연합학습용 딥러닝 서버 GPU

계약

요약 AI 요약

연합학습(여러 기관이 데이터를 공유하지 않고 각자 학습한 모델을 모아 하나의 모델로 만드는 방식) 연구를 위해, 기존 딥러닝 서버에 추가 장착할 고성능 GPU 2매를 도입하는 사업이다. 대규모 모델 학습과 다수 클라이언트의 로컬 학습·집계를 고속으로 처리하는 것이 목적이다.

• NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition GPU 2매 (96GB GDDR7 ECC, 1,792GB/s 대역폭, CUDA 코어 24,064개, 5세대 Tensor Core, MIG 최대 4개 인스턴스, PCIe Gen5 x16, 300W)
• 기존 딥러닝 서버(TYAN Thunder HX FT65T-B5652 계열)에 추가 장착하여 정상 동작 및 멀티 GPU 구성(PCIe Gen5 기반 GPU 간 통신, 연합학습 클러스터 구성) 지원
• 기존 MLOps 플랫폼과 호환되는 GPU 노드 라이선스 포함 (GPU 자원 모니터링·스케줄링·관리, MIG 인스턴스 단위 할당 기능)
• 운영환경 구성: Windows/Linux 설치 지원, NVIDIA 최신 드라이버(R570 이상)·CUDA 12.8 이상·cuDNN·TensorRT 설치, systemd persistence mode, Docker·NVIDIA Container Toolkit·PyTorch/TensorFlow·연합학습 프레임워크(NVIDIA FLARE, Flower 등) 연동, X509 기반 directory service 구성
• 설치 및 환경 구성: 기존 서버에 GPU 물리적 설치, 냉각 방안 제안·반영(전력 상한 설정, 에어플로우 최적화), 최신 NVIDIA 드라이버·CUDA Toolkit 설치, CPU/Memory/GPU 스트레스 테스트
• GPU 활용 방법 교육 실시

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사업 내용 · 이 공고에 든 일

중심 · 연합학습용 딥러닝 서버 GPU 2매 납품·설치

물품 › 컴퓨터·IT·통신 › 서버·스토리지·GPU

NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU 2매를 기존 딥러닝 서버에 장착·설치하는 물품 구매로, 서버·GPU 카드에 해당한다.

• 기존 딥러닝 서버(TYAN Thunder HX FT65T-B5652) 및 서버랙 호환·장착
• 냉각·전력 상한·에어플로우 튜닝
• NVIDIA 드라이버(R570 이상)·CUDA 12.8·cuDNN·TensorRT 설치·구성
• Docker·NVIDIA Container Toolkit·PyTorch/TensorFlow·연합학습 프레임워크(NVIDIA FLARE, Flower) 연동
• MLOps 플랫폼 호환 GPU 노드 라이선스 제공
• CPU/Memory/GPU 스트레스 테스트 및 성능·통합 시험
• 시운전·검수(발주자 입회)
• GPU 활용 방법 교육
• 하자보증 3년 및 24시간 이내 방문점검·운용지원(A/S)
• 제조사 공급증명원 등 품질보증 서류 제출

평가 · 배점

협상 대상 기준 · 기술(규격)제안서를 평가하여 평가위원별 평가점수를 합산하여 최고점수와 최저점수를 제외하고(최저 또는 최고점수가 2개 이상일 때에는 이중 하나만 제외) 산출한 평균점수가 85점 이상인 자를 규격적격자로 결정

참가 자격 · 제한

업종제한

제한 없음

지역제한

제한 없음

공동수급

공동수급불허

입찰참가 제한

모름

실적경쟁 · PQ

모름

국제입찰

국내입찰

제출 방법

전자시담

입찰 일정

가격

추정가격

45,000,000원

배정예산

49,500,000원

부가세

4,500,000원

예정가격 방식

단일예가

납품

품명

복합전자장치 (3213109601)

수량

2 개

납품

계약 후 90일

인도조건

설치까지 · 현장설치도

제조물품

아니오

세부품명 등록

아니오

공고 정보

공고종류

재공고 (재입찰공고)

게시일

09/30(수)

