采购项目信息
采购货物信息列表
项目名称 | 工作站 | 项目编号 | JJ******1 |
开始时间 | 2025-07-09 16:15:01 | 截止时间 | 2025-07-14 16:15:01 |
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3工作日 |
交货时间 | 合同签订后3 工作日 | ||
送货地址 | ******大学南一楼623室 | ||
供应商资质要求 |
1.符合《政府采购法》第二十二条规定的供应商基本条件;代理商 |
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售后服务 |
******大学,出厂日期晚于竞价结束日期,配置信息要与竞价保持一致,交付时逐项核对验收,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, 原厂提供随机三年的 (24*7)4小时上门的人工+备件免费白金质保服务 |
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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1 | 工作站 | 工作站 | 戴尔工作站 | 戴尔工作站 | 2 | 台 | 36 | 否 |
技术参数 | 英特尔?酷睿? i9 可超频处理器 (最低16 核, 睿频最高可达 5.2GHz Turbo液冷散热);Windows 11 家庭单语言版, 简体中文;Nvidia 16G专业图形显卡;内存不低于64G, DDR5,不低于6000HMZ;不低于2TB, M.2 2280, Gen 4 PCIe NVMe, 固态硬盘;;不低于1000W铂金电源, 4K IPS 27英寸65W Type-C 可升降旋转 双屏,Alienware 610M+510K;安装Ubuntu22.04系统及环境搭建1.GPU CUDA 编译环境 :CUDA Toolkit ,GPU Driver; 2.深度学习框架:Tensorflow,mxnet,pytorch, caffe 等等; 3.NVIDIA DIGITS? GPU 训练系统; 4.Deep Learning SDK :深度学习原生库 CuDNN,深度学习推理引擎(TensorRT); 5.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,可安装到任何一台工作站上; 6.深度学习加速库:cuBLAS, cuSPARSE , NCCL。要求原厂未拆装的全******学校实验室安装,按照系统及环境要求进行测试。安装整机及配件必须均为原厂全新正品,拒绝第三方配件、水货、二手货。交付时逐项核对验收,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, 原厂提供随机三年的 (24*7)4小时上门的人工+备件免费白金质保服务 |
******大学
2025年07月09日