2026 Dez03 - 016VGV OUVERT
KI-Bestandsinfrastruktur-Erweiterung - Projekte Racoon & Athene
- Autorité contractante
- Universitätsklinikum Essen, AöR
- Lieu d'exécution
- Essen, Kreisfreie Stadt
- Date de soumission
- 23. September 2026, 22:00 dans 7 jours
- Prestation
- CPV 48800000
- Original
- Ouvrir l'avis
Beschafft wird ein GPU-Servercluster für das Universitätsklinikum Essen, bestehend aus einem Fileserver, zwei GPU-Nodes, drei Ethernet-Switches, 24 NVIDIA DGX Spark Founders Edition AI Appliances sowie zugehörigen Rack-Kits und Verbindungskabeln.
Der Fileserver ist als Intel Dual Xeon Hochleistungs-Server mit spezifischer Bestückung aus 24x 24TB SAS3-HDDs, diversen NVMe-SSDs von Micron und Huawei sowie einem Broadcom 100GbE Controller zu liefern.
Die zwei GPU-Nodes sind als AMD Dual EPYC Hochleistungs-Server mit jeweils sechs NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPUs, 1536GB DDR5-RAM und Broadcom 100GbE Netzwerkkarten auszuführen.
Alle Switches müssen mit der SONiC-Software ausgeliefert werden, und für die Server sowie Komponenten sind ein 48-stündiger Burn-In-Stresstest sowie ein dreijähriger Schnellaustausch-Service gefordert.
Beschafft werden KI-Infrastrukturkomponenten zur Erweiterung der bereits bestehenden Bestandsstruktur des Auftraggebers aufgrund gestiegener Anforderungen durch Projektteilnahmen.
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Lots
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| Lot | Prestation | Exécution |
|---|---|---|
| LOT-0001 | KI-Bestandsinfrastruktur-Erweiterung - Projekt Racoon 2.1 NVIDIA Deep Learning System DGX B300-Cluster - Los 1 Erforderliche Beschaffung von vier NVIDIA DGX B300 Systemen zur effizienten Bearbeitung rechenintensiver KI-Fragestellungen (z. B. medizinische Bildgebung, digitale Pathologie, Omics und NLP). Das System dient als zentrale Infrastruktur und ermöglicht über fortschrittliche Virtualisierung mit DGX OS / NVIDIA Enterprise AI die flexible Bereitstellung von GPU-Arbeitsplatzumgebungen für universitäre Partner im RACOON Verbundprojekt. Dabei fügen sich die neuen Systeme nahtlos in die bereits bestehende Management-Infrastruktur ein, welche auf dem NVIDIA Base Command Manager und NVIDIA Mission Control basiert. Dies sichert eine hocheffiziente, konsistente Administration ohne zusätzlichen Einarbeitungs- oder Migrationsaufwand für das Betriebsteam. Da sämtliche Algorithmen und KI-Modelle auf der proprietären NVIDIA CUDA-Architektur basieren, ist das System technisch alternativlos; eine Umstellung auf andere Architekturen oder APIs wäre mit einem unverhältnismäßig hohen und wirtschaftlich nicht vertretbaren Aufwand verbunden. Zudem baut das vorhandene GPU-Cluster-Management nativ auf diesem Software-Stack auf. Die gewählte Blackwell-Generation (B300) bietet mit 8x NVIDIA B300 GPUs, 2304 GB Gesamtspeicher und einer 800 Gbit/s InfiniBand-Anbindung die einzig adäquate Leistungsklasse. Zudem garantiert die enorme Leistungsdichte (10 HE im Rack bei max. 15,1 kW pro System) eine ressourcenschonende Integration in das kapazitätsbegrenzte Rechenzentrum. | — |
| LOT-0002 | KI-Bestandsinfrastruktur-Erweiterung - Projekte Athene 2.2 NVIDIA GPU-Server, Netzwerk sowie Spark Cluster - Los 2 Die Beschaffung dient der Erweiterung und Optimierung der bestehenden Infrastruktur des Research Compute Cluster (RCC) zur Deckung des steigenden Bedarfs an leistungsfähigen Ressourcen für KI- und datenintensive Forschungsanwendungen. Die NVIDIA DGX-Spark-Systeme ermöglichen die Entwicklung, Erprobung und Inferenz von KI-Modellen in derselben NVIDIA-Softwareumgebung wie die zentralen GPU-Server des RCC. Dadurch können entwickelte Anwendungen ohne grundlegende Anpassungen auf die leistungsfähigeren RCC-Ressourcen übertragen werden. Der zusätzliche GPU-Server erweitert die zentrale Rechenkapazität des RCC und wird insbesondere für medizinische KI, Bildanalyse, Genomik/Metagenomik sowie das Training und die Inferenz großer KI-Modelle eingesetzt. Die Integration erfolgt in die bestehende Slurm-basierte Infrastruktur. Zur Anbindung der zusätzlichen Komponenten wird zudem die bestehende Management- und BMC-Netzinfrastruktur durch einen technisch identischen SuperMicro SSE-G3748R-SONIC erweitert. Dadurch wird eine einheitliche und betrieblich konsistente Infrastruktur ohne Aufbau einer separaten Netzwerklösung sichergestellt. | — |
Documents de l’appel d’offres
Procédure
- Type de procédure
- VGV
- Publié
- 07. September 2026
- Date limite des questions
- 16. September 2026
- Date de soumission
- 23. September 2026, 22:00
Acheteur
- Service
- Universitätsklinikum Essen, AöR
- Contact
- vergabe@uk-essen.de
- Original
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