Lieferung von GPU-Hochleistungssystemen (Server und Workstations)
Auftraggeber: Bauhaus-Universität Weimar · Weimar
Bauhaus-Universität Weimar hat einen Auftrag für „Lieferung von GPU-Hochleistungssystemen (Server und Workstations)“ in Weimar ausgeschrieben. Die Angebotsfrist endete am 27.11.2025. Bisher kein Ergebnis gefunden.
Wir haben bisher kein Ergebnis zu diesem Verfahren gefunden. Bei nationalen Verfahren wird es oft gar nicht oder ohne Bezug zur Ausschreibung veröffentlicht. Auskunft gibt die Vergabestelle.
Wer folgt, bekommt morgens eine E-Mail, sobald ein Ergebnis oder eine Änderung veröffentlicht ist.
Angaben in Kürze
Aus den Feldern, ohne KI- Was
- Lieferung von GPU-Hochleistungssystemen (Server und Workstations)
- Wo
- Weimar, Thüringen
- Bis wann
- Angebotsfrist 27.11.2025, 12:00 Uhr
- Wer kann anbieten
- Jedes Unternehmen, das die Anforderungen der Vergabeunterlagen erfüllt.
Automatisch aus den Feldern der Bekanntmachung vom 10.11.2025, ohne KI. Maßgeblich ist die Bekanntmachung. Original lesen ↗ · Fehler melden
Leistungsumfang
Beschreibung laut BekanntmachungDie Bauhaus-Universität Weimar benötigt leistungsstarke GPU-beschleunigte Computersysteme für rechenintensive Anwendungen im Bereich Deep Learning, künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen sowie photogrammetrische Berechnungen. Die Ausschreibung umfasst: Los 1: GPU-Hochleistungsserver (1 Stück) Der Server wird für das Training großer neuronaler Netze, die Verarbeitung umfangreicher Datensätze sowie für GPU-beschleunigte wissenschaftliche Berechnungen eingesetzt. Das System muss eine hohe Rechenleistung durch moderne Multi-Core-Prozessoren und mehrere leistungsstarke GPUs bereitstellen. Eine ausreichende RAM-Kapazität sowie schneller NVMe-Speicher sind erforderlich, um große Batch-Größen zu verarbeiten und Datensätze lokal mit hoher Geschwindigkeit bereitzustellen. Das System muss für den 24/7-Dauerbetrieb ausgelegt sein und eine zuverlässige Kühlung sowie redundante Netzteile …
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Die Bauhaus-Universität Weimar benötigt leistungsstarke GPU-beschleunigte Computersysteme für rechenintensive Anwendungen im Bereich Deep Learning, künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen sowie photogrammetrische Berechnungen. Die Ausschreibung umfasst: Los 1: GPU-Hochleistungsserver (1 Stück) Der Server wird für das Training großer neuronaler Netze, die Verarbeitung umfangreicher Datensätze sowie für GPU-beschleunigte wissenschaftliche Berechnungen eingesetzt. Das System muss eine hohe Rechenleistung durch moderne Multi-Core-Prozessoren und mehrere leistungsstarke GPUs bereitstellen. Eine ausreichende RAM-Kapazität sowie schneller NVMe-Speicher sind erforderlich, um große Batch-Größen zu verarbeiten und Datensätze lokal mit hoher Geschwindigkeit bereitzustellen. Das System muss für den 24/7-Dauerbetrieb ausgelegt sein und eine zuverlässige Kühlung sowie redundante Netzteile aufweisen. Los 2: GPU-Hochleistungs-Workstations (3 Stück) Positionen 1 & 2 sind für Deep Learning, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen vorgesehen. Diese Workstations werden für das Training großer neuronaler Netze, die Verarbeitung umfangreicher Datensätze sowie für GPU-beschleunigte wissenschaftliche Berechnungen eingesetzt. Position 3 ist für RAW-Fotobearbeitung und photogrammetrische Berechnungen vorgesehen. Diese Workstation wird für die Verarbeitung hochauflösender Bilddaten, die photogrammetrische 3D-Rekonstruktion von Bauwerken sowie für die Analyse großer Bilddatensätze einge-setzt. Die erweiterte Storage-Kapazität ist notwendig für die Archivierung umfangreicher RAW-Fotodaten und photogrammetrischer Projekte. Die Workstations müssen hohe Rechenleistung durch moderne Multi-Core-Prozessoren und leistungsstarke GPUs bereitstellen. Ausreichende RAM-Kapazität sowie schneller NVMe-Speicher sind erforderlich, um große Batch-Größen bzw. hochauflösende Bilddaten zu verarbeiten und Datensätze lokal mit hoher Geschwindigkeit bereitzustellen. Die Systeme müssen für den Dauerbetrieb ausgelegt sein und eine zuverlässige Kühlung sowie hochwertige Netzteile aufweisen.
Erfüllungsort
Verlauf
- 10.11.2025 Ausschreibung veröffentlicht
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