AX 스프린트 사업 실증용 GPU 서버 구매

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공고 개요

정정 · 주식회사 정션메드 · 서버·스토리지·GPU

계약업체

주식회사 양컴

계약금액

212,263,150원

종합 점수

-

참가

2곳 · 개찰 09/28(월)

계약

요약 AI 요약

AI 모델 훈련·시뮬레이션과 대규모 언어 모델(LLM) 학습·추론을 수행하기 위한 실증용 고성능 GPU 서버 1세트를 구매하는 사업이다. 다중 GPU 병렬 계산과 추후 멀티 GPU 확장이 가능한 워크스테이션 환경을 구축한다.

• GPU 서버 본체 1세트(메인보드·섀시·냉각시스템·파워서플라이 포함)
• AI 연산 가속기(GPU) 2개 — GPU당 140GB HBM3e 이상, 양방향 900GB/s급 전용 고속 브릿지 기본 체결
• 서버용 프로세서(CPU) 1개 — 64코어/128스레드 이상
• 메모리 512GB DDR5 ECC/Registered 이상(64GB x 8EA)
• 엔터프라이즈급 SSD 총 30TB 이상(7.68TB x 4EA) 및 하드웨어 RAID 컨트롤러
• 운영체제·소프트웨어 환경 구축 — Ubuntu LTS, CUDA/cuDNN, PyTorch·TensorFlow, Anaconda·Jupyter·VS Code, 시선추적·Psychotoolbox·rstan·QGIS 등 연구용 라이브러리 연동

사업 내용 · 이 공고에 든 일

중심 · GPU 서버 구매·설치

물품 › 컴퓨터·IT·통신 › 서버·스토리지·GPU

AI 실증용 GPU 서버·가속기·스토리지를 사서 설치·환경구축·교육·하자보수까지 맡기는 물품 구매로, 서버·GPU 장비 구매가 사업 전체다.

평가 · 배점

기술 : 가격 — 기술 80점 · 가격 20점

참가 자격 · 제한

업종제한

제한 없음

지역제한

제한 없음

공동수급

공동수급불허

입찰참가 제한

모름

실적경쟁 · PQ

모름

국제입찰

국내입찰

제출 방법

전자입찰

입찰 일정

가격

추정가격

200,000,000원

배정예산

200,000,000원

부가세

20,000,000원

예정가격 방식

비예가

납품

품명

컴퓨터서버 (4321150102)

수량

1 대

납품

계약 후 84일

인도조건

모름

제조물품

아니오

세부품명 등록

아니오

공고 정보

공고종류

변경공고 (정정공고 · 1차)

게시일

09/16(수)

