中标
GPU服务器
金额
6.33万元
项目地址
-
发布时间
2022/03/26
公告摘要
公告正文
GPU服务器
| 申购单主题： | GPU服务器 | 申购单位： | 智能工程学院 | 是否含税： | 否 | 使用币种： | 中山大学 |
| 申购备注： | |||||||
| 设备名称 | 品牌厂商 | 型号 | 是否标配 | 数量 | 报价类型 | 售后服务 | ||
| GPU服务器 | AMAX | G408-X2 | 是 | 1 | 国内含税价/人民币 | |||
| 规格 | "1.4U机架式GPU服务器，支持24x25英寸+6x35英寸热插拔硬盘位最大支持8xGPU卡，冗余电源 2.Intel Xeon Gold 5218R 2.1G/20Core/27.5M/125W数量x2 3.Micron 32GB DDR4-2933数量x6 4.Samsung SSD PM883 960G/SATA600/2.5""数量x2 5.Intel双口万兆以太网网口数量x1 6.2000W电源（2+2冗余热拔插） 系统:Linux Ubuntu 20.04 GPU管理软件:能提供用户管理、资源调度、镜像管理、实时监控等;为保证GPU实现高性能加速运算;功能如下; 第一条参数:权限管理:设置用户的CPU、GPU、内存、磁盘配额，以及用户数据的私有区域和共享区域等。 第二条参数:资源调度:强大的资源调度策略，单片GPU可以在多个容器之间进行并享，即单片GPU最多可被分割成8份，用户可以在容器中选用1/8 1/4或1/2片GPU。 第三条参数:镜像管理:提供Caffe、Mxnet，TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架镜像下载，且镜像中封装CUDA驱动、cuDNN，NCCL等GPU加速组件。 第四条参数:高效模型训练:支持用户在线提交任务和Shell脚本启动离线训练任务，支持自定义模板快速启动，以及查看任务运行状态及资源消耗情况。 第五条参数:任务调度:根据任务的CPU、GPU和Mem的需求，以及对GPU卡型号的选择，动态调度任务到最优的节点上，保证资源使用的效率。 第六条参数:任务训练可视化:支持使用TensorBoard、Visdom、VisualDL、MxBoard等工具，对Tensorflow、PyTorch、MxNet的训练过程进行可视化。 第七条参数:镜像元数据查看:查看镜像的OS类型、kernel的版本、python版本以及安装的packages、python3版本以及安装的packages。 第八条参数:Restful接口服务:提供Restful API二次开发服务。" | |||||||
| 中标供应商 | 是否满足 | 单价 | 初选理由 | |||||
| 深圳超博信息科技有限公司 | 是 | 63300 | 4 | |||||
解决方案
联系我们
返回顶部