Lieferung eines GPU Servers mit 60 Monaten Vor-Ort-Service

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.

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.

Multi-GPU-Workstation für KI-Lehrbetrieb

Die Technische Universität Berlin beschafft eine professionelle Multi-GPU-Workstation für den KI-Lehrbetrieb. Das System ist für den Einsatz in der Lehre, insbesondere für Machine-Learning-Verfahren und neuronale Netze, konzipiert. Die Hardware muss als validierte Gesamtsystemlösung geliefert werden, die für den Dauerbetrieb geeignet ist. Neben der Hardware umfasst der Auftrag einen fünfjährigen Herstellersupport bzw. Vor-Ort-Service. Die Beschaffung beinhaltet zudem optionale Erweiterungsmöglichkeiten für Arbeitsspeicher, GPU-Leistung, Speicherplatz und Support-Reaktionszeiten.

Lieferung von 5 GPU-Beschleunigerkarten für Supermicro Server

Beschafft werden fünf fabrikneue GPU-Beschleunigerkarten zur Erweiterung einer bestehenden wissenschaftlichen Serverumgebung. Die Karten müssen für den Servertyp Supermicro AS-5126GS-TNRT2 qualifiziert sein und über eine PCI Express 5.0 x16 Schnittstelle verfügen. Jede GPU benötigt mindestens 96 GB dedizierten Speicher mit ECC-Unterstützung sowie eine FP32-Rechenleistung von mindestens 120 TFLOPS. Die Hardware muss passiv gekühlt sein und darf eine Leistungsaufnahme von 600 W nicht überschreiten.

Lieferung von zwei Rack-Servern für Virtualisierung

Beschafft werden zwei Rack-Server für Virtualisierungszwecke in einem Schulungsraum. Die Hardware muss eine spezifische Mindestausstattung aufweisen, darunter 24 SSD/HDD-Slots, eine RAID-Konfiguration mit Hot Spare sowie zwei Intel Xeon Gold 6442Y Prozessoren oder leistungsgleiche Äquivalente. Zudem ist eine Nvidia GRID GPU inklusive der entsprechenden unbefristeten vDWS-Lizenz sowie ein fünfjähriger Support- und Wartungsvertrag für die Software erforderlich. Die Lieferung erfolgt an das Landesamt für Vermessung und Geoinformation Sachsen-Anhalt in Magdeburg.

Kauf von drei Rackservern für Proxmox-Cluster

Beschafft werden drei identisch konfigurierte, hochperformante Rackserver für den Einsatz als Knoten in einem Proxmox-Virtualisierungscluster. Die Server müssen für den 24/7-Betrieb in einer Rechenzentrumsumgebung ausgelegt sein und eine umfangreiche Netzwerkanbindung sowie redundante Stromversorgung bieten. Zudem ist eine Vorbereitung für den späteren Einbau von zwei GPU-Beschleunigern pro Server erforderlich. Der Lieferumfang umfasst neben der Hardware auch Rack-Schienen sowie einen 60-monatigen Herstellerservice mit Vor-Ort-Support am nächsten Arbeitstag.

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.

GPU-Server für KI-Rechenlasten

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

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.

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.