공고번호

R26BK01705879-001

참조번호

JM-001

공고기관

주식회사 정션메드

수요기관

주식회사 정션메드

계약방법

일반경쟁

낙찰방법

협상에의한계약

계약유형

총액계약

예정가격 방식

비예가

추정가격

200,000,000원

배정예산

200,000,000원

사전규격번호

R26BD00267038

재공고

아니오

출처

나라장터

문서 발췌

과업·요구

※ 본 사업은 정션메드가 수행 중인 「AX 스프린트」 협약사업 일정과 연계되어 있어, 실증장비의 신속한 도입을 위해 입찰공고기간을 단축한 긴급공고로 진행합니다. Ⅱ. 제안 배경 및 용도 고성능 프로세서 계산을 통한 AI 모델 훈련 및 시뮬레이션: 윈도우 및 리눅스 기반 프로그램을 구동하여 대규모 AI 모델 학습 및 과학적 계산을 수행할 수 있으며, 다중 GPU를 활용한 병렬 계산이 가능하도록 추후 멀티 GPU 확장이 가능해야 함 LLM(대규모 언어 모델) 학습 및 추론 최적화: 대규모 언어 모델(LLM)의 학습과 추론을 지원하는 병렬 연산 환경을 제공하여 자연어 처리, 번역, 요약, 대화형 AI 등 다양한 AI 응용 프로그램에 활용 가능. 특히, 초대규모 데이터셋을 활용한 LLM의 트레이닝과 실시간 추론에 최적화된 시스템 성능을 보장 AI 및 과학적 연구용 시뮬레이션 환경 제공: 딥러닝, 머신러닝, 데이터 분석 등을 위한 대규모 연산 작업에 적합한 안정적인 워크스테이션 환경을 지원하며, 다양한 AI 연구 및 개발을 위한 최적의 성능을 제공 Ⅲ. 장비의 구성 - 가. GPU 서버 본체 : 1 세트 (메인보드, 섀시, 냉각시스템, 파워서플라이 포함) - 나. AI 연산 가속기(GPU) : 2 개 - 다. 서버용 프로세서(CPU) : 1 개 - 라. 메모리(RAM) : 8 개 (64GB x 8EA) - 마. NVMe/SATA SSD 스토리지 : 4 개 - 바. RAID 컨트롤러 : 1 개 - 사. 운영체제 및 소프트웨어 환경 : 1 식 Ⅳ. 성능 및 규격 요구사항

1. GPU 서버 본체 (메인보드 · 섀시 · 냉각 · 전원) 1) 메인보드(Mainboard) - 엔터프라이즈 서버 아키텍처 지원 메인보드 - DDR5 ECC RDIMM 슬롯 8개 이상 (1DPC 이상) - PCIe 5.0 x16 규격 확장 슬롯 최소 7개 이상 구비 - 네트워크: 10GbE(RJ45) 듀얼 포트 기본 내장 - 원격 시스템 통합 관리 모듈(IPMI 2.0 이상) 기본 지원 2) 섀시(Chassis) - 다중 GPU 및 대형 냉각 솔루션을 안정적으로 수납할 수 있는 고강도 섀시 - 장비 내부 공기 유동 및 방열에 최적화된 쿨링팬 및 방진 구조 설계 3) 냉각 시스템(Cooling System) - CPU 및 GPU 통합 고효율 냉각 솔루션 구축 (수랭식 또는 특수 고효율 냉각 방식) - 총 발열량 TDP 2,200W 이상을 지속 방열할 수 있는 라디에이터 및 고내구성 펌프·팬 구성 - 시스템 부하량 및 온도에 따른 자동 제어 및 실시간 모니터링 기능 탑재 - 안전 장치: 비전도성 또는 안전 냉각수 사용, 누수로 인한 타 부품 피해를 원천 차단하는 하부 안전 방지 판넬 및 체결 부위 밀폐 안전 설계 필수 4) 파워 서플라이(Power Supply) - 정격 출력 4,000W 이상 (고부하 안정성을 위한 듀얼 파워 모듈 또는 동등 이상의 안정 전력 분배 구조) - 80 PLUS Platinum 등급 인증 이상 획득 제품 - 고출력 GPU 전용 고용량 안정 전원 공급 케이블 완비

