深圳大学高性能科学计算设备意向公开
发布时间：
2025-12-31
发布于
广东深圳
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深圳大学高性能科学计算设备意向公开
| 采购单位: | 深圳大学 |
| 项目名称: | 高性能科学计算设备 |
| 预算金额（元）: | 16,640,000.000 |
| 采购品目: | 服务器 |
| 采购需求概况: | 用途目标： 1)提高教学质量：在数、理、化、生等专业前沿课程中，用算力底座模拟复杂场景，如计算物理课模拟多电子体系、生物信息学处理大规模基因组数据，助学生理解抽象理论，掌握前沿技术。 2)培养学生实践能力：设实践课程，学生用算力训练深度学习模型，参与科研助理工作，提升编程等能力，培养科研思维。 3)促进跨学科融合：打造高性能计算中心，在跨学科课程中，借算力对复杂生态系统建模，综合多源数据模拟演变，打破学科界限，培养学生综合运用知识与创新思维。 功能要求： 1.计算能力： 1)HPC集群：为满足我校教学需求，以高等研究院为例，学院多门专业课程有大量实践教学需求，支撑约500名本科生和研究生教学活动，需构建高性能计算集群。集群CPU核心总数不少于128核，确保标准教学班同时上机时，学生或小组能分配到足够核心开展并行计算实践；总内存不少于512GB，支持典型教学案例数据处理，保证学生实验任务并发运行；规划配置12台高性能服务器，保障教学稳定性和可持续性。 2)人工智能算力平台：为满足高等研究院课程对大规模人工智能模型训练与推理教学需求，支持多学科交叉课题智能计算探索，建议构建专用平台。核心AI算力部分配5台AI服务器，共40张NPU卡，为典型教学场景提供支持，确保学生或小组能分配到足够算力进行大模型教学性训练或推理任务。同时，配置3台高性能服务器作为管理等节点，保障平台运行及数据处理。该平台支撑多学科多任务AI教学与科研探索。 2.存储能力： 1)大规模存储：为支撑高性能计算集群与人工智能算力平台教学科研活动，满足高等研究院多门课程产生和使用的大量数据需求。 建议构建总可用容量不少于100TB的高性能存储系统，此容量考虑了学生、课程项目、教学数据集与模型库、系统运行及用户环境的空间需求，并预留未来数据增长和冗余。该系统须具备数据双活备份能力，能将数据实时同步到两套独立物理存储设备，当单套设备故障或维护时，另一套无缝接管，确保教学应用不受影响，保护学生实验数据和课程成果，避免教学中断和数据丢失。 2)高速读写：采用高速网络技术实现数据快速传输，减少 I/O 等待时间，支持并行读写，避免数据传输成计算瓶颈。 3.网络通信： 1) - 高速内网：构建低延迟内部网络连接各节点，用高速交换机与光纤提供万兆及以上带宽，实现节点间数据高速读写，支撑高性能和人工智能并行计算。 2) - 外网接入：具备稳定外网接入，提供 VPN 服务保障远程访问安全，支持与其他科研机构网络互联，实现资源共享与协同研究。 3) - AI 并行计算参数交换网络：为支撑相关课程的大规模 AI 模型分布式并行训练教学，需构建高速、低延迟的参数交换网络。建议用 200Gbps 高性能低延迟以太网交换机将全部 5 台 AI 服务器的 NPU 高效全互联。在分布式训练大模型时，此高速网络能降低通信开销，避免成训练瓶颈，让学生在教学时间内完成分布式训练实验，掌握前沿核心技术。若无此高速互联，学生无法有效开展和体验大规模模型分布式计算。 4.管理和调度： 1) - 资源管理：实时监控计算、存储、网络资源使用，动态分配资源，用直观界面展示状态，避免资源浪费。 2) - 任务调度：采用高效算法，根据任务类型、优先级合理安排执行顺序，支持批量与并行任务处理，具备任务监控与容错功能。 |
| 预计采购时间: | 2026-1 |
| 联系人: | 刘老师 |
| 联系电话: | *开通会员可解锁* |
| 备注: | 无 |
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