1、硬件平台：平台准系统：基于HWHPC-GPUCE10GP系列异构计算服务器平台，满足大规模并行计算，满足办公室和机房环境使用，允许远程访问 LINUX 串行控制台，提供远程查看 BOOT、OS 加载器或紧急事件管理控制台以诊断并修复服务器相关问题。需提供采用intel官网可查全新正式版处理器，CPU理论浮点计算能力不低于3000GFLOPS，基于最新 PCIE4.0通讯总线技术,支持不低于20个 PCI-E 4.0扩展接口;支持 RAID 0,1,5,10;可支持24块托架的SATA/SAS硬盘；配置服务器内存256GB，不低于3200频率，并且预留升级扩容，配置不小于15TB存储硬盘容量，配置不低于NVIDIA RTX 3090涡轮计算卡10张，并且确保计算卡CNN训练速度ResNet-50效率不低于509.5img/s,服务器高效大功率白金冗余电源不低于4000W，设备的扩容性强。2、软件环境：提供MPI并行计算环境、浮点计算数学库及相关编译工具。完成并行计算平台搭建，完成网络系统配置、系统配置服务提供网络文件系统和并行计算系统设置及维护，包括不仅限于： ANSYS 有限元调优/ CFD计算拓展调节/ MPI并行计算优化/ Maxwell、CST、STAR-CCM+、LS-Dyna、ABAQUS、COMSOL、SOLIDWORKS软件部署；多用户管理、配置资源动态分配、数据集中管理；多用户交互式操作、云计算/公有云/私有云部署 ；GPU计算：部署全套深度学习套件，调用并支持CUDA进行GPU计算加速；CUDA + CUDNN + Tensorflow -gpu + Python编译环境；支持GNU C/C++编译器；GUN Fortran77/90编译器；多种编程语言及API包括 C、 C++、OpenCL、DirectCompute、Fortran；配置集群HPC管理软件、提供多任务可视化管理界面、实现任务按级划分，对现有计算资源进行合理调配，协助将目前课题组所有的GPU计算资源与新采购的GPU服务器进行集群建设的合理规划。
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