2. AI 연산 가속기 (GPU, 2-Way) - AI 연산 전용 GPU 가속기 2EA 구성 - GPU 당 메모리: 140GB HBM3e 이상 - 메모리 대역폭: 4.5TB/s 이상 - 연산 성능: FP8 Tensor 3,000 TFLOPS 이상, FP64 30 TFLOPS 이상 동등 이상 - 가상화 지원: GPU 당 최소 7개 이상의 인스턴스 분할(MIG 등) 지원 - GPU 간 초고속 상호연결: 양방향 900GB/s 급 이상의 전용 고속 브릿지(NVLINK 동등 이상) 기본 체결 - 슬롯 확장 간섭을 최소화하는 슬림형 냉각 구조 적용 3. 서버용 프로세서 (CPU) - 서버/워크스테이션 전용 프로세서 1식 - 물리 코어 64 Core / 128 Thread 이상 - 베이스 클럭 3.1GHz 이상, L3 캐시 256MB 이상 - PCIe 5.0 인터페이스 및 12채널 메모리 아키텍처 지원 4. 메모리 (Memory) - 512GB DDR5 ECC/Registered 이상 (64GB x 8EA 이상 구성) - 동작 클럭 5,600MHz ~ 6,400MHz 동등 이상 5. 스토리지 & RAID (Storage & RAID) - 엔터프라이즈급 SSD 총 용량 30TB 이상 (7.68TB x 4EA 이상 구성) - 데이터 보호: 전원 차단 보호(PLP) 기능 및 DRAM 탑재 제품 - 하드웨어 RAID 컨트롤러 장착 (RAID 0, 1, 5, 10 지원) 6. 운영체제 및 소프트웨어 환경 - 기본 운영체제: Linux Ubuntu LTS 최신 안정화 버전 설치 및 초기 보안 설정 - AI 연산 가속 환경: GPU 최신 드라이버 및 호환 CUDA Toolkit, cuDNN 라이브러리 구성 - AI/딥러닝 주요 프레임워크 최신 안정 버전 설치 (PyTorch, TensorFlow) - 연구 개발 환경 조성: Anaconda 가상환경 구성, Jupyter Notebook / Jupyter Lab, VS Code 환경 세팅 - 연구용 특수 라이브러리 및 드라이버 연동 세팅 (시선추적 장비 호환 환경, Psychotoolbox, rstan, QGIS 등 의존성 패키지 설치 및 정상 동작 테스트) Ⅴ. 납품 및 설치, 교육

1. 설치 및 납품 - 1) 납품기한: 계약 체결일로부터 12주 이내 2) 설치 조건 - 제안사는 설치 장소에 장비를 설치하고 전원·네트워크 연결, OS 및 소프트웨어 환경 구축을 수행한다. - 기존 서버 내 부품 장착 작업을 수행하며, 설치 후 서버와 문제 발생 시 서버와 통합하여 H/W 및 S/W 기술지원으로 문제를 해결하여야 한다. - GPU 고출력 구동에 적합한 정격 전력 및 커넥터 규격을 만족하는 GPU 전용 전원 공급 케이블을 제조사 정품으로 완비하여야 한다. - 설치 완료 후 발주처 입회하에 CPU 및 GPU 100% Full Load 상태로 최소 72시간 연속 가동 부하 테스트(Stress Test)를 수행하여야 한다. - 테스트 기간 중 시스템 다운, 스로틀링, 냉각 이상, 연산 오류가 발생하지 않아야 하며, 이를 입증하는 최종 테스트 결과 보고서를 서면 제출하여 승인을 득해야 검수 완료로 인정한다. - 3) 설치 장소: 발주처 희망 장소(서울시 마포구 내 연구소) 2. 교육 - 설치 완료 후 서버 운영(BMC 원격관리 포함) 및 GPU 소프트웨어 환경(CUDA, Docker) 사용법에 대한 교육을 1회 이상 실시하고 관련 매뉴얼을 제공한다. Ⅵ. 하자보수 - 1. 하자보수 기간 : 3년 2. 하자보수 조건 - 설치 및 검사·검수 완료일로부터 3년간 무상 보증하며, 보증기간 내 장애 발생 시 24시간 이내 방문 조치하고 부품을 무상 교체한다.

