数据计算服务
竞价公告(JJ22113011362157)
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说明：各有关当事人对竞价公告内容有异议的，可以在竞价截止时间前通过规定途径提起异议，逾期将视为无异议，不予受理。
采购单位：华南师范大学
联系人：采购用户
联系电话：85214486
E-mail：446384124@qq.com
传真：无
联系手机：无
邮编：无
质疑电话：85211082
平台联系电话（异议）：020-37619972；jycg001@qq.com
项目名称：
数据计算服务
竞价编号：
JJ22113011362157
采购类型：服务类
开始时间：2022-11-30 11:36:00
项目预算(元)：18,000.00
结束时间：2022-12-03 11:36:00
一、基本信息
| 竞价编号：JJ22113011362157 | |
| 项目名称：数据计算服务 | |
| 项目预算(元)：18,000.00 | 报价方式： 总价报价 |
| 采购单位：华南师范大学 | 联系人：采购用户 |
| 最少报价家数：3 | 联系电话：85214486 |
| 联系手机：无 | 电子邮箱：446384124@qq.com |
| 异议反馈：020-37619972；jycg001@qq.com | |
| 开始时间：2022-11-30 11:36:00 | 截止时间：2022-12-03 11:36:00 |
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邮编：无
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平台联系电话（异议）：020-37619972；jycg001@qq.com
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采购类型：服务类
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开始时间：2022-11-30 11:36:00
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项目预算(元)：18,000.00
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结束时间：2022-12-03 11:36:00
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二、资格条件
| 资格条件：无 |
三、商务要求
| 付款方式：合同签订后一周内凭发票支付 | |
| 交付时间： 签订合同后7天送货。 | |
| 交付地址： 华南师范大学。 | |
| 质保期及售后要求：7*24服务 | |
| 其他要求：需要备用电源方案，数据计算过程不能中断 |
报价人资格条件：无
备注：
各有关当事人对竞价成交结果有异议的，可以在竞价结果公告发布之日起3天内提起异议，逾期将视为无异议，不予受理。
四、技术要求
项目名称：数据计算服务
产品信息
| nclick="SetOrderby('Product_Name')">序号 | nclick="SetOrderby('Product_Brand')">标的名称 | nclick="SetOrderby('Quantity')">数量 | nclick="SetOrderby('Unit_base')">单位 | nclick="SetOrderby('Product_Model')">品牌 | nclick="SetOrderby('Product_Standards')">产品类别 | nclick="SetOrderby('Category_Name')">型号 | nclick="SetOrderby('Guarantee')">是否限定品牌 | nclick="SetOrderby('Product_Name')">技术要求 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 数据计算服务 | 1.00 | 项 | 定制/定制 | 否 | 1、性能指标：本系统塔式工作站配置，非机架式。采用Scalable架构并发处理器，并发处理器数至少需要2个，每个处理器核心数量至少52个，支持超线程技术，工作频率至少2.1GHz； 2、数据指标：本系统采用高效数据系统，由于需要提供处理器直接数据读取，工作频率至少需要2666MHz，不低于128GB的总容量； 3、高速处理模块：为提高系统的运行效率，需要额外增加加速设备，加速设备采用主动散热模式，供电环境由本系统统一供应；加速设备至少需要提供不低于16G的缓存空间容量； 4、系统存储：不少于1块SSD硬盘，单块硬盘容量≥480 GB系统容量； 5、数据存储：为保证镜像文件的存储，需提供≥4TB SAS/SATA硬盘，可支持≥10个3.5英寸热插拔SAS/SATA硬盘，可支持前置M.2 SSD 6、PCIE扩展槽：≥7个PCIe3.0x16插槽； 7、网络：≥2个千兆网口；可远程管理 8、IO接口：≥8个USB 3.0接口 9、电源：为了确保平台的稳定可靠运行，需要提供≧1000w的供电模块； 10、集群平台部署：采用轻量级容器虚拟化技术和Kuberates管理平台，实现对CPU、内存、磁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；系统支持管理员和普通用户两种角色用户，管理员可以为普通用户创建一个或多个GPU环境，将资源分割成多个独立的空间 11、安装Ubuntu Linux 18.04操作系统：1.GPU CUDA 编译环境 ：CUDA Toolkit ，GPU Driver； 2.深度学习框架：Tensorflow，mxnet，pytorch, caffe 等；3.NVIDIA Docker 容器平台:包括编程、运行、系统工具、系统函数库等都打包到一个完整的文件系统中，可安装到任何一台设备上；4.深度学习加速库：cuBLAS， cuSPARSE , NCCL，12、计算服务时间，6个月。 | nclick="kg(1)"> | |
| 技术要求：1、性能指标：本系统塔式工作站配置，非机架式。采用Scalable架构并发处理器，并发处理器数至少需要2个，每个处理器核心数量至少52个，支持超线程技术，工作频率至少2.1GHz； 2、数据指标：本系统采用高效数据系统，由于需要提供处理器直接数据读取，工作频率至少需要2666MHz，不低于128GB的总容量； 3、高速处理模块：为提高系统的运行效率，需要额外增加加速设备，加速设备采用主动散热模式，供电环境由本系统统一供应；加速设备至少需要提供不低于16G的缓存空间容量； 4、系统存储：不少于1块SSD硬盘，单块硬盘容量≥480 GB系统容量； 5、数据存储：为保证镜像文件的存储，需提供≥4TB SAS/SATA硬盘，可支持≥10个3.5英寸热插拔SAS/SATA硬盘，可支持前置M.2 SSD 6、PCIE扩展槽：≥7个PCIe3.0x16插槽； 7、网络：≥2个千兆网口；可远程管理 8、IO接口：≥8个USB 3.0接口 9、电源：为了确保平台的稳定可靠运行，需要提供≧1000w的供电模块； 10、集群平台部署：采用轻量级容器虚拟化技术和Kuberates管理平台，实现对CPU、内存、磁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；系统支持管理员和普通用户两种角色用户，管理员可以为普通用户创建一个或多个GPU环境，将资源分割成多个独立的空间 11、安装Ubuntu Linux 18.04操作系统：1.GPU CUDA 编译环境 ：CUDA Toolkit ，GPU Driver； 2.深度学习框架：Tensorflow，mxnet，pytorch, caffe 等；3.NVIDIA Docker 容器平台:包括编程、运行、系统工具、系统函数库等都打包到一个完整的文件系统中，可安装到任何一台设备上；4.深度学习加速库：cuBLAS， cuSPARSE , NCCL，12、计算服务时间，6个月。 | ||||||||
| 售后服务： | ||||||||
五、附件
附件信息
附件信息end
| nclick="SetOrderby('Product_Name')">序号 | nclick="SetOrderby('Product_Brand')">附件名称 | nclick="SetOrderby('Product_Model')">上传时间 | nclick="SetOrderby('Product_Model')">大小 | nclick="SetOrderby('Product_Model')">操作 |
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