병렬클러스트 서버 구매

요약 AI 요약

대용량 자료를 저장·분석하고 리눅스 병렬 프로그램으로 모델 계산을 돌리기 위한 고성능 컴퓨팅(HPC) 병렬클러스터 서버 1세트를 새로 구축하는 사업이다. 수냉식 GPU 서버와 다중 노드 클러스터 운영 소프트웨어를 설치해 딥러닝·병렬 계산 환경을 만든다.

• 수냉 쿨링 방식 병렬클러스터 서버(CPU 12코어 24스레드, GPU 1장, DDR5 64GB, NVMe SSD 1TB, 1,600W) 1세트 공급
• 딥러닝 부하 운전 시 GPU 온도 섭씨 60도 미만 7일 이상 유지, 소음 40dB 이하 구동
• GPU 1장 구성이지만 추후 8장까지 확장 가능(8장 장착 시 PCIe x16 동작)
• OpenHPC 2.x, Slurm 작업 스케줄러, OpenMPI, Docker, RUN AI, NVIDIA DCGM, ALTAIR 설치한 HPC 다중 노드 클러스터 구축
• Ubuntu 기반 딥러닝 환경 구축(Tensorflow, Pytorch, Keras, CUDA, cuDNN, NVCC, Anaconda, Jupyter notebook/hub)
• 서버 자원 가상화·인스턴스 관리 소프트웨어와 다중 GPU 서버용 클러스터링 소프트웨어 제공

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사업 내용 · 이 공고에 든 일

중심 · 병렬클러스터 서버 납품·구축

물품 › 컴퓨터·IT·통신 › 서버·스토리지·GPU

GPU 1장이 든 수냉 병렬클러스터 서버(HPC 노드)를 납품하고 OpenHPC·Slurm·CUDA·딥러닝 라이브러리까지 구축·설치하는 일이 사업의 몸통이다.

• 수냉 쿨링 시스템 및 부속장비(전원 케이블, 이동용 대차, 바퀴 달린 조립 선반) 공급
• Ubuntu OS 설치 및 OpenHPC 2.x·Slurm·OpenMPI·Docker·RUN AI·NVIDIA DCGM·ALTAIR 구축
• Tensorflow·Pytorch·Keras·CUDA·cuDNN 등 딥러닝 라이브러리 설치
• 클라우드 서비스용 가상화 S/W 및 Multi GPU 클러스터링 S/W 제공
• 시스템 시험·성능시험·통합시험 계획서 작성 및 검수 대응
• 시스템 교육(계정·방화벽·Docker·CUDA 교육)
• 3년 무상보증 및 분기별 방문점검(12회/3년), 24×365 모니터링·장애 대응

참가 자격 · 제한

업종제한

제한 없음

지역제한

제한 없음

공동수급

공동수급불허

입찰참가 제한

모름

실적경쟁 · PQ

모름

국제입찰

국내입찰

제출 방법

직찰

입찰 일정

가격

추정가격

22,909,091원

배정예산

25,200,000원

부가세

2,290,909원

예정가격 방식

단일예가

납품

품명

컴퓨터서버 (4321150102)

수량

1 식

납품

계약 후 30일

인도조건

모름

제조물품

아니오

세부품명 등록

아니오

공고 정보

공고종류

등록공고 (일반공고)

게시일

09/22(화)

공고번호

R26BK01741498-000

참조번호

총무 제26-244호

공고기관

조선대학교

수요기관

조선대학교

계약방법

일반경쟁

낙찰방법

2단계경쟁입찰

계약유형

총액계약

예정가격 방식

단일예가

추정가격

22,909,091원

배정예산

25,200,000원

사전규격번호

R26BD00273058

재공고

아니오

출처

나라장터

첨부파일

• HWP · 공고문_병렬클러스트 서버 구매.hwp · 공고규격서
• PDF · 공고문_병렬클러스트 서버 구매.pdf · 공고규격서
• PDF · 규격서(병렬클러스트 서버).pdf · 공고규격서

