Deep Learning GPU Cluster

Lieferung, Montage und Inbetriebnahme von 2 GPU-basierten KI-Hochleistungssystemen

Die Fraunhofer-Gesellschaft schreibt die Lieferung, Montage und Inbetriebnahme von 2 GPU-basierten KI-Hochleistungssystemen aus. Der Ausführungsort ist Berlin. Der Vertrag läuft vom 04.11.2026 bis zum 30.06.2027.

Erweiterung der Machine Learning Cloud Tübingen am HLRS

Die Eberhard Karls Universität Tübingen schreibt die Erweiterung des Machine Learning Cloud Clusters am Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart (HLRS) aus. Der Auftrag umfasst die Lieferung, den Aufbau, die Inbetriebnahme und die Abnahme eines High Performance Computing Clusters zur Erweiterung der bestehenden Conway-Installation. Zudem sind Garantie, Reparaturen und Support für einen Zeitraum von 60 Monaten gefordert. Die Erweiterung soll hoch performante und verteilte KI-Experimente für verschiedene Forschungseinrichtungen unterstützen.

Beschaffung von Hochleistungsserversystemen für KI und GPU-Computing

Das Universitätsklinikum Aachen beschafft drei spezialisierte Hochleistungsserversysteme. Der Auftrag umfasst die Lieferung, den Einbau und die Inbetriebnahme von Systemen für KI-Training und -Inferenz, GPU-beschleunigtes Computing sowie hochperformante NVMe-Datenspeicherung. Die Systeme müssen spezifische technische Anforderungen erfüllen, darunter hohe GPU-Rechenleistungen und NVMe-Speicherkapazitäten. Die vollständige Leistungserbringung und Rechnungsstellung muss bis zum 11. Dezember 2026 erfolgen.

KI-Server-Appliances für Training und Inferenz großer KI-Modelle

Beschaffung von KI-Server-Appliances für das Training und die Inferenz großer KI-Modelle. Die Ausschreibung ist in zwei Lose unterteilt: Los 1 umfasst 2 x NVIDIA DGX B300 inklusive 4 Jahre Support und NVIDIA AI Enterprise Subscription. Los 2 umfasst PowerEdge XE7745 inklusive 4 Jahre Support.

GPU-Server für KI-Rechenlasten

Beschaffung eines ausbaufähigen GPU-Servers für KI-Rechenlasten. Der Server wird für KI-Anwendungen benötigt.

Beschaffung von zwei NVIDIA DGX Station GB300

Beschafft werden zwei NVIDIA DGX Station GB300 Systeme für ein Forschungsprojekt. Die Hardware muss spezifische technische Anforderungen an CPU, GPU, Arbeitsspeicher, Netzwerk und Kühlung erfüllen. Zudem sind SSD-Speicherkomponenten sowie ein passendes Betriebssystem gefordert. Die Lieferung der Systeme ist an den Standort Kaiserslautern vorgesehen.

Beschaffung von 8 GPU-Grafikkarten RTX Pro 6000 Blackwell (96GB) für KI-Modelle

Fraunhofer FOKUS beabsichtigt die Beschaffung von 8 GPU-Grafikkarten (RTX Pro 6000 Blackwell, 96GB) zum Training, Fine-Tuning und zur Inferenz von KI-Modellen. Die Karten sollen in ein bestehendes Rack integriert werden, um eine cloud-unabhängige, lokale Recheninfrastruktur für die Verarbeitung sensibler Daten zu gewährleisten. Eine nahtlose Integration in die bestehende GPU-Serverlandschaft ist erforderlich.

Beschaffung eines KI-Serversystems für die Medienproduktion

Beschafft wird ein hochleistungsfähiges, vollständig integriertes 19-Zoll-KI-Serversystem für die Fakultät Medien. Das System muss für den Dauerbetrieb ausgelegt sein und eine spezifische Mischbestückung aus zwei NVIDIA H200 NVL Grafikkarten sowie einer NVIDIA RTX PRO 6000 Workstation- oder Server-Edition umfassen. Die Hardware muss als einheitliches Hostsystem konfiguriert sein und eine umfassende Hardwaregarantie sowie einen Systemservice für 36 Monate beinhalten. Die Lieferung umfasst ausschließlich die montierte und hardwareseitig geprüfte Serverhardware ohne Softwareinstallationen.

Serversystem für KI Interferenz Workloads

Kauf eines Serversystems für KI Interferenz Workloads mittels 8 GPU’s > 280gb/HBM Arbeitsspeicher je GPU, Luftgekühlt, alte Rackbreite + 5 Jahre Support NBD Vor-Ort Service.

HPC Hardware-Komponenten (GPU) für Universität Jena und TU Ilmenau

Beschafft werden zwölf GPU-Hardwarekomponenten für die Hochleistungsrechner-Infrastruktur der Universität Jena und der Technischen Universität Ilmenau. Die Komponenten müssen spezifische technische Mindestanforderungen an Speichergröße, Schnittstellen und Rechenleistung erfüllen. Die Integration erfolgt auf Basis eines bestehenden Betriebskonzepts in die vorhandene HPC-Infrastruktur. Die Bewertung der Angebote erfolgt ausschließlich über den Gesamtpreis.