申购单号：*****************成交总额：******.*
申购主题：***************服务器 送货时间：发布竞价结果后*天内送达
采购单位：**** 安装要求：免费上门安装（含材料费）
竞价开始时间：****-**-** **:**:** 收货地址：
竞价截至时间：****-**-** **:**:**
币种：人民币
付款方式：货到验收合格后付款
备注说明：
质疑说明：如果对成交结果有异议，请在发布成交结果之日起*个工作日内向采购单位提出质疑
竞价结果：
采购项：***************服务器 品牌： *** 型号： *****
成交总价：******.**
成交供应商：****
质保及售后服务： 质量保障："*、完成软件部署要求，新增计算节点无缝接入原来有计算平台， *、本地服务商需提供*年******小时保修服务，*小时到达现场服务； *、安装服务要求原厂技术工程师上架安装及系统安装及集群管理软件部署； *、原厂*年故障硬盘免回收服务，原厂硬盘数据丢失拯救服务； *、商品承诺:原厂全新未拆封正品，投标货物需要由制造厂商直接发货至****清水河校区； *、优先具有信息技术服务管理体系认证和质量管理体系认证的潜在供应商。"
技术参数： *.硬件参数："*. 采用**机架式结构。 *. 中央处理单元，性能不低于*颗*****？ ****？ *代********系列处理器，单颗处理器物理核数≥**核，基础频率≥*.****。 *. 主板芯片组性能不低于英特尔 ***** 芯片组，每个处理器配置集成内存控制器，通道互连速度不低于**.**兆传输每秒。 *. 主板内存插槽数≥**。****双宽插槽数≥* ，****单宽插槽数≥*，*** *.*网卡专用插槽≥*、阵列卡专用插≥*。支持≥**×*.*/*.*英寸***/****/****（可支持*×****或*×****或不配置****）-*硬盘类型,。 *. 内存容量不低于******，内存频率大于*******，内存规格不低于****。 *. 支持图像处理单元与中央处理器之间双向成组数据传送方式，同时读写。 *. ***处理单元，总显存总容量大于等于*****， *. ***处理单元中，共计*张****接口***卡 *. ***处理单元，算力指标**** ≥***********，**** ****** **** ≥***********，****≥*** *********，**** ****** **** ≥ ************* **. ***处理单元，支持通过桥接器进行*****/*高速桥接**** *.* ：****/*。 **. 存储系统，固态硬盘容量不低于*****，企业级***固态硬盘。 **. 存储系统，机械硬盘容量不低于****企业级，采用****接口。 **. 电源系统，整机电源模块数量≥*个，并且单电源输出功率不低于*****，**+白金电源，支持*+*热插拔冗余。 **. 配置*个*兆光模块、*个***专用管理端口、*个***** *****口 **.其他接口： ****.*接口≥*个、***显示接口≥*、串口≥*" *.软件部署 ："*、调度管理软件功能 *. 支持图形处理器多实例（*** ***）调度管理，每****显存支持不少于*个实例。支持静态和动态*种管理模式，支持可以进行节点级的配置混合使用，支持集群中部分***节点配置采用静态管理模式，支持部分***节点采用动态管理模式。 *. 支持***负载均衡调度，保证*台***服务器上多个***能够均衡地使用。提供***绑定功能，支持*****和*******的***绑定功能，可将计算任务和指定***进行绑定，实现***独享。 *. 提供***平铺视图，支持对***型号、核心数和单精度/双精度浮点计算能力、显存利用率趋势图及集群中所有***的使用情况实时监控;支持***详情监控，对单个***的性能指标和使用进程实时监控，展示***单精度和双精度浮点运算能力指标。 *、仿真软件功能 *. 具有不同类型神经元和突触的配置能力，能够模拟整合发放模型（***），**模型、**********模型，可对突触时间常数进行配置。 *. 能够对脉冲神经网络中的时间信用进行再分配，支持基于概率的误差反向传播。 *. 支持大规模脉冲神经网络的神经工程框架下的多类认知任务，如识别、决策和运动控制等。 *. 支持脉冲时间依赖可塑性的学习规则。 *. 支持梯度替代法与人工神经网络转脉冲神经网络*种主流脉冲神经网络学习算法。 *. 支持连续吸引子神经网络，支持多选项知觉决策的动力学机制与基于前额叶皮层的工作记忆模型。 *. 支持基于短时程可塑性的循环连接脉冲神经网络，支持静默式工作记忆和信息累计决策。 *. 支持对事件信号的光流估计。 *、应用软件部署 ****- 显卡 * 语言库。提供了统*不同架构的标准。 *****- 基于 **** 的深度神经网络库。 ***- ****** 包管理工具。 **********- 谷歌开发的深度学习库。 ******- 运行于 *** 的数学基础库。 ****- 微软搜索开发的深度学习框架。 *****- 深度学习库包装层（对外提供统*调用，内部可使用不同的深度学习框架），支持 **********，****** 和 ****。 *******- *** 加速运算的动态深度学习库。"