一、供应商资质和能力要求： 具有独立承担民事责任的能力，在国内注册、无外资参股的国内企业，法定代表人（含实际控制人）、主要股东或出资人不得为非中华人民共和国国籍或具有境外永久居留权；具有良好的商业信誉和健全的财务会计制度；3） (略) (略) 必需的设备和专业技术能力；4）有依法 (略) 会保障资金的良好记录； 5）近三年内，在经营活动中没有重大违法记录；6）单位负责人为同一个人或者存在控股、管理关系的不同单位，不得参加同一标段或者未划分标段的同一项目采购活动；7）按照项目采购类资质要求，无特殊资质要求。注：参与对接的单位应符合供应商资质和能力要求。本项目需求 (略) 资格预审。报名单位的资质和能力有效性以后续资格审查判定为准。二、报名对接需递交以下材料：（1） 本采购需求/公告查询打印页（仅接受全军武器装 (略) 公告打印页）（秘密及以上项目仅提供发布标题截图）；（2） 介绍信或法定代表人授权书原件（介绍信需加盖公章，法定代表人授权书需法人与授权代表签字并加盖公章）；（3） 被授权人身份证复印件；（4） 营业执照副本复印件；（5） 主要设备非本单位自研（生产）的，提供产品代理资质证明；（6） 对接单位认为需要加以说明的其他内容。以上材料均需加盖公章。三、对接材料编制及递交要求：1）有 (略) 名称、联系人、联系方式、拟报名的项目名称以短信形式发送至值班电话 点击查看>> （ (略) ），我方收到后24小时内短信回复（包括递交资料的邮箱地址）。2）申请人提交的各项资料均须加盖本单位公章，按上述顺序合并在一份PDF格式文件中，文档以“项目名称+公司名称”命名，并于截止日期18:00前将资料发送至指定邮箱。无短信报名，逾期未递交资料，送达的文件将不予接受。3）注意：所有发送信息的脱密工作及发送渠道的完全可靠性由 (略) 负责。由此产生的任何后果由提供方承担！由采购人审核报名对接文件，符合条件的申请人可以参加谈判/招标/需求对接/询价等。采购人：张女士 点击查看>> 仅接 (略) ，咨询前必须先短信告知 (略) 内容技术负责人：乔先生 点击查看>> 仅接 (略) ，咨询前必须先短信告知 (略) 内容";

一.采购内容:

