Public procurement notice: Contract Notice
Published: 2021-07-26
Buyer: Universität der Bundeswehr München
Country: DE
Contract type: Supplies
Procedure: Open procedure
CPV classification: 30200000 | 30211000 | 30211100 | 30211200 | 30211300
Submission deadline: 2021-08-20
Award criteria: The most economic tender

Technical requirements: Die Institute für Ingenieurmathematik und Technik Autonomer Systeme beabsichtigen, einen GPU- Rechencluster im Rahmen der DTEC.bw Projekte SeRANIS und MORE für die Entwicklung und Erforschung von Deep Learning und Optimierungsalgorithmen bei der Beseitigung von Weltraumschrott sowie der Umfelderkennung und Verhaltensentscheidung autonomer Straßenfahrzeuge zu beschaffen. Da bereits CUDA- basierte Software und langjähriges KnowHow im Hinblick auf die Architektur von Nvidia vorhanden ist, benötigt die UniBw M zwingend ein Rechencluster bestehend aus GPU-Modulen, dass die Ausführung und Entwicklung von CUDA-basierten Softwarelösungen ermöglicht. Darüber hinaus benötigt die UniBw M ein Storagesystem, das zugleich als ein Dateninterface zum GPU-Rechencluster dient.
Die Institute für Ingenieurmathematik und Technik Autonomer Systeme beabsichtigen, einen GPU- Rechencluster im Rahmen der DTEC.bw Projekte SeRANIS und MORE für die Entwicklung und Erforschung von Deep Learning und Optimierungsalgorithmen bei der Beseitigung von Weltraumschrott sowie der Umfelderkennung und Verhaltensentscheidung autonomer Straßenfahrzeuge zu beschaffen. Da bereits CUDA- basierte Software und langjähriges KnowHow im Hinblick auf die Architektur von Nvidia vorhanden ist, benötigt die UniBw M zwingend ein Rechencluster bestehend aus GPU-Modulen, das die Ausführung und Entwicklung von CUDA-basierten Softwarelösungen ermöglicht. Darüber hinaus benötigt die UniBw M ein Storagesystem, das zugleich als ein Dateninterface zum GPU-Rechencluster dient.
Zentrale Anforderungen an den GPU-Rechencluster, bestehend aus vier DGX-A-100-80 Modulen, sind je Modul:
1. Grundlage für das Rechencluster ist eine Kompatibilität der Treiber und der Microarchiterktur der GPU mit CUDA-basierter Software und entsprechenden Bibilotheken.
2. Mindestens Compute Capability 8.0 und Shared Memory pro Streaming Machine (SM) in Höhe von 164 KB.
3. Verfügbarkeit von DRAM im Umfang von mindestens 80 GB je GPU, mit einer Bandbreite von 2 000 GB/s oder höher. Darüber hinaus muss der je Modul zur Verfügung stehende DRAM mindestens 640 GB betragen.
4. Double Precision Support der verfügbaren Tensor Kerne, für hoch genaue Rechenergebnisse, die im wissenschaftlichen Anwendungsbereich unabdingbar sind.
5. Rechenleistung in Single Precision 19,5 Teraflops (TF) und Tensor Float (Single Precision) 312 TF für dünn besetzte Matritzen, sowie Tensor Float (Double Precision) mit 19,5 TF.
6. Duales CPU-on-Board-System mit je 64 Kernen und einem Basistakt von 2,25 GHz, 2x 1,92 TB M.2 NVME Speicher für das Betriebssystem (als RAID-1) sowie 8x TB U.2 NVME Speicher für Zwischenspeicherung von Berechnungsergebenissen und 2 TB RAM.
7. Vollständige Vernetzung der einzelnen Module mit einer Bandbreite von mindestens 100 Gbit/s mittels Infiniband und einem entsprechenden Inifiniband-Switch. Die Infiniband Technologie realisiert mittels des NVLinks der Version 3.0 bereits auf den DGX-Boards die Verbindung zwischen den GPUs. Eine entsprechende Verbindung zum Managementsystem mit dem gleichen Standard ist daher erforderlich, um Konformität in Bandbreite aufrecht zu erhalten.
8. Hardware-Support von 5 Jahren. Dieser muss eine Hardware-Garantie mit Vor-Ort-Austauschservice für kritische Komponenten umfassen.
9. Software-Support für 5 Jahre und Zugriff auf die entsprechenden Nvidia-Entwickler-Repositories,-Tools und Bibliotheken sowie zugehörige Dokumentation.
1. Breitbandige und latenzarme Vernetzung der einzelnen GPU-Modelle aller DGX-Server mit mindestens 100 Gbit/s Infiniband HDR,
2. Verbindung der DGX-Server zu den Storage- und CPU-Servern mit mindestens 200 Gbit/s Infininband HDR,
3. Alle Server müssen über eine separate Netzwerkschnittstelle mit mindestens 10 Gbit/s für die Verbindung zum Hoschuldatennetz verfügen

Eligibility requirements: Mit dem Angebot sollen die Bieber möglichst folgende Unterlagen vorlegen (bei Bietergemeinschaften von jedem Mitglied): a) Formlose, unterschriebene Eigenerklärung, aus der hervorgeht, dass — keine Ausschlussgründe im Sinne der §§ 123, 124 GWB vorliegen bzw. erfolgreiche Selbstreinigungsmaßnahmen nach § 125 GWB durchgeführt worden sind, — der Bieter in das einschlägige Berufsregister oder ein vergleichbares Register (Standeskammern etc.) des Herkunftslandes eingetragen ist sowie für seine Berufshaftpflichtversicherung, seine Krankenkasse(n) und seine Berufsgenossenschaft rückstandslos Beiträge entrichtet hat. b) Bietergemeinschaften sollen zusätzlich eine Erklärung abgeben, aus der hervorgeht, dass kein Verstoß gegen Kartellrecht vorliegt (z. B. durch Angabe der Gründe, die zur Bildung der Bietergemeinschaft geführt haben) und dass keine unzulässigen wettbewerbsbeschränkenden Absprachen getroffen wurden.