3. 설계·사양 관련 조건 - 제안 서버는 추후 GPU 증설이 가능하도록 설계되어야 하며, 추가 증설 시 기존 장비 반출 없이 현장에서 지원되어야 한다. - PCIe x16 슬롯 손실을 방지하기 위해 GPU의 Waterblock은 1Slot 폼팩터로 구성한다. - (수냉 자동제어·모니터링, 누수 방지판넬 등 냉각 관련 세부 사양은 Ⅳ-1. 냉각 시스템(Cooling System) 항목 기준을 따른다.) 4. 검사·승인 관련 조건 - 최종산출물 및 테스트 결과물을 첨부하여 발주자에게 승인 검사 및 테스트를 요청하여야 하며, 승인검사 및 테스트 과정에서 발견된 하자 사항은 만족한 결과를 얻을 때까지 보완, 테스트를 반복적으로 실시해야 한다. 5. 기타조건 - 서버 장비에서 발생하는 누수로 인한 타 장비 피해 방지를 예방하기 위하여 시스템의 규격에 맞는 누수 방지판넬을 별도로 제공하여야 한다. - 장비 유지 및 관리에 대한 모든 사항을 기기공급자가 현장에서 직접 수행한다. - 장비의 냉각수 보충 주기에 따라 보충에 필요한 부자재 및 보충 가이드 라인을 제공하여야 하며, 필요시 현장 지원한다. 6. SW Implementation - OS : Ubuntu Install - Deep learning Library : Tensorflow, Pytorch - Cuda : All Cuda capable on GPU - Cuda development Tools : NVCC - IO lib : cuDNN for GPU acceleration - Psychotoolbox library 관련 드라이버 설치 및 테스트 - TOBII 및 Eyelink eyetracker 호환성 검증 및 테스트 - rstan 설치 및 호환성 검증 및 테스트 - Jupyter 환경에서 그래픽 호환성 테스트 - Keras 구축환경 및 오픈소스 신경망 구성 - Anaconda / Jupyter Notebook / Visual Studio Code / QGIS install Ⅷ. 제안서 제출 안내

참가자격

과업·요구

Ⅰ. 용도 및 특성(End-user's Use and Feature) 고성능 프로세서 계산을 통한 AI 모델 훈련 및 시뮬레이션: 윈도우 와 리눅스 기반 프로그램을 구동하여 대규모 AI 모델 학습 및 과학적 계산을 수행할 수 있으며, 다중 GPU를 활용한 병렬 계산이 가능하도록 추후 멀티 GPU 확장이 가능해야함 LLM(대규모 언어 모델) 학습 및 추론 최적화: 대규모 언어 모델(LLM)의 학습과 추론을 지원하는 병렬 연산 환경을 제공하여 자연어 처리, 번역, 요약, 대화형 AI 등 다양한 AI 응용 프로그램에 활용 가능. 특히, 초대규모 데이터셋을 활용한 LLM의 트레이닝과 실시간 추론에 최적화된 시스템 성능을 보장. AI 및 과학적 연구용 시뮬레이션 환경 제공: 딥러닝, 머신러닝, 데이터 분석 등을 위한 대규모 연산 작업에 적합한 안정적인 워크스테이션 환경을 지원하며, 다양한 AI 연구 및 개발을 위한 최적의 성능을 제공. Ⅱ. 장비의 구성 및 사양(Configurations of Goods) 1. 고성능 GPU 서버 가. GPU 서버 본체 : 1세트 (메인보드, 섀시, 냉각시스템, 파워서플라이 포함) 나. AI 연산 가속기(GPU) : 2개 다. 서버용 프로세서(CPU) : 1개 라. 메모리(RAM) : 8개 (64GB x 8EA) 마. NVMe/SATA SSD 스토리지 : 4개 바. RAID 컨트롤러 : 1개 사. 운영체제 및 소프트웨어 환경 : 1식 Ⅲ. 성능 및 규격 (Performance and Specification)