공고번호

R26BK01751162-000

참조번호

P81202600A35

공고기관

한국생산기술연구원

수요기관

한국생산기술연구원

계약방법

수의계약

낙찰방법

수의시담

계약유형

총액계약

예정가격 방식

단일예가

추정가격

45,000,000원

배정예산

49,500,000원

사전규격번호

R26BD00267936

재공고

재공고

출처

나라장터

첨부파일

• HWP · 2.(물품규격평가기준서)연합학습용 딥러닝 서버 GPU.hwp · 공고규격서

첨부 내용을 정리한 글 — 자격 · 배점 · 일정 · 발췌 ›

문서 발췌

과업·요구

I 규격 개요

1. 납품요구 기간 ○ 계약체결일로부터 90일이내 2. 품명 ○ 연합학습용 딥러닝 서버 GPU 3. 수량 ○ 2식 (GPU 2매) 3. 특성 및 용도 ○ 본 GPU는 NVIDIA Blackwell 아키텍처와 96GB GDDR7(ECC) 대용량 메모리(1,792GB/s 대역폭)를 기반으로, 다수 클라이언트(노드)의 로컬 모델 학습을 병렬로 처리하고 글로벌 모델의 집계(aggregation)·검증을 고속으로 수행하는 고성능 컴퓨팅 자원이다. 5세대 Tensor Core와 FP4·FP8·FP16 등 다양한 정밀도를 지원하여 대규모 언어·신호·영상 기반 딥러닝 모델의 학습·추론 성능을 대폭 향상시킬 수 있다. ○ 96GB의 대용량 VRAM과 초고대역폭 메모리를 활용하여 대규모 모델과 다수의 클라이언트별 로컬 모델을 메모리에 상주시켜 처리할 수 있으며, MIG(Multi-Instance GPU) 기능으로 하나의 GPU를 최대 4개의 독립 인스턴스로 분할하여 여러 연합학습 클라이언트를 하나의 장비 내에서 동시에 시뮬레이션·수행할 수 있다. 또한 PCIe Gen5를 지원하여 기존 딥러닝 서버에 추가 장착 시 멀티 GPU 구성으로 확장함으로써 연합학습 라운드의 로컬 학습·집계 성능을 손쉽게 향상시킬 수 있다. ○ 이를 통해 분산·프라이버시 보존(privacy-preserving) 환경에서의 연합학습 알고리즘 개발, 다기관·다도메인 데이터 협업 학습, 로컬 모델 학습 및 글로벌 모델 집계·검증, 이종(異種) 데이터 처리 등 연구 전반에서 요구되는 고부하 연산을 안정적으로 수행하기 위한 용도로 활용한다.

4. 규격 ○ 연합학습용 딥러닝 서버 GPU (NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition) - GPU 아키텍처: NVIDIA Blackwell - GPU 메모리: 96GB GDDR7 (ECC 지원) - 메모리 인터페이스: 512-bit - 메모리 대역폭: 1,792 GB/s - CUDA 코어: 24,064개 - Tensor Core / RT Core: 5세대 Tensor Core / 4세대 RT Core - AI 연산 성능: 3,511 AI TOPS (FP4, Sparsity 적용 기준) - 단정밀도(FP32) 연산 성능: 110 TFLOPS - RT Core 연산 성능: 333 TFLOPS - Multi-Instance GPU(MIG): 최대 4개 인스턴스 (최대 4×24GB / 2×48GB / 1×96GB 구성) - 시스템 인터페이스: PCIe Gen5 x16 - 멀티 GPU 통신: PCIe Gen5 x16 기반 GPU 간 통신(약 128GB/s 양방향, 카드당) - 영상 엔진: NVENC 4기(9세대), NVDEC 4기(6세대) - 디스플레이 출력: DisplayPort 2.1b × 4 - 폼 팩터: PCIe 듀얼 슬롯, 풀하이트(4.4" × 10.5"), 공랭식(Active) - 전원 커넥터: PCIe CEM5 16-pin × 1 - 최대 전력 소비(TDP): 300W - 그래픽 API: DirectX 12 Ultimate, OpenGL 4.6, Vulkan 1.3, Shader Model 6.6 - 컴퓨트 API: CUDA 12.8, OpenCL 3.0, DirectCompute ○ 기존 시스템 및 서버랙 호환 - 기존 운영 중인 딥러닝 서버(TYAN Thunder HX FT65T-B5652 / B5652F65TV6E2H-G, 단일 Intel Xeon Gold 6444Y, DDR5 256GB, PCIe Gen5 x16 4슬롯 + x8 1슬롯, 2,000W(80+ Gold) 파워 서플라이)에 추가 장착하여 정상 동작하여야 한다. - 해당 서버는 최대 300W급 풀하이트·풀렝스 GPU 4대 구성(4× PCIe Gen5 x16 슬롯)을 지원하도록 도입된 장비로, 본 제품(300W, 듀얼 슬롯)은 기존 서버 및 동일 서버랙(Rack) 내에 설치·운영이 가능하여야 한다. - PCIe Gen5 x16 듀얼 슬롯 규격의 폼 팩터로 기존 서버의 확장 슬롯 및 전원 커넥터(PCIe CEM5 16-pin)와 호환되어야 한다. - 기존 장착 GPU 및 신규 GPU를 포함한 멀티 GPU 구성 시, PCIe Gen5 기반의 GPU 간 통신(peer-to-peer) 및 연합학습 클러스터(다중 클라이언트) 구성이 가능하여야 한다.

