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机架高性能CPU服务器(核心货物)
2
台
是否接受进口
拒绝进口
品牌
华硕、中欣、戴尔
型号
ESC8000A-E11、 ZX-TX4530、R7525
技术规格及参数
1. 规格: 机架式服务器,高度2U;2. 处理器: 配置≥2颗处理器,每颗处理器≥64核,每颗处理器≥128线程,基础频率≥2.6GHz;3. 内存: 配置≥24条64GB DDR4 3200MHz内存,可支持≥24个内存插槽;4. 硬盘: 配置≥8块 1.92T SSD硬盘;≥1块 16T HDD企业级硬盘;5. 硬盘扩展: 最大支持≥12个 SAS/SATA硬盘位; 6: 算力单元 显卡:配置≥1张GPU卡,单GPU显存≥24G GDDR6,CUDA核心≥16384 ;7. 网络: 配置≥2个千兆网口;配置≥ 双口 10Gb SFP28 光纤网卡 含模块8. 电源: 配置≥2个1300W电源,支持1+1冗余9. 阵列卡: 配置≥1个2G 8口阵列卡,支持RAID 0/1/5/6/1010.软件:①本次设备需无障碍添加至现有集群中 支持主流的X86架构的linux操作系统,包括:Ubuntu、CentOS、红帽等;②支持单机单卡,单机多卡,多机多卡分配资源;提供单GPU卡多任务共享、GPU切割(vGPU)方式分配资源,提升GPU利用率;③提供基于 Web 的集群管理图形用户界面和集群管理 Shell 模式。图形界面提供单系统视图,通过“单窗格”管理集群所有内容,管理功能操作简单,所有任务通过直观的可视化界 面执行。Shell 模式通过命令行接口提供与图形界面相同的功能,通过 shell 模式可在交互模 式和批处理模式间切换使用;④提供容器+镜像的管理,提供GPU+CPU集群的管理和调度;具备本地镜像仓库,支持镜像分组管理及分享,允许用户上传自定义镜像,支持将用户环境一键打包镜像仓库;支持可视化作业管理,基于常用的AI算法框架及准备好的算法可以进行多版本任务参数调优,优化并增强机器学习全生命周期管理流程,提升模型训练任务的迭代效率;⑤管理集群中GPU服务器及GPU卡的运行状况,资源使用情况,包含GPU总数/使用数,GPU核心平均利用率,GPU显存平均利用率等。支持对环境做定时快照和备份,用于环境的快速回滚;支持把当前环境一键打包至镜像仓库,用户可以基于该镜像创建新的环境;平台集成多种深度学习各种框架(如TensorFlow,pytorch,caffe,keras等)用户模型开发、模型训练等; 支持用户自定义框架扩展。11.产品必须为整机原厂生产产品,相关产品参数供应商响应时需提供原厂对本项目的质保函加盖公章上传。
质保期
整机至少三年质保,质保期内非人为损坏的配件免费换新;必须为整机原厂生产产品,相关产品参数供应商响应时需提供原厂对本项目的质保函加盖公章上传。货到验收时可以通过原厂网站查询验证保修信息(要求提供官方查询验证网址)。
售后要求
每年提供不少于两次机房定期维护(包括服务器的整机运行温度监测、BMC后台系统日志查询维护、服务器负载负荷情况、实时计算效率情况、服务器清灰等);提供深度学习等相关软件计算环境安装调试及维护(包括系统崩溃系统中毒等),4小时内响应,24小时内给出解决方案,如无法电话或线上操作,应48小时内免费上门服务。
塔式静音CPU服务器
Pro ET900A、ZX-TS128、T560
1. 规格: 塔式静音服务器;2. 处理器: 配置≥2颗处理器,每颗处理器≥48核,每颗处理器≥96线程,基础频率≥2.6GHz;3. 内存: 配置≥16条32GB DDR4 3200MHz内存,可支持≥16个内存插槽;4. 硬盘: 配置≥2块 1.92T SSD硬盘;≥1块 2T SSD硬盘;5. 硬盘扩展: 最大支持≥8个 SAS/SATA硬盘位; 6: 算力单元 显卡:配置≥1张GPU卡,单GPU显存≥4G GDDR6;7. 网络: 配置≥2个千兆网口;8. 电源: 配置≥1个1200W电源;9. 散热器:配置≥360水冷静音散热器;10.软件:①本次设备需无障碍添加至现有集群中 支持主流的X86架构的linux操作系统,包括:Ubuntu、CentOS、红帽等;②支持单机单卡,单机多卡,多机多卡分配资源;提供单GPU卡多任务共享、GPU切割(vGPU)方式分配资源,提升GPU利用率;③提供基于 Web 的集群管理图形用户界面和集群管理 Shell 模式。图形界面提供单系统视图,通过“单窗格”管理集群所有内容,管理功能操作简单,所有任务通过直观的可视化界 面执行。Shell 模式通过命令行接口提供与图形界面相同的功能,通过 shell 模式可在交互模 式和批处理模式间切换使用;④提供容器+镜像的管理,提供GPU+CPU集群的管理和调度;具备本地镜像仓库,支持镜像分组管理及分享,允许用户上传自定义镜像,支持将用户环境一键打包镜像仓库;支持可视化作业管理,基于常用的AI算法框架及准备好的算法可以进行多版本任务参数调优,优化并增强机器学习全生命周期管理流程,提升模型训练任务的迭代效率;⑤管理集群中GPU服务器及GPU卡的运行状况,资源使用情况,包含GPU总数/使用数,GPU核心平均利用率,GPU显存平均利用率等。支持对环境做定时快照和备份,用于环境的快速回滚;支持把当前环境一键打包至镜像仓库,用户可以基于该镜像创建新的环境;平台集成多种深度学习各种框架(如TensorFlow,pytorch,caffe,keras等)用户模型开发、模型训练等; 支持用户自定义框架扩展。11. 产品必须为整机原厂生产产品,相关产品参数供应商响应时需提供原厂对本项目的质保函加盖公章上传。
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