첨부 내용을 정리한 글 — 자격 · 배점 · 일정 · 발췌 ›

문서 발췌

과업·요구

Ⅰ. 용도(End-user's Use) 1. 대용량 스토리지에 분석이 필요한 자료들을 저장하고 분석할 수 있는 안정적인 운용이 가능 2. 리눅스 병렬 프로그램을 구동하여 병렬 계산 목적으로 모델 계산에 활용이 가능 Ⅱ. 물품의 구성(Configurations of Goods) 1. 주(물품)장비(Main body) - Water Cooling Cluster Node - 1ea Parallel GPUs - System Water Cooling Parts 2. 부속(물품)장비(Accessories) - Power Cable Set - Dali for moving equipment - Prefabricated shelf(with wheels) Ⅲ. 성능 및 규격(Performance and Specification) 1. 장비의 성능 - System의 냉각 방식은 수냉 쿨링 방식이여야 한다. (All parts that are overheating) - Deep-learning Full load 운전 시 냉방시설이 없는 내부에서도 Nvidia-Smi로 측정하였을 때 각 각의GPU 온도가 섭씨 60℃ 미만으로 7일 이상 유지되어야 하며 40dB 이하(FAN RPM 2000 이하 로 구동)의 소음으로 구동되어야 한다. - 365일 24시간 모니터링, 장애 발생 시 시스템의 정보를 원격으로 전송할 수 있는 Report 기 능을 제공해야 한다. (글로벌 모니터링 및 유지보수 기능 지원) - 해당 구매건의 GPU는 1장이지만, 추후 확장성을 고려하여 GPU 8장까지 확장 가능해야한다. (8장 장착 시 PCIe x 16으로 동작.)

2. 장비의 규격

3. 장비의 환경 구축 요구사항 HPC Multi Node Cluster System - 구축개요 ∙ OpenHPC 2.x building and slurm job Scheduler, docker for Slurm, OpenMPI. RUN AI, NVIDIA DCGM, ALTAIR 설치 ∙ Linux(Ubnutu Ver). HPC GPU Deep learning Cluster Server System 신규 구축으로 추후 System 확장을 고려한 안정적인 System Update 기반 O/S 및 S/W 구축 필요. ∙ 사용자 및 관리자는 간편하게 Clustering System을 사용, 유지, 관리 할 수 있는 기능을 통 해 실시간으로 자원을 모니터링, 제어, 관리 가능하다. - Implementation ∙ OS : Ubuntu Install ∙ Deep learning Library : Tensorflow, Pytorch, Keras ∙ Cuda : All Cuda capable on GPU ∙ Cuda development Tools : NVCC ∙ IO lib: cuDNN for GPU acceleration ∙ 응용프로그램 및 개발 코드 실행환경 구축 간소화 ∙ Environment Modules, Anaconda, Docker ∙ 다중 사용자를 위한 자원관리 기능 ∙ Slurm, OpenStack or k8s, jupyter notebook, jupyter hub ∙ Online Web을 통한 실시간 모니터링과 자원사용량 제한 가능 ∙ 실시간 자원 모니터링 기능 제공 ∙ Linux 비정상 접속 자동 차단 솔루션 제공 ∙ Linux 기반 악성코드 스캔 솔루션 제공 - 시스템 유지보수 ∙ 시스템 중단 없이 온라인으로 펌웨어 및 소프트웨어 업그레이드 제공. ∙ 24*365 모니터링, 장애 발생시 Report기능 제공 (글로벌 모니터링 및 유지보수 기능 지원) ∙ System 과 Storage Alertmanage Config가 모두 가능하여야 한다. - 시스템 교육 ∙ Ubuntu 계정 관리, 시스템 자원 확인, 네트워크 설정 ∙ Ubuntu 방화벽(UFW) 운용 ∙ 시스템 원격 접속 및 관리 ∙ Docker architecture, image, container, repository 생성 및 관리 ∙ Docker Machine, Docker Compose 등 구성 및 사용방법 ∙ CUDA Manual 제공 및 교육, Sample Test 시행 - 하자보증조건 ∙ 하드웨어의 무상하자보증기간은 검사완료일로부터 3년으로 한다. ∙ 하드웨어와 소프트웨어에 대해 장애 발생 시 계약대상자는 24시간 연중무휴로 A/S에 응대 하여야 하며 2근무일 이내의 현장방문 또는 원격으로 장애 해결작업을 시작해야 한다. ∙ Warranty Service기간 내 분기별 1회 방문(12회 방문/3년) After Service를 반드시 이행한다.

