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成交信息
成交供应商：
******司
成交金额：
¥53,***.00
成交理由：
符合要求，价格最低
| 项目名称 | 计算工作站 | 项目编号 | JJ*** |
| 开始时间 | ***-09-10 11:53:34 | 截止时间 | ***-09-13 11:53:34 |
| 联系人 | ******** | 电话 | ******** |
| 支付方式 | 货到验收后付款 | 合同签订时间 | ******成交后3工作日 |
| 交货时间 | 合同签订后1 工作日 | ||
| 送货地址 | 湖北 武汉市 洪山区 ************学南五楼 | ||
| ******要求 | 1.符合《******采购法》第二十二条规定的供应商基本条件; | ||
| ****** | ******************学，******有配件均为全新原装正品，************，******商官网查询保修信息，************参数要求一致。************，************，******商直接发货至最终用户，******完整包装不开封，不接受供应商的私自拆封改配，现场验货。************商官网或***/***电话查询确认。 | ||
| 序号 | 品目 | 商品名称 | 品牌 | 型号 | 数量 | 计量单位 | 质保期(月) | ******(元) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 工作站 | 计算工作站 | 不限 | 不限 | 2 | 台 | 36 | ***.0 |
| 技术参数 | 1）采用最新系列EPYC3******理器，******理器数需要2个，************数量不低于32个；工作频率不低于2.2GHz动态频率不低3.5GHZ：2）采用高效数据系统，******理器直接数据读取，工作频率至少需要***MHz，************至少需要4 GB的容量； 3）******理模块：为提高系统的运行效率，******理模块，处理模块采用主动散热模式，供电环境由本系统统一供应， 4）系统存储；不少于1TB SSD 固态一块；不少于4T SATA 企业级 HDD数据盘 5）内存模块数量：支持4TB内存，需要提供第二代傲腾非易失性内存与DDR4内存搭配使用≧***GB，主频***GHZ; 网络：不低于两个万兆电口； 6）供电模块：为了确保平台的稳定可靠运行，需要提供≧*** w供电模块； 7）规格：4U塔式，需机器运行噪音低于60分贝 ；8）GPU计算卡，支持扩展NVIDIA ***双宽显卡, 含原装GPU 风扇套件 桥接器 显卡温度控制70度以下,后续支持扩展为4GPU；9）带键鼠套件一套， ************自带如下性能系统： 1．采用轻量级容器虚拟化技术和Kuberates管理平台，实现对CPU、内存、******理。针对人工智能领域的特定需求，提供GPU************理接口，实现对GPU************理，支持为容器以直通方式挂载GPU******算资源； 2. 支持容器间infiniband高速通信 3. 允许用户上传自定义的代码程序和数据文件，************，支持单机多GPU和多机多GPU******。支持在Web界面通过jupyter、远程图形桌面直接访问虚拟环境。支持通过pycharm方式上传代码和数据； 4. 支持输出损失率、准确率等动态可视化监控图表，同时支持输出训练过程日志，并提供日志下载功能； 5.具有硬件加密功能，************群； 6. ******理功能，支持私有镜像仓库，************理用户的镜像。******项目、设置用户权限等功能。支持用户对本地镜像的编辑，镜像推送，删除等操作，******明； 7. ******理员和普通用户两种角色用户，******一个或多个独立的GPU集群环境，并可以限制CPU、GPU、******小，******群，************，插槽位置、显存使用量、电压使用量、温度、风扇转速、负载状况等指标、图标显示界面刷新率为秒级；监控模块国产自主可控并提供软/******书； 12） Ubuntu Linux CENTOS 7.8/ 18.04及以上操作系统： 1.GPU CUDA 编译环境 ：CUDA Toolkit ，GPU Driver； 2.******习框架：Tensorflow，mxnet，pytorch, caffe 等等； 3.NVIDIA DIGITS™ GPU 训练系统； 4.Deep Learning SDK ：******习原生库 CuDNN，******习推理引擎（TensorRT）； 5.NVIDIA Docker 容器平台:包括编程、运行、系统工具、******，************器上； 6.******习加速库：cuBLAS， cuSPARSE , NCCL。 | |||||||
************学
***年09月14日
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