1. GPU 서버 본체 (메인보드 · 섀시 · 냉각 · 전원) 1) 메인보드(Mainboard) - 엔터프라이즈 서버 아키텍처 지원 메인보드 - DDR5 ECC RDIMM 슬롯 8개 이상 (1DPC 이상) - PCIe 5.0 x16 규격 확장 슬롯 최소 7개 이상 구비 - 네트워크: 10GbE(RJ45) 듀얼 포트 기본 내장 - 원격 시스템 통합 관리 모듈(IPMI 2.0 이상) 기본 지원 2) 섀시(Chassis) - 다중 GPU 및 대형 냉각 솔루션을 안정적으로 수납할 수 있는 고강도 섀시 - 장비 내부 공기 유동 및 방열에 최적화된 쿨링팬 및 방진 구조 설계 3) 냉각 시스템(Cooling System) - CPU 및 GPU 통합 고효율 냉각 솔루션 구축 (수랭식 또는 특수 고효율 냉각 방식) - 총 발열량 TDP 2,200W 이상을 지속 방열할 수 있는 라디에이터 및 고내구성 펌프·팬 구성 - 시스템 부하량 및 온도에 따른 자동 제어 및 실시간 모니터링 기능 탑재 - 안전 장치: 비전도성 또는 안전 냉각수 사용, 누수로 인한 타 부품 피해를 원천 차단하는 하부 안전 방지 판넬 및 체결 부위 밀폐 안전 설계 필수 4) 파워 서플라이(Power Supply) - 정격 출력 4,000W 이상 (고부하 안정성을 위한 듀얼 파워 모듈 또는 동등 이상의 안정 전력 분배 구조) - 80 PLUS Platinum 등급 인증 이상 획득 제품 - 고출력 GPU 전용 고용량 안정 전원 공급 케이블 완비

2. AI 연산 가속기 (GPU, 2-Way) - AI 연산 전용 GPU 가속기 2EA 구성 - GPU당 메모리: 140GB HBM3e 이상 - 메모리 대역폭: 4.5TB/s 이상 - 연산 성능: FP8 Tensor 3,000 TFLOPS 이상, FP64 30 TFLOPS 이상 동등 이상 - 가상화 지원: GPU당 최소 7개 이상의 인스턴스 분할(MIG 등) 지원 - GPU 간 초고속 상호연결: 양방향 900GB/s 급 이상의 전용 고속 브릿지(NVLINK 동등 이상) 기본 체결 - 슬롯 확장 간섭을 최소화하는 슬림형 냉각 구조 적용 3. 서버용 프로세서 (CPU) - 서버/워크스테이션 전용 프로세서 1식 - 물리 코어 64 Core / 128 Thread 이상 - 베이스 클럭 3.1GHz 이상, L3 캐시 256MB 이상 - PCIe 5.0 인터페이스 및 12채널 메모리 아키텍처 지원 4. 메모리 (Memory) - 512GB DDR5 ECC/Registered 이상 (64GB x 8EA 이상 구성) - 동작 클럭 5,600MHz ~ 6,400MHz 동등 이상 5. 스토리지 & RAID (Storage & RAID) - 엔터프라이즈급 SSD 총 용량 30TB 이상 (7.68TB x 4EA 이상 구성) - 데이터 보호: 전원 차단 보호(PLP) 기능 및 DRAM 탑재 제품 - 하드웨어 RAID 컨트롤러 장착 (RAID 0, 1, 5, 10 지원)

6. 운영체제 및 소프트웨어 환경 - 기본 운영체제: Linux Ubuntu LTS 최신 안정화 버전 설치 및 초기 보안 설정 - AI 연산 가속 환경: GPU 최신 드라이버 및 호환 CUDA Toolkit, cuDNN 라이브러리 구성 - AI/딥러닝 주요 프레임워크 최신 안정 버전 설치 (PyTorch, TensorFlow) - 연구 개발 환경 조성: Anaconda 가상환경 구성, Jupyter Notebook / Jupyter Lab, VS Code 환경 세팅 - 연구용 특수 라이브러리 및 드라이버 연동 세팅 (시선추적 장비 호환 환경, Psychotoolbox, rstan, QGIS 등 의존성 패키지 설치 및 정상 동작 테스트) Ⅳ. 납품 및 교육 (Install, Test & Education) 1. 설치 및 납품 1) 납품기한: 계약 체결일로부터 12주 이내 2) 설치 조건 - 낙찰자는 설치 장소에 장비를 설치하고 전원·네트워크 연결, OS 및 소프트웨어 환경 구축을 수행한다. - 기존 서버 내 부품 장착 작업을 수행하며, 설치 후 서버와 문제 발생 시 서버와 통합하여 H/W 및 S/W 기술지원으로 문제를 해결하여야 한다. - GPU 고출력 구동에 적합한 정격 전력 및 커넥터 규격을 만족하는 GPU 전용 전원 공급 케이블을 제조사 정품으로 완비하여야 한다. - 설치 완료 후 발주처 입회하에 CPU 및 GPU 100% Full Load 상태로 최소 72시간 연속 가동 부하 테스트(Stress Test)를 수행하여야 한다. - 테스트 기간 중 시스템 다운, 스로틀링, 냉각 이상, 연산 오류가 발생하지 않아야 하며, 이를 입증하는 최종 테스트 결과 보고서를 서면 제출하여 승인을 득해야 검수 완료로 인정한다.