- 설치 및 검수조건 ∙ HPC Building을 위해 H/W, S/W 등 모든 제반 사항을 장비 운영 관리담당 연구원과 협의하 여 지정 시간, 지정 장소에서 지원하고 모든 구축 완료 전 시스템 시험, 성능시험, 통합시험 등에 대한 방안을 상세히 제시하여야 한다. ∙ 발생 가능한 상황에 대해서 가 데이터를 입력하여 시험하여야 하며 각종 유형별 시험 계획 서를 구체적으로 작성하여 제출하여야 한다. (시험 계획서에 시험 인력, 시험 데이터, 시험 절차/방법, 시험 일정/주기, 시스템 튜닝 등을 포함하여야 한다.) ∙ 최종 산출물 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. Ⅳ. 기타 조건(Remarks) 1. 원활한 장비의 운영 및 기술 지원이 가능하도록 업체는 서버 및 Deep learning Cluster System 분야의 솔루션 구축 경험이 있는 업체로 이를 증빙할 수 있는 자료를 제출한다. (시스템 구축 사례, 시스템 구축 설계도, 사업수행 조직도, 업무별 인력투입 계획표 등) 2. GPU full-load 시 GPU 온도 60℃ 이하, 소음 40dB 이하로 동작함을 증빙할 수 있는 자료를 제 출한다. 3. System 납품 및 설치, 구축 완료 후 System A/S 지원에 대한 계획서를 제출해야 한다. (지원 계획서, 설치 운용 계획서, 시스템 장비 관리 대장 등)

4. 납품업체는 안정적인 유지보수를 위해 서버 제조사의 정품 공급증명원 및 3년 기술확약서를 제출 한다. 5. 입찰참가업체는 공고규격을 바탕으로 입찰사양서를 작성하여 수요부서 담당자 서명을 받아 입찰 마감 전까지 제출한다. 6. Cluster 구축 중요도에 따른 증빙서류로 “소프트웨어 사업자” 및 컴퓨터서버 “직접생산확인서”를 제출하여야 한다, 7. 주요 단위 부품을 공급사에서 개별 구매하여 시스템을 구성한 제품(일명 ‘조립제품’, 베어본, 임 의생산제품)을 납품할 수 없다. 8. 냉각장치 및 제품 성능에 대한 문제 발생 시, 총 수리 기간이 7일을 넘지 않아야 하며, 자체 수 리 능력 및 기술 능력을 증빙해야 한다. ( 수냉각 장치 자체 수리 증빙 서류(공장등록증), 기술 특허 등) 9. 납품기한 계약 후 30일 이내 납품 === 공고문_병렬클러스트 서버 구매.hwp ===

입 찰 공 고

참가자격

1. 입찰에 부치는 사항 * 문의사항: 물품규격 및 규격검토서 제출(062-230-7083) / 입찰 및 계약(062-230-6313) 2. 예산금액: 금25.200,000원 (부가세 포함) 3. 입찰등록 장소: 조선대학교 총무관리처 총무팀(본관 1층) 4. 입찰방법: 2단계 일반경쟁입찰[규격서 입찰(검토)에 합격한 자에 한하여 가격입찰] 5. 입찰참가자격 가. 「국가를당사자로하는계약에관한법률 시행령」 제12조에 의한 자격을 갖추고, 제76조에 의한 부정당업자가 아니어야 하며 본교 물품구매규정 제12조에 의한 유자격 업체 나. 입찰공고 조건에 부합하고, 소정의 기일 내 등록을 필한 자 다. 본 대학교 규격검토에 합격한 자[입찰에 참여하고자 하는 자는 구매입찰 유의서(2단계경쟁) 제2조에 따름] 라. 제조사 정품 공급증명원, 직접생산확인서 및 3년 기술지원 확약서 제출이 가능한 업체 마. 소프트웨어진흥법에 따른 소프트웨어사업 등록 업체 6. 규격검토 및 서류제출기한 가. 제출서류 1) 규격 검토 신청서 2) 규격비교표 3) 카탈로그(또는 물품 사진 및 설명) - 규격과 상이할 경우 필수제출 나. 접수처 ※ 문의전화: 062-230-7083 ※ 메일주소: zeon6779@chosun.ac.kr 다. 규격검토 결과통보: 유선(전화 또는 FAX)으로 통보함

사. 기타 입찰 및 계약에 관한 사항은 총무팀(062-230-6313), 규격과 관련한 사항은 (062-230-7083)로 문의 바람 2026. 9. 22. 조 선 대 학 교 총 장

