框。 16. 存储控制器：配置SAS八通道高性能阵列卡2G缓存，支持 RAID 0/1/5/10 等，提供数据保护及加速能力。 17. 网络要求：≥4口千兆，≥双口万兆网卡含模块。 18. 电源：1+1冗余电源。 |
参考链接
|
售后服务
| 服务年限:一年;服务期内，需要提供7x24小时的响应服务，包括但不限于提供在线客服、电话支持、邮件支持等服务方式，简易故障并在4小时内予以解决，重大问题或其他较难解决的问题应在4个工作日内给予方案并解决。; |
标书代写