3) 설치 장소: 발주처 희망 장소(서울시 마포구 내 연구소) 2. 교육 - 설치 완료 후 서버 운영(BMC 원격관리 포함) 및 GPU 소프트웨어 환경(CUDA, Docker) 사용법에 대한 교육을 1회 이상 실시하고 관련 매뉴얼을 제공한다. Ⅴ. 하자보수(Maintenance) 1. 하자보수 기간 : 3년 2. 하자보수 조건 - 설치 및 검사·검수 완료일로부터 3년간 무상 보증하며, 보증기간 내 장애 발생 시 24시간 이내 방문 조치하고 부품을 무상 교체한다. 3. 기타 하자보수 관련 내용 - 하자보수 기간 중 드라이버·펌웨어 업데이트 및 원격 기술지원을 무상 제공한다. VI. 기타조건(Remarks) 1. 공통사항 - 본 규격서는 최소한의 규격을 규정하며, 제안사는 명시된 규격과 동등 및 동급 이상의 사양을 제안하여야 한다. - 본 서버는 NVIDIA社의 GPU에 기반한 인공지능 연구 목적의 장비로서, 안정적인 GPU 성능 구현, 향후 GPU 확장·업그레이드 및 운영 서비스 제공을 위해 NVIDIA-Certified Server Partners社의 제품을 제안하여야 한다. ※ 특정한 성능, 품질 등 확보를 위해 「판로지원법 시행령」 제7조제1항제4호를 적용함. - 제안에 포함된 물품(CPU, GPU, 메인보드, 파워서플라이 등)은 제조사의 신제품이어야 하며, Refurbished, Used, Warranty 서비스용 부품을 제안해서는 안 된다. - 본 장비(GPU 포함)는 제조사(조립업체)에서 사전 조립·냉각시스템 구축 및 검수(부하테스트, 누수테스트)를 완료한 상태로 현장 납품되며, 사용되는 모든 핵심 부품은 신품·정품이어야 한다. - 낙찰자는 서버 제조사 또는 국내 공식 유통사(총판)에서 발행한 정품 인증 서류를 제출하여야 한다. - 낙찰자는 서버 제조사 또는 국내 공식 유통사로부터 납품 제품이 기술지원 대상임을 확인하는 서류를 제출하여야 한다. - 상기에 기술되지 않은 내용은 발주처의 요청 또는 해석에 따른다.

