AI 인공지능 학습서버 및 그래픽 또느 비디오가속카드

📌 【개요】

• 숭실대학교 산학협력단에서 발주하는 인공지능 학습서버 및 그래픽 또는 비디오 가속 카드 구매 건입니다.
• 추정 가격은 196,000,000원이며, 마감일은 2025년 12월 30일 14시입니다.

📌 【주요 품목 분석】

1. AI Training Server:
   • CPU: 32Core, 64Thread / Base 3.55GHz, Boost 4.20GHz / L3 Cache 256MB / 280W 2EA
   • Memory: DDR5 ECC REG 96GB PC5-44800 5600MHz 16EA
   • Storage: 2.5 SATA or U.2 NVMe SSD 1.92TB for OS 2EA (RAID), 2.5 U.2 NVMe SSD 7.68TB for Data 1EA
   • Network: 10GbE LAN 2Port
   • Server Rack: 37U Rack Cabinet 1EA, Depth 1200mm, PDU 14 2EA, 1EA
   • OS: Ubuntu Linux OS & Deep Learning Framework Install Support
   • GPU 지원: GPU Passthrough(GPU 자원 분할) 지원, GUI (웹 콘솔) 제공
   • 기타: Controller Node, Glance, Nova, Horizon, Swift, Orchestration(Heat), SVN, Git, Private Docker, OS Registry, End2End 모니터링, Content Delivery Network(CDN) Repositories(자원 관리), JupyterNotebook, Jupyter Lab, Bash, AD 계정 관리 지원, Docker 컨테이너 지원
2. Graphic or video acceleration card:
   • GPU Memory: 141GB HBM3e
   • GPU Memory Bandwidth: 4.8TB/s
   • Form Factor: PCIe / 4.4” (H) x 10.5” (L), Dual Slot
   • Interconnect: PCI Express 5.0 x16 / NVLink Bridge 900GB/s
   • Multi Instance GPU: Up to 7 MIGs @18GB Each
   • Thermal Solution: Passive Cooling Type
   • Power Consumption: Up to 600W
   • 기타: SW (SDK) 지원, GPU 가상화 지원, Private docker, OS registry, JupyterNotebook, Jupyter Lab, Bash, docker 컨테이너 지원

📌 【납품 및 설치 조건】

• AI Training Server: Ubuntu Linux OS 및 Deep Learning Framework 설치 지원, On-Site 기술 지원
• Graphic or video acceleration card: GPU 드라이버 설치 지원

📌 【A/S 조건】

• A/S 기간: 3년
• 장애 발생 시 100% 교체

📌 【입찰 참여 조건】

• 별도 명시된 사항은 없으나, PC 관련 사업자 등록 필요
• 제안서 평가 필요 (상세 내용은 공고서 확인)

📌 【리스크 분석】

• ⚠️ 고성능 서버 및 GPU에 대한 기술적 이해 부족 시, 요구사항 충족 어려움
• ⚠️ OS 및 Deep Learning Framework 설치 지원 조건 확인 필요 (추가 비용 발생 가능성)
• ⚠️ A/S 조건이 100% 교체이므로, 초기 불량 발생 시 비용 부담 증가
• ⚠️ GPU 가상화 및 컨테이너 지원 관련 기술 검토 필요

📌 【수주 포인트】

• ✅ 고성능 서버 및 GPU 납품 경험 어필
• ✅ Deep Learning Framework 설치 및 기술 지원 능력 강조
• ✅ 안정적인 A/S 체계 구축 및 신속한 대응 가능성 제시
• ✅ GPU 가상화 및 컨테이너 기술 지원 경험 어필

📌 【필수 확인 사항】

• ⚠️ 상세 규격 및 사양은 반드시 원본 공고 및 규격서 확인
• ⚠️ 납기 준수 및 지체상금 조건 확인
• ⚠️ 검수 기준 및 절차 확인

📌 【총평】

• 고성능 AI 학습 서버 및 GPU에 대한 기술적 이해와 구축 경험이 중요하다. OS 및 Framework 설치 지원, 가상화 기술 지원 등 추가적인 기술 지원 요구사항을 충족할 수 있는지 면밀히 검토해야 한다. A/S 조건이 까다로우므로, 초기 불량률을 최소화하고 신속한 대응 체계를 구축하는 것이 중요하다.