北京大学智能学院AI高性能服务器集群项目落地，中软国际教育3596万中标，国产自主可控+AI全栈能力成核心

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（注：本文数据和内容来自权威信源，非AI生成）

一、项目核心信息

项目名称：北京大学智能学院AI高性能服务器集群招标采购项目

招采单位：北京大学

中标单位：北京中软国际教育科技股份有限公司

中标金额：3596.0862万元

二、项目建设全维度解析

作为北京大学布局AI科研与教学的核心基础设施项目，本次采购围绕“算力支撑-数据存储-网络互联-智能调度”构建全栈AI硬件与软件体系，所有核心设备均明确要求国产自主可控，且深度适配大模型训练、推理及行业应用开发需求，具体建设内容如下：

2.1核心算力底座：AI高性能服务器集群（24台，核心产品）

该集群是项目的核心支撑，聚焦国产算力突破与AI全流程支持，关键技术指标严格限定且部分为强制性要求：

处理器配置：每台服务器搭载≥4颗国产自主可控CPU，单颗CPU核心数≥48，主频≥2.6GHz，TDP功耗≤150W，采用精简指令集，且必须纳入中国信息安全测评中心安全可靠测评结果公告清单，确保核心计算单元的自主可控与安全合规。

AI卡性能：配置≥8块国产自主可控AI卡，单卡HBM内存≥64GB，整机提供≥3.0PFLOPS@FP16算力与≥0.79PFLOPS@FP32算力，卡间实现全互联，聚合互联带宽≥390GB/s，该指标为硬性要求，一项不满足即不得分。同时明确要求，若AI芯片与服务器整机非同厂商，需提供芯片厂商针对本项目的专项授权，保障硬件兼容性与技术溯源。

存储与内存配置：配备≥32根32GBDDR43200MHzECC内存条，保障海量数据处理时的内存支撑；存储层面采用混合存储架构，含≥2块480GBSATASSD硬盘与≥1块3.84TBNVMESSD硬盘，兼顾数据存储的可靠性与高速读写需求。

网络接口能力：满配≥8个200GRoCE光口（含多模光模块）、≥4个25GE光口（含多模光模块）及≥2个GE电口，为AI训练过程中的高速数据传输与集群互联提供硬件基础。

AI软件生态支持：这是本部分的核心亮点，要求AI卡必须支持Pytorch、MindSpore、TensorFlow等主流AI开发框架，且需提供芯片厂商官方软件社区链接与截图证明；同时配套国产自主可控的全流程工具链，覆盖训练开发、推理开发、算子开发全环节，提供分布式训练加速套件（支持主流大语言模型、多模态大模型）、推理引擎（含运行加速、调试调优、快速迁移部署功能）及应用软件开发套件，沉淀行业能力以实现极简开发与极致性能，所有软件能力均需提供厂商官方社区证明材料，确保技术落地性与可持续支持。

硬件可靠性设计：配备≥4块2600W热插拔电源（2+2冗余）、N+1冗余热插拔风扇（支持单风扇失效），并提供免工具滑动导轨套件，保障设备长期稳定运行与便捷运维；管理层面配置独立千兆管理网口，与业务口严格分离，支持电源控制、风扇监控、温度监测、固件更新、错误日志管理等功能，且具备独立远程管理控制端口，可实现与操作系统无关的远程开机、关机、重启及虚拟设备挂载等操作，提升集群运维效率。

2.2数据存储支撑：高容量分布式存储服务器（1台）

存储系统以“大容量、高可靠、国产化、分布式”为核心设计原则，关键指标聚焦自主知识产权与性能适配：

硬件规模配置：由≥3个存储节点组成集群，物理容量不低于2.5PB，可用容量不低于1450TiB；单个存储节点配置≥42块20TSATAHDD主存盘、≥192GB内存、≥2块480GSSD系统盘与≥3.2TBNVMESSD缓存盘，网络接口含≥3个GE端口与≥8个25GE端口，设备总高度不高于12U，兼顾容量与空间利用率。

核心性能要求：采用国产CPU，总核心数≥288，单CPU主频不低于2.6GHz；容量密度方面，每UHDD裸容量需≥300TB，以节省机柜空间；CPU限定为鲲鹏、飞腾、申威等国产品牌自主研发产品，需提供具体型号与主频证明材料。

自主可控与架构优势：明确要求存储系统具有完全自主知识产权，为原始取得的全部权利，非OEM产品、非基于Ceph/GlusterFS等开源架构开发、非基于IBMSpectrumScale文件系统授权，且软硬件为同一品牌厂商；采用全对称分布式架构，无独立元数据节点，数据与元数据均匀分布于所有节点，单个节点故障不影响数据正常访问，保障存储可靠性。

