| 项目名称 | 工作站 | 项目编号 | JJ********* |
| 开始时间 | ****-**-** **:**:** | 截止时间 | ****-**-** **:**:** |
| 联系人 | ******** | 电话 | ******** |
| 支付方式 | 货到验收后付款 | 合同签订时间 | 竞价成交后*工作日 |
| 交货时间 | 合同签订后* 工作日 | ||
| 送货地址 | 湖北 武汉市 洪山区 喻家湖路武汉光电国家实验室B*** | ||
| 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; |
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| 售后服务 | 各个部件原厂未拆全新正品行货，保修信息、出厂配置信息与竞价参数一致。送货时候只送配件，每一个配件由供应商输入产品序列号验证真伪，现场拆包装组装并安装软件并测试。有质量故障，一个月内可退换货。所有产品必须均为原厂全新正品，拒绝第三方配件、水货、二手货。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。提供*年整机质保，*小时响应，**小时内解决问题，质保期内部件损坏只换不修 |
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| 序号 | 品目 | 商品名称 | 参考品牌 | 参考型号 | 数量 | 计量单位 | 质保期（月） | 是否允许其他 品牌型号报价 |
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| * | 工作站 | 工作站 | 定制 | 定制 | * | 台 | ** | 否 |
| 技术参数 | 本设备需采用**个核心和**个线程 基本频率为*.*GHz 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，高速处理模块：为提高系统的运行效率，处理模块采用主动散热模式，供电环境由本系统统一供应，处理模块至少需要提供**.*万亿次每秒的单精度浮点计算能力以及***.*万亿次每秒的Tensor计算能力 系统存储不少于*T：不少于 *TB ****转机械两块 需要提供**G内存搭配使用。含RTX****TI 控制器 RAID *, *,*,** *，支持SSD优化技术，有启动盘RAID，出厂自带如下性能系统： *．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； *. 支持容器间infiniband高速通信 *. 允许用户上传自定义的代码程序和数据文件，通过在线提交计算资源需求即可启动训练任务，支持单机多GPU和多机多GPU的训练任务。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，提供功能截图证明； *. 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； *.具有硬件加密功能，服务器支持采用硬件加密的方式接入集群； *. 具有镜像管理功能，支持私有镜像仓库，集中化管理用户的镜像。能够提供新建项目、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，提供功能截图证明； *. 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独立的GPU集群环境，并可以限制CPU、GPU、内存等资源量的大小，将资源分割成多个独立的集群，方便为多个部门提供服务，提供功能截图证明型号、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/硬件证书； Ubuntu Linux CENTOS *.*/ **.**及以上操作系统： *.GPU CUDA 编译环境 ：CUDA Toolkit ，GPU Driver； *.深度学习框架：Tensorflow，mxnet，pytorch, caffe 等等； *.NVIDIA DIGITS™ GPU 训练系统； *.Deep Learning SDK ：深度学习原生库 CuDNN，深度学习推理引擎（TensorRT）； *.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，可安装到任何一台服务器上； *.深度学习加速库：cuBLAS， cuSPARSE , NCCL。 | |||||||
华中科技大学
****年**月**日