규격서

과업·요구

Ⅰ. 용도(End-user's Use) 1. 대용량 스토리지에 분석이 필요한 자료들을 저장하고 분석할 수 있는 안정적인 운용이 가능 2. 리눅스 병렬 프로그램을 구동하여 병렬 계산 목적으로 모델 계산에 활용이 가능 Ⅱ. 물품의 구성(Configurations of Goods) 1. 주(물품)장비(Main body) - Water Cooling Cluster Node - 1ea Parallel GPUs - System Water Cooling Parts 2. 부속(물품)장비(Accessories) - Power Cable Set - Dali for moving equipment - Prefabricated shelf(with wheels) Ⅲ. 성능 및 규격(Performance and Specification) 1. 장비의 성능 - System의 냉각 방식은 수냉 쿨링 방식이여야 한다. (All parts that are overheating) - Deep-learning Full load 운전 시 냉방시설이 없는 내부에서도 Nvidia-Smi로 측정하였을 때 각각의GPU 온도가 섭씨 60℃ 미만으로 7일 이상 유지되어야 하며 40dB 이하(FAN RPM 2000 이하로 구동)의 소음으로 구동되어야 한다. - 365일 24시간 모니터링, 장애 발생 시 시스템의 정보를 원격으로 전송할 수 있는 Report 기능을 제공해야 한다. (글로벌 모니터링 및 유지보수 기능 지원) - 해당 구매건의 GPU는 1장이지만, 추후 확장성을 고려하여 GPU 8장까지 확장 가능해야한다. (8장 장착 시 PCIe x 16으로 동작.)

2. 장비의 규격

구축 요구사항

HPC Multi Node Cluster System - 구축개요 ∙ OpenHPC 2.x building and slurm job Scheduler, docker for Slurm, OpenMPI. RUN AI, NVIDIA DCGM, ALTAIR 설치 ∙ Linux(Ubnutu Ver). HPC GPU Deep learning Cluster Server System 신규 구축으로 추후 System 확장을 고려한 안정적인 System Update 기반 O/S 및 S/W 구축 필요. ∙ 사용자 및 관리자는 간편하게 Clustering System을 사용, 유지, 관리 할 수 있는 기능을 통해 실시간으로 자원을 모니터링, 제어, 관리 가능하다. - Implementation ∙ OS : Ubuntu Install ∙ Deep learning Library : Tensorflow, Pytorch, Keras ∙ Cuda : All Cuda capable on GPU ∙ Cuda development Tools : NVCC ∙ IO lib: cuDNN for GPU acceleration ∙ 응용프로그램 및 개발 코드 실행환경 구축 간소화 ∙ Environment Modules, Anaconda, Docker ∙ 다중 사용자를 위한 자원관리 기능 ∙ Slurm, OpenStack or k8s, jupyter notebook, jupyter hub ∙ Online Web을 통한 실시간 모니터링과 자원사용량 제한 가능 ∙ 실시간 자원 모니터링 기능 제공 ∙ Linux 비정상 접속 자동 차단 솔루션 제공 ∙ Linux 기반 악성코드 스캔 솔루션 제공 - 시스템 유지보수 ∙ 시스템 중단 없이 온라인으로 펌웨어 및 소프트웨어 업그레이드 제공. ∙ 24*365 모니터링, 장애 발생시 Report기능 제공 (글로벌 모니터링 및 유지보수 기능 지원) ∙ System 과 Storage Alertmanage Config가 모두 가능하여야 한다. - 시스템 교육 ∙ Ubuntu 계정 관리, 시스템 자원 확인, 네트워크 설정 ∙ Ubuntu 방화벽(UFW) 운용 ∙ 시스템 원격 접속 및 관리 ∙ Docker architecture, image, container, repository 생성 및 관리 ∙ Docker Machine, Docker Compose 등 구성 및 사용방법 ∙ CUDA Manual 제공 및 교육, Sample Test 시행 - 하자보증조건 ∙ 하드웨어의 무상하자보증기간은 검사완료일로부터 3년으로 한다. ∙ 하드웨어와 소프트웨어에 대해 장애 발생 시 계약대상자는 24시간 연중무휴로 A/S에 응대하여야 하며 2근무일 이내의 현장방문 또는 원격으로 장애 해결작업을 시작해야 한다.