计划编号： 点击查看>>

发布名称：智能训练环境

数量：1；

二.主要指标：

采购的智能训练环境包含1台GPU训练服务器和1套智能训练软件环境。

一）、GPU训练服务器

(1)CPU：不低于2颗因特尔至强金牌 * ；

(2)内存： * GB；

(3)硬盘：

※系统盘1.92TB SATA SSD*1；

※数据盘2TB企业级SATA机械硬盘*23；

(4)GPU：4块NVIDIA TESLA A * GPU 40GB；

(5)电源模块能够 (略) 硬件；

(6)网络接口： (略) 口*2， (略) 络接口*1；

(7)尺寸：4U标准尺寸上架服务器；

(8)从装发名录内采购。

二）、智能训练软件环境

智能训练软件环境基于私有容器云分布式架构，充分考虑算法与算力解耦，提供基础设施、数据、算法、智能应用各层次的开放能力。

（一）用户管理

支持管理员账户与普通账户，管理员账户支持对普通用户创建、删除、重置密码等功能。

（二）镜像管理

支持镜像上传、更新、下载、查询、删除等。

（三）AI算法开发

支持tensorflow、pytorch、caffe、keras等主流人工智能框架。

（四）数据管理

(1)支持数据集统一管理，支持数据集创建、删除、查询等；

(2)支持对信号数据实 (略) 理， (略) 理接口；

(3) (略) 理后的单个文件打多个标签、支持对单 (略) (略) 标注；

(4)管理数据的多个标签，提供通过标签筛选训练数据的功能；

(5)提供自动化标注及后期人工确认调整的功能。

（五）算法管理功能

(1)内置常用的深度学习模型，如AlexNet、ResNet、GooLeNet、DenseNet、 (略) 络、 (略) 络等；

(2)提供算法文件管理功能。

（六）模型管理功能

(1)模型统一管理，构建模型仓库，支持模型创建、删除、查询等，支持选用不同测试集创建模型评估任务，输出模型评估指标；

(2)提供模型转化工具。

（七）训练功能

(1)实现模型推荐功能，帮助研发人员快速、高效选定最优模型结构；

(2)支持自动化参数搜索、模型搜索，实现自动调参或手动批量调参，减少代码的写入，提高效率；

(3)每次训练后，需要提供直观的训练结果显示，包括：训练，验证，测试精度或loss曲线，可通过tensorboard展示；

(4)自动记录训练日志，每次训练后，自动记录本次训练的算法参数，训练集，最佳精度等信息；

(5)统一的作业管理，支持作业创建、删除、查询、可视化等；

(6)支持加 (略) 的模型作为算法预训练模型功能；

(7)支持选择G (略) 训练功能；

(8)支持深度学习、强化学习算法 (略) 训练，支持多设备按照bat (略) 协同训练；

(9)支持自动化的 (略) 署功能，即设置训练数据集后，自动完成模型 (略) 署更新。

（八）模型发布功能

支持模型一键发布到指定的推理端。

（九）可视化交互功能

(1)提供集群概览（CPU、GPU、内存、NFS总量和使用量）；

(2)组件信息列表状态（提供训练、数据集、模型、应用等模块的统计信息概览）；

(3)提供集群节点健康状态概览（正常、异常状态）。

（十） (略) 署

推理端支持Intel X86＋NVIDIA (略) 署，同时支持国产化ARM CPU＋国产化 (略) 署。

（十一）可扩展性

能够支撑用户利用已有GPU服务器构建智能训练集群，集群节点数≤10。

（十二） (略) 理功能

(1)支持傅里叶变换，WELCH能量谱，短时傅里叶以及小波变换四种信号特征提取方式；

(2)具备信号领域模型训练超参数自动寻优功能，提供不少于4种超参数寻优方法，提供不少于2种模型架构搜索模式；

(3)提 (略) 理功能集成的对外接口，用户通过调用该接口，集成用户自主 (略) 理功能。

数量：1套；单价：80万。

一、供应商资质和能力要求： 具有独立承担民事责任的能力，在国内注册、无外资参股的国内企业，法定代表人（含实际控制人）、主要股东或出资人不得为非中华人民共和国国籍或具有境外永久居留权；具有良好的商业信誉和健全的财务会计制度；3） (略) (略) 必需的设备和专业技术能力；4）有依法 (略) 会保障资金的良好记录； 5）近三年内，在经营活动中没有重大违法记录；6）单位负责人为同一个人或者存在控股、管理关系的不同单位，不得参加同一标段或者未划分标段的同一项目采购活动；7）按照项目采购类资质要求，无特殊资质要求。注：参与对接的单位应符合供应商资质和能力要求。本项目需求 (略) 资格预审。报名单位的资质和能力有效性以后续资格审查判定为准。二、报名对接需递交以下材料：（1） 本采购需求/公告查询打印页（仅接受全军武器装 (略) 公告打印页）（秘密及以上项目仅提供发布标题截图）；（2） 介绍信或法定代表人授权书原件（介绍信需加盖公章，法定代表人授权书需法人与授权代表签字并加盖公章）；（3） 被授权人身份证复印件；（4） 营业执照副本复印件；（5） 主要设备非本单位自研（生产）的，提供产品代理资质证明；（6） 对接单位认为需要加以说明的其他内容。以上材料均需加盖公章。三、对接材料编制及递交要求：1）有 (略) 名称、联系人、联系方式、拟报名的项目名称以短信形式发送至值班电话 点击查看>> （ (略) ），我方收到后24小时内短信回复（包括递交资料的邮箱地址）。2）申请人提交的各项资料均须加盖本单位公章，按上述顺序合并在一份PDF格式文件中，文档以“项目名称+公司名称”命名，并于截止日期18:00前将资料发送至指定邮箱。无短信报名，逾期未递交资料，送达的文件将不予接受。3）注意：所有发送信息的脱密工作及发送渠道的完全可靠性由 (略) 负责。由此产生的任何后果由提供方承担！由采购人审核报名对接文件，符合条件的申请人可以参加谈判/招标/需求对接/询价等。采购人：张女士 点击查看>> 仅接 (略) ，咨询前必须先短信告知 (略) 内容技术负责人：乔先生 点击查看>> 仅接 (略) ，咨询前必须先短信告知 (略) 内容";

