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GPU高性能推理模块采购公告
日期:2024-08-12 收藏项目
一、原厂全新未拆封产品;≥80G;核心频率≥765 MHz;Turbo频率 ≥1410 MHz;流处理单元≥ 6912 个;核心架构 Ampere 共≥67款;TDP功耗 ≥250W;内存参数:内存频率≥ ******** Gbps;内存类型 HBM2E;内存位宽≥ 5120 bit;显存≥ 80 GB;采用 C/S 架构设计,提供完全中文化显示界面;所****局资源总览。提供过测试;包含 CPU 核数、GPU 个数、内存及硬盘容量大小;每个节点的资源信息。包含主机名称、主机状态、IP 地址,GPU 数量、CPU 核心数、内存大小、硬盘大小等信;GPU 信息采用仪表盘形式,其中包含 GPU 型号、GPU 使用率、GPU 温度、GPU 功率、GPU 显存使用率、GPU 风扇转速占比、GPU 编解码器使用率等信息;界面刷新频率为秒级 。(以上功能需在竞价文件里提供截图证明文件)二、提供集群管理软件。GPU 集群管理软件必须是国产可控,且提供相关计算机软件著作权登记证书。 支持通过中文显示系统概览,提供统一的中文 web 管理界面;提供 API 标准接口,方便二次开发;提供帐号系统:支持多用户登录。资源配额:支持对用户组和用户设置使用资源配额。包括 GPU 卡数、CPU 核心数量、内存、存储;多存储卷,支持基于 Lustre 的多个卷同时共存和使用。支持提供镜像中心(公有镜像和私有镜像中心)功能,主要存储集群软件相关镜像和用户自己提交的镜像,用户可以构建针对自己应用的镜像环境,以用于创建大型训练任务展示用户所拥有的容器资源列表,每个容器资源条目提供查看容器资源、删除容器资源、容器连接、提交为镜像共四项功能;可以在 web 界面上以图表方式查看用户操作历史信息;支持自定义任务、深度学习任务,每个任务都是独立的,相互隔离,深度学习任务需能够实现单机多卡模式和多机多卡并行模式,需要集成主流的深度学习框架,可视化调试工具Jupyter、Terminal 和远程桌面。支持任务一键提交,可以将自己创建的执行脚本上传并运行,要求在运行过程中可实时查看运行日志,可以实时监控运行的负载情况,包括 CPU、内存、GP****网络等配件的实时使用率;可以在 web 界面上进行物理主机的运维管理操作,一键连接 IPMI,重启、关机等功能;需要满足三级用户权限管理,可分配多个管理员权限,对相应的组用户进行管理;可以在 Web 界面查看到物理主机的 PCIE 插槽、内存和硬盘的使用情况,可以看到对应插槽是否使用,方便管理员快速定位到故障部件 。(以上功能需在竞价文件里提供截图证明文件)

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