项目概况

项目名称	A10四卡大内存服务器	项目编号	BH202407090448
开始时间	2024-07-10 09:41	结束时间	2024-07-15 09:41
供应商资格要求	参照《中华人民共和国政府采购法》第二十二条规定的资格条件。	预算金额（元）	265000.00
采购方式	竞价

采购货物信息列表

序号	货物（服务）名称	数量	计量单位	预算单价
1	A10四卡大内存服务器	1	套	265000
	技术参数	1、GPU 计算服务器货物名称： 深度学习计算服务器 采购预算：人民币26.5万元 技术参数： 一线品牌GPU计算服务器（非组装） 外形高度：4U高度机架式服务器（含上架导轨）提供针对本次项目的授权及服务承诺函；合同签订前需提供相同配置测试机测试，必须原厂工程师上门安装调试，本次采购设备由厂商直接发货至武汉大学，为保证货物的原装性，所有的配件必须是原厂整机出厂，保证包装不开封，包装箱上注明采购用户名称武汉大学。详见配件及附件技术参数附件：序号 品名 参数需求 数量 单位 1 GPU计算节点 （1）GPU计算服务器1套。 1) ★CPU：≥2颗，Intel最新至强铂金系列，每处理器≥96核心，睿频主频≥4.0GHz，本项目对图片渲染要求比较高，主频要求必须响应。 2) ★内存：≥32根64GDDR5 ECC REG 4800频率内存，傲腾（可扩展，至少提供32根内存插槽，最大支持8TB内存），支持RDIMM、LDIMM、NVDIMM内存，支持主流厂商内存颗粒，提供内存稳固套件。 3) ★系统盘：≥Intel 3.84T NVME SSD企业级 *1，（行货非OEM 序列号可查）。 4) ★数据盘：≥Intel 3.84T NVME SSD企业级 *1，（行货非OEM 序列号可查） 5) ★RAID：支持SATA/SAS硬盘，选配支持RAID：0、1、5、10*1，1G缓存。 6) ★扩展槽：11个PCI-E5.0 X16单宽插槽。 7) ★网卡：≥2个10G网络接口。≥1个管理局域网接口。 8) ★提供GPU卡片≥4片， NVidia 具有563亿个晶体管、6912 个CUDA核心和24GB DDR6 HBM2e显存，具备72MB二级缓存，单精度19.5TFlops、双精度9.7TFlops，INT8推理1248Tops理论算力1177 TOPS（NV）（支持官网查询，GPU内存带宽：每秒 600 GB，非拆机组装显卡，否则做退货处理），后期还可以扩展6块GPU计算卡。 9) 管理端口：提供IPMI 2.0智能管理平台，1 IPMI管理端口。 10) 电源≥4，金牌冗余高效电源，单个电源≥2.0kw。 11) 预装操作系统（OS）：Ubuntu操作系统。 12) 产品尺寸：4U机架式，含机架套件。 13) 投标公司必须有工程师会操作并行计算节点设置和熟悉相关HPC经验，需要把GPU计算节点并入现有集群。 14) 保修：显卡配置信息与招标参数要求一致，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, 原厂提供随机三年的（24*7）4小时武汉本地化上门服务的人工+备件免费白金质保服务。 15) 交货周期：3天内交货，服务器提供1个月GPU压力测试服务，免费安装含GPU计算卡驱动和深度学习软件：Caffe, CNTK, TensorFlow, Theano, Torch，配套安装CUDA驱动，CUDA工具包，CUDA SDK。 (2) ★提供CPU和GPU集群管理套件，支持license注册信息，与硬件品牌一致。 16) 提供原厂著作权证明材料，能够通过网页页面提交任务。提供证明文件。 17) WEB管理功能：用户和组的集中管理，硬件监控，配置资源管理和任务调度程序参数，监控界面提供集群节点，硬件监控，实时监控集群和单个节点的CPU负载、内存使用率和网络流量等状态。 