- GPU 동시 구성 시 서버의 전원 용량 및 냉각(공랭) 조건을 고려하여 안정적 운영이 보장되어야 하며, 필요 시 GPU 전력 상한(power limit) 설정 및 팬·에어플로우 튜닝을 통해 지속 부하 상태에서의 열 안정성을 확보하여야 한다. ○ 딥러닝 노드 라이선스 - 기존 운영 중인 MLOps 플랫폼과 완벽히 호환되어 GPU 자원 관리 및 워크플로우 자동화를 지원하는 GPU 노드 라이선스 포함 - GPU 하드웨어와 함께 제공되는 노드 라이선스는 MLOps 플랫폼 내에서 해당 GPU 자원의 모니터링·스케줄링·관리(MIG 인스턴스 단위 할당 포함) 기능 활성화 보증 필요 ○ 소프트웨어 및 운영환경 구성 - Windows(10/11, Server 2022/2025) 또는 Linux(Ubuntu 최신 LTS, RHEL/Rocky/Debian 등) 운영체제 설치 지원 (Windows의 경우 WSL2 지원) - NVIDIA Blackwell 아키텍처를 지원하는 최신 드라이버(R570 버전 이상) 및 CUDA 12.8 이상, cuDNN, TensorRT 등 운영 라이브러리 설치·구성 지원 - NVIDIA kernel mode driver 상시 활성화를 위한 systemd persistence mode 제공 - Docker, NVIDIA Container Toolkit, AI 프레임워크(PyTorch·TensorFlow 등) 및 연합학습 프레임워크(NVIDIA FLARE, Flower 등), Python/Anaconda/Jupyter 환경 연동 지원 - 원격 데스크톱 환경 및 계정관리를 위한 X509 기반 directory service 구성 지원 - CPU / Memory / GPU 스트레스 테스트 수행 ○ 설치 및 환경 구성 - 지정 위치 내 기존 서버에 GPU 물리적 설치 - 설치 환경(서버 모델, 내부 공간, 공기 흐름, 전력 용량 등)을 고려한 냉각 방안 제안 및 반영(필요 시 GPU 전력 상한 설정 및 에어플로우 최적화) - 서버 운영체제에 맞는 최신 안정화 버전의 NVIDIA 드라이버 및 CUDA Toolkit 설치·구성