功能特性与安全保障：支持全局文件系统与统一命名空间，单个集群可配置多个独立文件系统，每个文件系统支持1000亿以上文件；兼容NFS/CIFS/POSIX/MPI-IO/HDFS/S3多种访问协议，无需独立网关节点；单一目录支持3000万文件，具备多租户能力，可基于租户配置Qos、域控、协议类型，并支持元数据检索与审计日志查询；Qos功能可覆盖文件/对象/大数据等服务，支持按租户、命名空间、客户端等多维度配置带宽与IOPS上限。安全层面支持安全启动（修改BIOS、引导文件或存储软件后系统无法启动）、故障冗余保护（节点故障时自动调整EC配比）、数据重构（硬盘或节点故障后无人工干预下每TB重建时间≤15分钟）、动态扩容（支持ECN+M动态扩列，最大22+2配比）、分级存储（可配置写入/迁移/删除策略）及防病毒功能（支持ShareOpen、ICAP协议对接第三方防病毒软件），上述多项功能均需提供第三方权威评测机构认证报告，确保技术真实性。

2.3网络互联架构：高速与管理交换机集群（3台）

网络设备作为算力集群与存储系统的“连接中枢”，聚焦自主可控、高性能转发与高可靠性：

AI高速网络交换机（1台）：核心指标凸显高速转发与国产化要求，交换容量≥1900Tbps，包转发率≥460000Mpps；硬件规格上，主控槽位≥2个，交换网板槽位≥6个（可扩展至≥9个），业务槽位≥8个，电源槽位≥10个，风扇框≥2个；实配≥2个主控、≥7个交换网板、≥120个400G光端口、≥6个3000W电源，配套96个400G多模模块（可拆分为2200G）与96根一分二线缆。安全与可靠性方面，设备CPU、转发芯片需自主可控，支持数据面故障快速自愈（DPFR）与ERSPAN增强功能，所有核心指标均需提供厂商官网截图、产品手册或第三方检测报告证明。

汇聚交换机（1台）：交换容量≥8Tbps，包转发率≥2400Mpps；硬件配置含≥48个25GE/10GE光端口、≥8个100GE光接口，配备≥2个电源与≥5个风扇模块；设备CPU与转发芯片自主可控，支持DPFR与ERSPAN增强功能，核心指标需提供第三方检测报告或厂商证明材料。

管理交换机（1台）：交换容量≥670Gbps，包转发率≥200Mpps；支持≥48个10/100/1000Base-T以太网端口与≥4个10GESFP+端口，堆叠带宽（双向）≥48Gbps，配备≥2个电源；设备需具备ID指示灯（支持远程点亮）与物理复位按钮（一键恢复配置），CPU与转发芯片自主可控，核心硬件指标需提供厂商证明材料。

2.4智能调度中枢：AI管理调度软件（1套）

软件系统聚焦集群资源的高效管理与灵活调度，适配AI与高性能计算融合需求：

总体要求：为国产自主研发平台，支持扩展至不少于24节点管理授权（含计算节点与管理节点），兼容英伟达、飞腾、曙光、华为、浪潮等国内外主流架构硬件，需提供不少于三家国产品牌硬件兼容性认证。

核心功能模块：集群管理支持多集群异地管理，管理员可通过Web界面统一管控多个集群，且需具备高校多集群部署案例与截图证明；调度管理支持对接K8S、SLURM等主流调度器及国产调度器CraneSched（需原厂商证明），支持先进先出、公平共享、回填、抢占、资源预留等多种策略及自定义策略，可实现单节点单GPU、单节点多GPU、多节点多GPU及CPU/GPU混合调度；计费管理支持按核心/卡每小时、包年包月、按存储、按账户等多模式收费，可在Web界面设置不同集群分区费率，支持同一资源面向不同账户差异化定价，需提供功能截图并加盖原厂公章；在线演示需接入CPU、GPU、国产芯片、国产操作系统、国产调度器组成的多集群，展示Jupyter、RStudio、通义千问等应用的使用方式，同样需提供加盖公章的功能截图。

辅助功能：支持融合部署（统一HPC与AI资源管理门户）、多级管理模型（用户-账户-租户-平台）、主账号与子账号关联计费、跨集群用户同步与文件传输、作业模板创建与调用、操作审计与报表生成等，同时提供开发API及示例文档支持二次开发。