一.采购内容:

计划编号： 点击查看>>

发布名称：智能训练环境

数量：1；

二.主要指标：

采购的智能训练环境包含1台GPU训练服务器和1套智能训练软件环境。

一）、GPU训练服务器

(1)CPU：不低于2颗因特尔至强金牌 * ；

(2)内存： * GB；

(3)硬盘：

※系统盘1.92TB SATA SSD*1；

※数据盘2TB企业级SATA机械硬盘*23；

(4)GPU：4块NVIDIA TESLA A * GPU 40GB；

(5)电源模块能够 (略) 硬件；

(6)网络接口： (略) 口*2， (略) 络接口*1；

(7)尺寸：4U标准尺寸上架服务器；

(8)从装发名录内采购。

二）、智能训练软件环境

智能训练软件环境基于私有容器云分布式架构，充分考虑算法与算力解耦，提供基础设施、数据、算法、智能应用各层次的开放能力。

（一）用户管理

支持管理员账户与普通账户，管理员账户支持对普通用户创建、删除、重置密码等功能。

（二）镜像管理

支持镜像上传、更新、下载、查询、删除等。

（三）AI算法开发

支持tensorflow、pytorch、caffe、keras等主流人工智能框架。

（四）数据管理

(1)支持数据集统一管理，支持数据集创建、删除、查询等；

(2)支持对信号数据实 (略) 理， (略) 理接口；

(3) (略) 理后的单个文件打多个标签、支持对单 (略) (略) 标注；

(4)管理数据的多个标签，提供通过标签筛选训练数据的功能；

(5)提供自动化标注及后期人工确认调整的功能。

（五）算法管理功能

(1)内置常用的深度学习模型，如AlexNet、ResNet、GooLeNet、DenseNet、 (略) 络、 (略) 络等；

(2)提供算法文件管理功能。

（六）模型管理功能

(1)模型统一管理，构建模型仓库，支持模型创建、删除、查询等，支持选用不同测试集创建模型评估任务，输出模型评估指标；

(2)提供模型转化工具。

（七）训练功能

(1)实现模型推荐功能，帮助研发人员快速、高效选定最优模型结构；

(2)支持自动化参数搜索、模型搜索，实现自动调参或手动批量调参，减少代码的写入，提高效率；

(3)每次训练后，需要提供直观的训练结果显示，包括：训练，验证，测试精度或loss曲线，可通过tensorboard展示；

(4)自动记录训练日志，每次训练后，自动记录本次训练的算法参数，训练集，最佳精度等信息；

(5)统一的作业管理，支持作业创建、删除、查询、可视化等；

(6)支持加 (略) 的模型作为算法预训练模型功能；

(7)支持选择G (略) 训练功能；

(8)支持深度学习、强化学习算法 (略) 训练，支持多设备按照bat (略) 协同训练；

(9)支持自动化的 (略) 署功能，即设置训练数据集后，自动完成模型 (略) 署更新。

（八）模型发布功能

支持模型一键发布到指定的推理端。

（九）可视化交互功能

(1)提供集群概览（CPU、GPU、内存、NFS总量和使用量）；

(2)组件信息列表状态（提供训练、数据集、模型、应用等模块的统计信息概览）；

(3)提供集群节点健康状态概览（正常、异常状态）。

（十） (略) 署

推理端支持Intel X86＋NVIDIA (略) 署，同时支持国产化ARM CPU＋国产化 (略) 署。

（十一）可扩展性

能够支撑用户利用已有GPU服务器构建智能训练集群，集群节点数≤10。

（十二） (略) 理功能

(1)支持傅里叶变换，WELCH能量谱，短时傅里叶以及小波变换四种信号特征提取方式；

(2)具备信号领域模型训练超参数自动寻优功能，提供不少于4种超参数寻优方法，提供不少于2种模型架构搜索模式；

(3)提 (略) 理功能集成的对外接口，用户通过调用该接口，集成用户自主 (略) 理功能。

数量：1套；单价：80万。