5. 납품 조건 ○ 납품장소 : 원주시 호저로 47, 원주뿌리기술지원센터 105호 ○ 납품기한 : 계약일로부터 90일 이내 ○ 납품방법 : 납품장소 입고 ○ 하자보증기간 : 납품 또는 검사검수 완료일로부터 3년 6. 설치 및 검수 ○ 계약상대자는 납품 기일 내에 해당기관 지정장소에 제품을 입고하여야 한다. ○ 계약상대자는 납품 후 검수절차에 의해 검수를 필하여야 한다. ○ 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. ○ 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. ○ 시운전 및 검수에 필요한 모든 경비는 계약상대자가 부담하여야한다. ○ 계약상대자는 한국생산기술연구원 직원의 입회하에 운영 검사 및 안정성 검사를 완료하여야 한다. 7. 기타 조건 ○ 가격 변동 등의 업체측 사유로 납품을 못하여 계약이 파기된 경우 계약보증서는 한국생산기술연구원에서 회수한다. ○ 규격에서 제시하는 제품 이상의 모델을 공급하여야 한다. ○ 계약상대자는 납품된 제품에 대한 품질보증과 유지보수, 운용지원을 위해 제조사 공급증명원을 제출해야한다. ○ 납품된 제품의 일반적인 관리 및 상시 유지보수가 가능하여야 한다. ○ 문제 발생시 24시간 이내 방문점검 및 수리접수가 가능하여야 한다. ○ 주요 구성품은 모두 제조사 정품이어야 하며 Refurbished, Used, Warranty 서비스용 부품의 납품을 금지한다. ○ 납품된 제품은 한국생산기술연구원 내부 인프라(서버 Lack 등)에서 잘 작동해야 한다. ○ 계약상대자는 납품된 제품이 제작 또는 조립완제품일 경우 한국생산기술연구원에서 요구에 따라 부분 구성품의 제원 및 사양을 제공해야 한다.

8. 교육 ○ 계약상대자는 납품된 제품을 최적 조건으로 사용할 수 있도록 GPU 활용 방법에 대한 교육을 진행하여야한다. ○ 필요시 납품된 제품의 사용 및 보관 방법 등을 교육한다.

Ⅱ 일반 사항

1. 계약내용 및 이의의 해석 ㅇ 계약상대자는 계약서 내용에 기술되는 물품 등 일체를 공급하여야 하며, 본 규격서에 기술되어 있지 않은 사항 또는 불명확하다고 생각되는 사항은 한국생산기술연구원의 해석 및 의견을 확인하여야 한다. 2. 계약상대자의 책무 ㅇ 계약상대자는 물품(장비)의 제작, 검사, 운반, 설치 및 시운전에 대한 전반적인 책임이 있으며, 모든 부품은 정상동작 상태 하에서 파손 또는 변형이 없이 충분한 강도와 성능을 보장하여야 한다. ㅇ 계약상대자는 시험장비 제작 전 한국생산기술연구원으로부터 제작도면의 승인을 득하여야 한다. ㅇ 물품(장비)를 납품함에 있어 계약 내용과 비교하여 필요한 부분의 누락 또는 생략이 되었을 경우 계약상대자는 계약사항에 포함된 것으로 간주하고 납품하여야 한다. ㅇ 계약 후 납품된 물품(장비)의 하자 등 문제점 발생 시 이에 대한 책임은 계약상대자에게 있다. ㅇ 물품(장비)의 설계, 제작, 시험 및 납품, 유지보수와 관련하여 제3자의 지식재산권 등의 권리 보호에 따른 문제점이 발생되지 않도록 하여야 하며 발생 시 이에 대한 책임은 계약상대자에게 있다. 3. 포장 및 운반 ㅇ 포장은 운반 및 설치현장의 습도, 기후조건 등을 감안하여 장비 및 부품의 운반 또는 보관 중 손상이 발생하지 않도록 견고한 포장을 하여야 하며, 외부에서 보기 쉬운 곳에 색채 및 기호 등으로 각 기기의 번호, 명칭 등을 표시하여야 한다. ㅇ 장비의 운반중 장비의 기능 및 성능에 영향을 미치는 손상이 발생했을 경우에는 이에 대한 사후처리 및 원형복구는 계약상대자의 책임 하에 이행하여야 한다.