2.5配套服务与验收标准

服务要求：提供7x24小时技术支持，服务人员需具备专业资质与实操经验，覆盖系统维护、故障排除、软件升级、用户培训等内容；售后服务期限不少于三年免费保障，关键系统享受优先响应；故障响应时间要求4小时内初步响应，24小时内解决90%常见故障，重大故障48小时内处理并定期反馈进度；每季度提供系统健康检查与维护服务，到货后提供现场使用培训直至相关人员熟练掌握。

验收标准：设备到货前需书面通知安装环境要求，到货后现场开箱检查；安装调试后需达到技术规格要求的全部指标，由采购人组织验收并签署验收文件；免费保修期不少于1年（自验收签字之日起），保修期满前1个月提供免费全面检查并出具报告；维修响应时间24小时内，一般问题48小时内解决，重大问题1周内提供解决方案。

交货要求：合同签订后45日内完成交货与安装调试。

三、关键洞察（KeyInsights）

3.1国产自主可控已成政企AI基建的硬性门槛，全链条国产化能力成核心竞争力

本次项目从CPU、AI芯片、存储CPU到交换机CPU/转发芯片，再到AI工具链、训练加速套件、推理引擎、管理软件，均明确要求“国产自主可控”，且部分核心硬件需提供安全测评清单证明、厂商授权或第三方认证报告，体现出高校及科研机构AI基建对供应链安全与技术自主的极致重视。这意味着，未来参与政企AI基础设施投标的厂商，必须具备“硬件-软件-工具链”全链条国产化整合能力，单纯的设备组装或代理销售模式已无法满足需求，核心技术的自主研发与溯源能力将成为中标关键。

3.2AI大模型适配与全流程工具链成算力项目核心加分项

项目对AI卡的算力指标、互联带宽有严格要求，更聚焦大模型支持能力——明确要求支持主流AI开发框架、多模态大模型与大语言模型，配套全流程开发工具链、分布式训练加速套件与推理引擎，且需提供厂商官方社区证明。这反映出高校AI基建已从“通用算力搭建”转向“专项能力支撑”，核心目标是服务于大模型训练、推理及行业应用开发，具备大模型适配经验与成熟工具链的厂商将更易获得科研机构青睐，而单纯堆砌硬件参数的方案将失去竞争力。

3.3高性能算力、存储、网络的协同设计成项目成功关键

项目中AI服务器的200GRoCE光口、高速交换机的400G端口配置、存储系统的25GE端口与分布式架构，形成了“算力-存储-网络”的性能匹配，避免单点瓶颈。这启示行业从业者，AI基建项目的设计需打破单一设备性能最优的思维，转向全链路协同优化，确保算力输出、数据存储、网络传输的能力适配，尤其是大模型训练场景下的海量数据交互需求，需提前规划硬件接口、带宽与架构的协同性。

3.4高校AI基建市场聚焦“实用化、可扩展性与运维便捷性”

项目在硬件配置上强调冗余设计（电源、风扇冗余）、远程管理与免工具运维；软件系统支持多集群管理、弹性扩容、自定义调度策略与灵活计费；服务层面注重培训、定期维护与快速故障响应，体现出高校AI基建“重使用、重效率、重长期稳定”的特点。对于行业厂商而言，除了技术指标达标，还需强化产品的运维便捷性、可扩展性与服务保障能力，形成“技术+服务”的综合解决方案，才能满足高校科研与教学的持续需求。

3.5多维度认证与证明材料成投标必备，合规性与可验证性不容忽视

项目对核心指标要求提供产品彩页、白皮书截图、厂商官网证明、第三方权威评测报告、软件著作权登记证、兼容性认证等材料，部分指标甚至要求“一项不满足即不得分”。这提示行业从业者，在投标前需提前梳理产品的合规性材料与技术验证报告，建立完善的“指标-证明材料”对应体系，避免因材料不全或无法验证而错失中标机会，合规性与可验证性已成为投标环节的基础门槛。

3.6高校AI基建市场规模持续扩大，全栈解决方案服务商迎来增量机会

北京大学作为顶尖高校，此次3596万的AI集群项目彰显了高校在AI科研与教学基础设施上的大额投入。随着人工智能成为高校学科建设与科研创新的核心方向，预计未来更多高校将启动类似的算力集群、存储网络与智能调度系统建设，市场需求将持续释放。对于行业玩家而言，聚焦高校需求特点，打造“国产化算力+大模型适配+便捷管理+长期服务”的全栈解决方案，将有望抢占这一增量市场的核心份额，尤其是具备高校多集群部署案例与成熟生态支持能力的厂商，将获得更强的竞争优势。

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