西北工业大学2026年9至12月政府采购意向

A02010104服务器

采购标名称：国产AI大模型训练服务器 采购数量：1台 该设备应用于大规模人工智能模型训练与深度学习研发场景，具备高算力密度、高能效比、***网络通信及强大的并行计算能力。服务器采用国产AI***平台，可提供高效的AI模型训练、深度学习计算及大规模数据处理能力，同时满足大模型及复杂深度学习任务的分布式训练需求，支持主流AI开发与训练框架，可为模型开发、训练、调优、验证及迭代提供完整的算力基础设施支撑，能够满足大模型、计算机视觉、自然语言处理、多模态等人工智能模型的训练需求。具体技术参数需满足如下要求： （1）配置不少于8个全国产化的AI加速处理器，单个AI加速处理器具备高性能AI计算能力，并配置大容量高速HBM高带宽内存，***网络模型训练过程中对计算能力及显存容量的需求。 （2）配置高性能且全国产化的多核服务器处理器，CPU数量不少于4颗，系统内存容量应满足大规模AI模型训练、数据预处理及多任务并行计算需求。 （3）整机算力需满足AI算力≥2.5 PFLOPS（FP16理论峰值）的要求，满足人工智能模型的训练的需求。 （4）***网络接口，支持高带宽、低时延的服务器间数据通信及分布式训练，支持RoCE***网络通信技术，满足多节点AI训练集群的数据交换及通信需求。 （5）配置满足操作系统、AI软件环境、模型文件、训练数据及训练结果存储需求的高速固态存储及大容量数据存储设备，并支持RAID数据保护功能。 （6）应支持AI***平台及相关软件生态，能够运行主流人工智能开发、训练框架及相关AI软件工具，支持AI模型训练、性能调优及训练任务管理。 （7）应支持多AI加速处理器协同计算及多服务器分布式训练，可满足大规模深度学习模型的并行训练需求，并具备较好的计算资源利用率和任务扩展能力 （8）具备模型训练全过程的实验管理功能，支持模型训练过程中关键技术指标的自动记录及可视化展示，能够根据历史实验记录追溯模型训练过程及实验配置，满足实验记录管理及日志管理要求。 （9）服务器应具备完善的硬件监控、故障诊断及远程管理能力，支持对处理器、AI加速器、内存、存储、网络及系统运行状态进行监控和管理。 （10）提供AI算力资源管理功能、提供计算资源统一调度管理功能，实现对CPU、GPU/NPU等异构计算资源的统一管理、提高实验室计算资源利用率。