∙ Warranty Service기간 내 분기별 1회 방문(12회 방문/3년) After Service를 반드시 이행한다. - 설치 및 검수조건 ∙ HPC Building을 위해 H/W, S/W 등 모든 제반 사항을 장비 운영 관리담당 연구원과 협의하여 지정 시간, 지정 장소에서 지원하고 모든 구축 완료 전 시스템 시험, 성능시험, 통합시험 등에 대한 방안을 상세히 제시하여야 한다. ∙ 발생 가능한 상황에 대해서 가 데이터를 입력하여 시험하여야 하며 각종 유형별 시험 계획서를 구체적으로 작성하여 제출하여야 한다. (시험 계획서에 시험 인력, 시험 데이터, 시험 절차/방법, 시험 일정/주기, 시스템 튜닝 등을 포함하여야 한다.) ∙ 최종 산출물 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. 3. 장비의 환경 Ⅳ. 기타 조건(Remarks) 원활한 장비의 운영 및 기술 지원이 가능하도록 업체는 서버 및 Deep learning Cluster System 분야의 솔루션 구축 경험이 있는 업체로 이를 증빙할 수 있는 자료를 제출한다. (시스템 구축 사례, 시스템 구축 설계도, 사업수행 조직도, 업무별 인력투입 계획표 등) GPU full-load 시 GPU 온도 60℃ 이하, 소음 40dB 이하로 동작함을 증빙할 수 있는 자료를 제출한다. System 납품 및 설치, 구축 완료 후 System A/S 지원에 대한 계획서를 제출해야 한다. (지원 계획서, 설치 운용 계획서, 시스템 장비 관리 대장 등) 납품업체는 안정적인 유지보수를 위해 서버 제조사의 정품 공급증명원 및 3년 기술확약서를 제출한다. 입찰참가업체는 공고규격을 바탕으로 입찰사양서를 작성하여 수요부서 담당자 서명을 받아 입찰마감 전까지 제출한다. Cluster 구축 중요도에 따른 증빙서류로 “소프트웨어 사업자” 및 컴퓨터서버 “직접생산확인서”를 제출하여야 한다, 주요 단위 부품을 공급사에서 개별 구매하여 시스템을 구성한 제품(일명 ‘조립제품’, 베어본, 임의생산제품)을 납품할 수 없다. 냉각장치 및 제품 성능에 대한 문제 발생 시, 총 수리 기간이 7일을 넘지 않아야 하며, 자체 수리 능력 및 기술 능력을 증빙해야 한다. ( 수냉각 장치 자체 수리 증빙 서류(공장등록증), 기술 특허 등) 납품기한 계약 후 30일 이내 납품

참가자격

구매입찰 유의서(2단계경쟁)

제1조(목적) 이 유의서는 조선대학교가 행하는 물품의 구매·제조 및 기타 계약에 대한 입찰에서 해당 입찰에 참가하고자 하는 자가 유의해야 할 사항을 정함을 목적으로 한다. 제2조(규격입찰: 규격검토 및 판정) ① 입찰에 참가하고자 하는 자는 반드시 규격검토에 필요한 서류를 규격검토일시까지 제출하여야 한다(입찰공고문 참조). ② 물품설명 시 안내규격은 구입 물품의 기준규격으로 치수, 외형, 성능, 기능적인 면에서 한치의 오차없이 안내규격과 동일하여야 하는 것이 아니라, 제품을 만드는 회사 제품의 특성에 따른 성능의 증감을 인정하고 본교에서 사용하기에 지장이 없고 본교에서 사용하는 기존 제품과 호환가능하며 성능면에서 동등 이상의 제품으로 판단되는 등 제품의 종합적인 면을 고려하여 합격여부를 판정한다. ③ 규격검토제출상사는 본 대학교의 판정에 이의를 제기할 수 없다. ④ 수요부서의 규격검토에 합격한 업체에 한하여 가격입찰(제3조 이하 적용)에 참가할 수 있다. 제3조(입찰장소) 조선대학교 총무관리처 총무팀 입찰실(본관 북쪽 1층) 제4조(입찰참가자격) ① 입찰에 참가하고자 하는 자는 다음 각호의 자격을 갖추어야 한다. 1. 본교 물품구매규정 제12조에 의한 유자격자 2. 입찰공고조건에 부합하고, 소정의 기일 내에 입찰등록을 필한 자 3. 기타 입찰 공고문에 기재되어있는 자격 제4조의2(입찰참가자격의 판단기준일) ① 입찰자는 입찰 참가 신청 마감일(본교의 입찰등록 마감일시) 이후 입찰서 제출 마감일까지 해당 입찰참가자격을 계속 유지하여야 하며 낙찰자는 계약체결일까지 계속 유지하여야 한다.