Ogłoszenie o przetargu nr 1/2022 Wynajem wysokowydajnego serwera do uczenia maszynowego opartego na procesorach GPU

usługa wynajmu kompletnego serwera obliczeniowego GPU Przedmiotem zamówienia jest usługa wynajmu kompletnego serwera obliczeniowego wraz z UPS do zastosowań głębokiego uczenia maszynowego, opartego o macierzowe obliczenia zmiennoprzecinkowe prowadzone na Graphics Processing Unit - GPU z prawem odkupu na koniec trwania projektu. Okres trwania najmu wynosi od 1 kwietnia 2022 r. do 30 czerwca 2023 r. i musi być podzielony na 5 równych kwartalnych płatności. Serwer powinien zostać dostarczony na czas wynajmu do siedziby Zamawiającego. Koszt transportu, wniesienia do lokalu (3 piętro, dostępna winda), rozpakowania urządzenia i utylizacji opakowań transportowych ponosi Dostawca. Zamawiający samodzielnie dokona instalacji, podłączenia i przetestowania urządzenia pod nadzorem i ze wsparciem Zamawiającego. Serwer zlokalizowany będzie w dedykowanym pomieszczeniu, wyposażonym w podłogę techniczną i klimatyzację o wysokiej wydajności, zabezpieczonym drzwiami przeciwpożarowymi od reszty lokalu Zamawiającego. Budynek wyposażony jest w czujniki dymu i automatyczną instalację powiadamiania straży pożarnej. Koszty użytkowania serwera (energia elektryczna, chłodzenie pomieszczenia, ewentualna wymiana części eksploatacyjnych jeżeli takowe będą) będzie ponosił Zamawiający. Sprzęt powinien być objęty gwarancją oraz wsparciem technicznym przez cały okres wynajmu. Wszystkie elementy serwera muszą zawierać okablowanie i oprzyrządowanie do poprawnej pracy. Elementy muszą być ze sobą kompatybilne i zmontowane w całość co za tym idzie oferta musi zawierać wszystkie przejściówki, obudowy, radiatory wymagane do zmontowania i sprawnej płynnej pracy serwera przy pełnym obciążeniu wraz z UPS. Serwer powinien spełniać następujące minimalne warunki techniczne określone dla precyzji w języku angielskim. Dostawca może zaproponować sprzęt o takich samych lub lepszych parametrach. CPU x2 - Performance score (by https://www.cpubenchmark.net/): 30000 or more (60000 or more in total) - Single-thread performance score (by https://www.cpubenchmark.net/): 2000 or more (4000 or more in total) - Cache size: 128 MB or more - Physical CPU cores per CPU: 32 or more - CPU Threads per CPU: 64 or more - Performance on Integer Math operations: 150000 MOps/Sec or more - Performance on Floating Point Math operations: 80000 MOps/Sec or more GPU x8 - vRAM: 48 GB or more (DDR6) (384 GB or more in total), minimum frequency 2000 MHz or higher, supported maximum bandwidth 768 GB/s or higher - Performance score for single GPU (by https://www.videocardbenchmark.net/): 20000 G3D Mark or more - Single-precision performance: 35 TFLOPS or more (280 TFLOPS or more in total) - Tensor performance: 280 TFLOPS or more (2240 TFLOPS or more in total) - Capable of being managed by CUDA platform and libraries - Connector: PCIe 4.0 RAM - Memory: 512 GB in total or more - Speed: 3200 MHZ per RAM or more - Type: DDR4 ECC RAM or newer - Timings: CL 18-22-22-42 or faster - 8 memory channels per processor Operating system drive - Capacity: 3.84 TB or more - Type: SSD NVMe - Read speed: 6000 MB/s or more - Write speed: 4000 MB/s or more Extra storage - Capacity: 3.84 TB or more - Type: SSD NVMe - Read speed: 5000 MB/s or more - Write speed: 3000 MB/s or more UPS - Output power capacity: 10.0kWatts / 10.0kVA - Runtime load: minimum 15 minutes at 4kW load - Rack Height: 6U or less - Output Connections: minimum 4x C19, 4x C13 plugs; compatible with provided power supplies for the server Operating system - Preinstalled with Ubuntu 20.04: Including stack for managing TensorFlow, PyTorch, CUDA, etc. Networking - Networking controller/s: 2 RJ45 10 Gbps LAN ports with NIC Power Supply - Power: Two at least 2200 watt power supplies - AC input: 200-240 V Motherboard, case and cooling - Motherboard suitable for selected CPU and GPUs - Suitable cooling system for selected CPU - Form factor: rackmount, 2U or bigger