国立研究開発法人情報通信研究機構における資料提供招請（グローバルサウス連携プロジェクトに係る開発用サーバの借入）
令和6年12月26日|p.109
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招請
資料提供招請に関する公表
次のとおり物品の導入を予定していますので、当該導入に関して資料等の提供を招請します。
令和6年12月26日
国立研究開発法人情報通信研究機構
契約担当理事 増山 寛
◎調達機関番号 816 ◎所在地番号 13
1 調達内容
(1) 品目分類番号 14
(2) 導入計画物品及び数量 グローバルサウス連携プロジェクトに係る開発用サーバの借入一式
(3) 調達方法 借入
(4) 導入予定時期 令和7年度第3・四半期以降
(5) 調達に必要とされる基本的な要求要件本開発用サーバは、ディープラーニング計算システム、制御用システム、高速・高信頼ストレージシステム、高速ネットワーク等から構成される。
① ディープラーニング計算システムは、複数の計算ノードから構成され、各計算ノードは2基以上のCPUおよび8基以上のG
PGPUを搭載していること。なお、計算ノードあたりのGPGPU搭載数は均一であること。また、システム全体の理論演算性能は、単精度浮動小数点演算で42PFLOPS以上であること。
② ディープラーニング計算システムの各計算ノードが搭載する各GPGPUは、ECC機能を備えた141GB以上のメモリを有していること。また、メモリ帯域幅は4.8TB/s以上、GPU間の相互接続帯域幅は双方向で900GB/s以上であること。
③ 単一GPGPUでの理論演算性能は、単精度浮動小数点演算で67TFLOPS以上であること。
④ ディープラーニング計算システムの各計算ノードの主記憶容量は、CPU1基あたり1TB以上搭載していること。
⑤ 制御用システムは、複数の制御用サーバから構成され、システム全体のログインノードやバッチ処理サーバ等を含む、システム全体の制御に必要な機能を有すること。
⑥ 高速・高信頼ストレージシステムは、4PiB以上の実効容量を有し、高速かつ高信頼な並列ファイルシステムを提供すること。また、すべてのサーバから高速にアクセス可能であること。
⑦ 高速ネットワークは、10Gbps以上の帯域を有しており、すべてのサーバおよびストレージと接続すること。
⑧ オペレーティングシステムはUNIXに準拠し、ディープラーニング計算システムはバッチ処理機能を有すること。
⑨ ディープラーニング計算システムは、FORTRAN、C、C++等の言語、MPI等の並列プログラミング環境、開発環境およびディープラーニングのための各種ツール群を備えていること。
⑩ ハードウェアおよびソフトウェアの保守支援体制、既存プログラムの最適化支援体制およびその他プログラム等の開発支援体制を備えること。
2 資料及びコメントの提供方法 上記1(2)の物
品に関する一般的な参考資料及び同(5)の要求要件等に関するコメント並びに提供可能なライブラリーに関する資料等の提供を招請する。
(1) 資料等の提供期限 令和7年2月4日17時00分まで必着のこと。
(2) 提出先 〒619-0289 京都府相楽郡精華町光台3-5 情報通信研究機構ユニバーサルコミュニケーション研究所総合企画室 共通基盤グループ 田中康司 電話0774-98-6878
Eメール ci-post@khn.nict.go.jp
3 説明書の交付 本公表に基づき応募する供給者に対して導入説明書を交付する。
(1) 交付期間 令和6年12月26日から令和7年2月4日まで。
(2) 交付場所 情報通信研究機構ホームページの調達情報よりダウンロードして入手すること。
4 説明会の開催 なし。
5 その他 この導入計画の詳細は導入説明書による。なお、本公表内容は予定であり、変更することがあり得る。
6 Summary
(1) Classification of the products to be procured : 14
(2) Nature and quantity of the products to be purchased: Development Servers for Global South Partnership Project, 1 set
(3) Type of the procurement: Rent
(4) Basic requirements of the procurement:
① The deep learning computing system consists of multiple compute nodes, each node having two or more CPUs and eight or more GPGPUs. Note that the number of GPGPUs in each node is required to be uniform. Also, the theoretical performance of the entire system is greater than 42 PFLOPS, for single-precision floating point operations
② Each of the compute nodes in the deep learning system has at least 141 GB of ECC-equipped memory for each GPGPU. The memory bandwidth is 4.8TB/s or greater, and the interconnect bandwidth between the GPGPUs is 900GB/s or greater