项目名称：光华法学院数字法治重点实验室

项目编号：XF-WSBX-2200889

公告开始日期：2022-12-03

公告截止日期：2022-12-10

采购单位：

付款方式：货到付款，甲方在到货验收后15日内向乙方一次性支付本项目的总额

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签约时间要求：成交后60天

到货时间要求：成交后60天

预算总价：981000元

收货地址：浙大之江校区后6号楼

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

采购清单1

采购商品：双路数据管理服务器

采购数量：1

计量单位：台

所属分类：计算机与网络设备

预算单价：151000.0

技术参数及配置要求：存储硬盘：16TB*22 缓存盘:960G SSD*2 控制器：光纤控制器 模块：FC32 32GB*4 扩展柜：24盘位扩展 软件服务：部署SCM人工智能云平台V6.0；资源虚拟化：采用轻量级容器虚拟化技术，实现对CPU、内存、硬盘等资源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等异构计算资源管理接口，实现对GPU等异构计算资源的虚拟化统一管理，支持为容器以直通方式挂载GPU等异构计算资源；

采购清单2

采购商品：双路管理服务器

采购数量：1

计量单位：台

所属分类：计算机与网络设备

预算单价：31000.0

技术参数及配置要求：AW2221-3GR 机架式：2U机架式 CPU:AMD EPYC 7313/主频3.0G/睿频3.7G/16核/32线程/155W*2 内存:32G/DDR4-3200/ECC REGS*2 系统盘：960GB/SATA-3/SSD/2.5＂/企业级*2 阵列卡： LSI 9361-8i 1G 网卡：双端口 10G光纤网卡含模块 网卡：100Gbps EDR infiniband 网卡 电源：1600W（1+1）高效冗余电源

采购清单3

采购商品：双路计算服务器

采购数量：1

计量单位：台

所属分类：计算机与网络设备

预算单价：360000.0

技术参数及配置要求：机架式：4U机架式 CPU:AMD EPYC 7763/主频2.45G/睿频3.5G/64核/128线程/256MB/280W*2 内存:32G/DDR4-3200/ECC REGS*16 SSD:480GB/SATA-3/SSD/2.5＂/企业级*2 阵列卡：LSI SAS3108 12Gb/S 1GB + 8643-8643 GPU卡：A100/40G/*6 网卡：100Gbps EDR infiniband 网卡*1 电源：2200W（2+2）冗余 白金级电源 软件服务：部署SCM人工智能云平台V6.0；资源虚拟化：采用轻量级容器虚拟化技术，实现对CPU、内存、硬盘等资源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等异构计算资源管理接口，实现对GPU等异构计算资源的虚拟化统一管理，支持为容器以直通方式挂载GPU等异构计算资源；

采购清单4

采购商品：双路并行文件服务器

采购数量：2

计量单位：台

所属分类：计算机与网络设备

预算单价：35000.0

技术参数及配置要求：机架式：2U机架式 CPU:AMD EPYC 7313/主频3.0G/睿频3.7G/16核/32线程/155W*2 内存:32G/DDR4-3200/ECC REGS*2 系统盘：960GB/SATA-3/SSD/2.5＂/企业级*2 阵列卡： LSI 9361-8i 1G 网卡：100Gbps EDR infiniband 网卡*1 HBA卡：双口32G*1 电源：1600W（1+1）高效冗余电源 技术服务：供应商操作系统安装，并行文件系统部署及调试安装 软件服务：部署SCM人工智能云平台V6.0；资源虚拟化：采用轻量级容器虚拟化技术，实现对CPU、内存、硬盘等资源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等异构计算资源管理接口，实现对GPU等异构计算资源的虚拟化统一管理，支持为容器以直通方式挂载GPU等异构计算资源

采购清单5

采购商品：双路训练服务器

采购数量：3

计量单位：台

所属分类：计算机与网络设备

预算单价：123000.0

技术参数及配置要求：CPU:AMD EPYC 7763/主频2.45G/睿频3.5G/64核/128线程/256MB/280W*2 内存:32G/DDR4-3200/ECC REGS*16 SSD:480GB/SATA-3/SSD/2.5＂/企业级*2 阵列卡：LSI SAS3108 12Gb/S 1GB + 8643-8643 GPU卡：NVIDIA Tesla A10 /24G/*6 网卡：100Gbps EDR infiniband 网卡*1 电源：2200W（2+2）冗余 白金级电源 软件服务：部署SCM人工智能云平台V6.0；资源虚拟化：采用轻量级容器虚拟化技术，实现对CPU、内存、硬盘等资源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等异构计算资源管理接口，实现对GPU等异构计算资源的虚拟化统一管理，支持为容器以直通方式挂载GPU等异构计算资源；

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