18) 提供用户管理,可以添加的系统用户，根据不同用户所属组的不同属性，用户可以管理系统或是使用任务提交功能。 19) 提供可以通过web界面提交CPU和GPU的混合作业。提供截图。 20) 支持交互式图形作业的提交及图形作业VNC登录查看。提供截图。 21) 支持用户自定义报警阈值设置；提供邮件报警方式，支持用户自定义报警策略，定义报警方式，报警次数及报警时间间隔。提供截图。 22) 可对任务队列设置执行及资源占用参数。并对已经执行完的任务，查看输出结果、任务的执行属性，可以重新执行，查看任务执行完成情况。 23) 支持用户校园网内部远程任务配置与执行。 (3) 深度学习应用软件。 1) 深度学习框架TensorFlow。 2) NVIDIA GPU虚拟化。 3) NVIDIA Virtual GPU软件。 4) NVIDIA Docker。 5) 提供高度优化GPU的代码、调优和测试。 6) 提供并行编译环境：GNU C/C++编译器；Python；Java等。 7) 提供高性能计算函数库：ACML LAPACK；Blacs；ScaLAPACK；BLAS等。 8) 提供GPU软件：cuBlas cuFFT；cuSparse；cuRand；npp；OpenCL。 (4) 深度学习攻防对抗系统。 1) 深度学习脆弱分析系统：提供不少于5个面向图像领域的分类模型，并提供接口用于拓展分类模型训练使用，用于测试模型面临对抗样本攻击时的脆弱性 2) 深度学习对抗攻防分析系统：提供不少于3种人脸识别模型，并提供相应的接口用于拓展人类识别模型训练使用，用于测试模型的公平性 (5) 资质及证书服务。 1) 生产原厂商通过3C认证（要求现场盖章给出）。 2) 提供原厂售后服务承诺函（原件）。 3) 深度学习工作站：提供完备的售后方案，至少包括如下内容: 提供使用本套集群系统所必须的各种软硬件培训，提供详细的培训方案与培训内容）（需提供纸质盖章详细方案）。 4) 原厂工程师上门安装调试。 1 台 2 性能可视化 ☆为保证软件系统的兼容性，涉及信息采集、分析的软件产品需要正式发布5年以上，并经历过多个版本迭代；提供软件著作权证书；提供生产厂家售后服务授权书原件； 技术要求: 1). 可针对应用程序计算求解过程进行应用运行特征数据秒级频率采集，采集功能应包含系统级、微架构级、函数级、应用信息、作业运行信息采集功能。提供系统界面截图证明 2). 时采集和显示系统级信息，包含CPU整体利用率、CPU系统利用率、内存利用率、SWAP利用率、磁盘读速率、磁盘写速率、网络接收/发送速率、Infiniband流量等系统级基本性能数据；提供系统界面截图证明 3).实时采集和图形显示每个CPU核上所运行的进程名称，同时采集和显示进程所对应的用户名称；提供软件界面截图证明 4). 采用C/S架构，关键性能指标（CPU、内存、磁盘、网络）采集间隔要求达到1秒，采集间隔可以自定义；提供软件界面截图证明。 5). 函数级信息:实时采集和显示节点函数级性能数据，给出热点函数占比； 6). 作业运行信息:实时显示基于LSF、Torque、Slurm作业调度系统作业运行状态，支持按照作业粒度实时图形显示作业系统级、应用级运行信息； 7). 进程管理：实时并行显示集群中所有的进程信息，支持按条件的快速搜索进程，支持授权模式下的进程管理操作。 8). 规模要求:在同一界面内清晰、准确显示系统级、微架构级和应用级的性能数据；可支持1000节点以上规模集群使用，提供合同或实际案例截图；为保证本台GPU加入以前集群，方便管理投标人必须满足此软件功能再应标，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 1 套
	相关材料	GPU计算服务器 (2).doc