20 년 월 일 주 소 : 업 체 명 : 대 표 자 : (인) 한국생산기술연구원장 귀하 7. 교육훈련(기술지도) ㅇ 계약상대자는 필요시, 시험장비의 운용이 가능하도록 사용법 및 기타 필요한 사항을 사용 담당자를 대상으로 납품 완료와 동시에 교육을 실시하여야 한다. ㅇ 교육 일정 등 세부적인 사항에 대하여는 한국생산기술연구원과 사전 협의하여 결정한다. ㅇ 장비 작동 매뉴얼은 납품 시 제출하여야 하며, 한국생산기술연구원의 검사담당자의 확인을 받아야 한다. 8. 시운전 ㅇ 계약상대자는 시운전에 필요한 모든 사항은 준비한 시운전 계획 및 승인된 시험 점검을 위해 감독관 입회하에 시운전을 시행하여야 하며, 시운전 불합격 시는 즉각 결함부분을 시정하여 재시행하여야 한다. 9. 보증 ㅇ 납품되는 모든 장비에 대하여 하자보증기간은 계약의 성격에 따라 납품 또는 검사검수 완료일로부터 36개월으로 하며 동 기간 안에 설계, 제작, 설치 공사 및 재결함 등으로 고장 또는 파손되었을 경우 계약상대자는 한국생산기술연구원에서 지정하는 기일 내에 무상으로 신속한 복구를 하여야 한다. ㅇ 하자보증기간 만료 후에도 계약상대자는 부품, 소모품, 기타 운용에 필요한 모든 부속장비 및 정비에 대한 한국생산기술연구원의 요구에 협의해야 한다. 10. 운용지원(AFTER SERVICE) ㅇ 계약상대자는 제작 공급한 장비에 대한 신속하고 완벽한 운용지원(After Service)을 위하여 지원체제를 갖추어야 한다.

배점·평가

- 본 규격평가기준서 및 제안서의 전체 또는 일부를 제안서 제출외의 다른 목적으로 사용할 수 없음 - 입찰 과정 중 취득한 각종 정보와 계약 이행과정 중 취득한 정보를 누설할 수 없음 - 위 사항을 위반하여 문제가 발생한 경우 해당 업체는 이에 따르는 전적인 책임을 지도록 함

Ⅳ 제안서 평가

1. 평가기준 :「규격가격 동시입찰 계약 운영지침」(한국생산기술연구원) 2. 평가방법 ㅇ 기술(규격)제안서를 평가하여 평가위원별 평가점수를 합산하여 최고점수와 최저점수를 제외하고(최저 또는 최고점수가 2개 이상일 때에는 이중 하나만 제외) 산출한 평균점수가 85점 이상인 자를 규격적격자로 결정 ㅇ 적격자에 한하여 가격입찰서를 개찰하여 예정가격이하 최저가격으로 입찰한 자를 낙찰자로 선정 ㅇ 규격적격자가 2인 이상인 경우로서 가격개찰 결과가 예정가격 이하로 입찰한 자가 없을 때는 당해 규격적격자를 대상으로 다시 가격입찰을 할 수 있음 ㅇ 최저가격 제출자가 2인 이상인 경우에는 규격입찰서 평가점수의 고득점자를 낙찰자로 결정하고, 규격입찰서 평가점수도 동일한 경우에는 추첨으로 결정 ㅇ 기술능력은 4-8인 이내의 평가위원회를 구성하여 평가

Ⅰ. 제품규격 【별표 1】평가 기준 및 등급별 가중치

Ⅱ. 수행능력 1. 경영상태 【별표 2】신용평가등급에 의한 경영상태 평가

(1) 신용평가등급은 「신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률」제4조제1항 제1호 또는 제4호의 업무를 영위하는 신용정보업자가 입찰마감일 이전에 평가하고, 유효기간 만료일이 입찰공고일 이후인 회사채, 기업어음, 기업신용평가등급을 기준으로 평가하되 가장 최근의 신용평가등급으로 평가한다. (2) ‘신용평가등급 확인서’가 확인되지 않은 경우에는 최저등급으로 평가하며, 유효기간 만료일이 입찰공고일인 경우에도 유효한 것으로 평가한다. (3) 합병한 업체에 대하여는 합병후 새로운 신용평가등급으로 심사하여야 하며 합병후의 새로운 신용평가등급이 없는 경우에는 합병대상업체 중 가장 낮은 신용평가등급을 받은 업체의 신용평가등급으로 심사한다. (4) 공동수급체의 경우 구성원별 해당 점수에 지분율을 곱한 후 그 점수들을 합산하여 최종 평가한다. [예] (A사 점수×A사 지분율)+(B사 점수×B사 지분율)…

※ 제안서 작성 관련 양식