2. 정품 증빙 및 인증 제출 - 납품 시 주요 핵심 부품(CPU, GPU, 메인보드, 파워서플라이)에 대한 국내 정품 확인 증빙 및 전기용품안전인증(KC 등 법정 인증 대상 부품) 서류를 제출하여야 한다. - PSU 안정성 입증을 위한 안전확인신고 증명서를 제출한다. - 낙찰 후에도 정품인증서류 미제출 시 낙찰이 취소되고 구매 지연에 따른 경비를 청구할 수 있다. 3. 설계·사양 관련 조건 제안 서버는 추후 GPU 증설이 가능하도록 설계되어야 하며, 추가 증설 시 기존 장비 반출 없이 현장에서 지원되어야 한다. PCIe x16 슬롯 손실을 방지하기 위해 GPU의 Waterblock은 1Slot 폼팩터로 구성한다. (수냉 자동제어·모니터링, 누수 방지판넬 등 냉각 관련 세부 사양은 Ⅲ-가. 냉각 시스템(Cooling System) 항목 기준을 따른다.) 4. 검사·승인 관련 조건 최종산출물 및 테스트 결과물을 첨부하여 발주자에게 승인 검사 및 테스트를 요청하여야 하며, 승인검사 및 테스트 과정에서 발견된 하자 사항은 만족한 결과를 얻을 때까지 보완, 테스트를 반복적으로 실시해야 한다. 5. 기타조건 - 서버 장비에서 발생하는 누수로 인한 타 장비 피해 방지를 예방하기 위하여 시스템의 규격에 맞는 누수 방지판넬을 별도로 제공하여야 한다. - 장비 유지 및 관리에 대한 모든 사항을 기기공급자가 현장에서 직접 수행한다. - 장비의 냉각수 보충 주기에 따라 보충에 필요한 부자재 및 보충 가이드 라인을 제공하여야하며, 필요시 현장 지원한다. ∙ SW Implementation ∙ OS : Ubuntu Install ∙ Deep learning Library : Tensorflow, Pytorch ∙ Cuda : All Cuda capible on GPU ∙ Cuda development Tools : NVCC ∙ IO lib : cuDNN for GPU acceleration ∙ Psychotoolbox library 관련 드라이버 설치 및 테스트 ∙ TOBII 및 Eyelink eyetracker 호환성 검증 및 테스트 ∙ rstan 설치 및 호환성 검증 및 테스트 ∙ (Jupiter) 환경에서 그래픽 호환성 테스트 ∙ (Keras) 구축환경 및 오픈소스 신경망 구성 ∙ Anaconda/Jupyter Notebook/Visual Studio Code/QGIS install === AX스프린트_GPU서버구매_입찰공고문 _260916 정션메드.docx === 입 찰 공 고

참가자격

※ 상기 일정은 국가종합전자조달시스템(나라장터) 서버시각을 기준으로 하며, 접수마감일이 공휴일과 겹치는 경우 나라장터 운영정책에 따른 자동조정 여부를 사전 확인하시기 바랍니다. 3. 입찰참가자격 - 「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령」 제12조에 따른 경쟁입찰 참가자격을 갖추고, 국가종합전자조달시스템(나라장터, G2B)에 입찰참가자격을 등록한 자 - 본 사업의 물품(GPU 서버) 납품 및 기술지원 능력을 보유한 업체 - 제안 물품에 대해 제조사 또는 국내 공식 유통사(총판)의 정품 인증서류 및 기술지원 확인서류를 제출할 수 있는 업체 - 공동수급체 구성을 통한 참가 시, 관련 법령 및 나라장터 공동계약 운용요령에 따름 4. 낙찰자 결정방법 「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령」 제43조에 따른 협상에 의한 계약 방식으로, 제안서 평가(기술능력 및 가격 등을 종합 평가)를 통해 협상적격자를 선정한 후 우선협상대상자와의 협상을 거쳐 낙찰자를 결정한다. 5. 입찰보증금 입찰금액의 100분의 5 이상에 해당하는 금액을 입찰보증금으로 납부하거나, 이를 대신하여 「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령」 제37조에서 정한 입찰보증보험증권 등을 제출하여야 한다. 6. 제출서류 - 정성 제안서(규격이행각서 포함) - 제안 요약서 - 하도급 계획서 - 경쟁입찰참가자격등록증 - 사업자등록증 - 법인 통장사본 - 정품·기술지원 확인서류 - 그 밖에 발주기관이 요청하는 서류 일체