Mehr Details
Upgrade eines NVIDIA DGX A100 GPU-Clusters um drei NVIDIA DGX B300 Deep-Learning-Systeme für das dtec.bw-Forschungsprojekt MORE und weitere dtec.bw-Forschungsprojekte
🎯 Persönlicher Treffer-Check
Wie viele IT & Digitalisierung-Ausschreibungen passen zu Ihrem Unternehmen?
30 Sekunden, keine Anmeldung — wir zeigen Ihnen live, wie viele relevante Vergaben es zuletzt gab.
Passende Ausschreibungen in „IT & Digitalisierung" automatisch erhalten
14 Tage voller Zugang gratis — tägliche Alerts + KI-Eignungsanalyse · keine Kreditkarte · danach kostenfrei weiter
Vergabe-Ergebnis
-
Los 1 VergebenUpgrade eines NVIDIA DGX A100 GPU-Clusters um drei NVIDIA DGX B300 Deep-Learning-Systeme für das dtec.bw-Forschungsprojekt MORE und weitere dtec.bw-Forschungsprojekte
- sysGen GmbH
Lot-Detail aus Schwester-Bekanntmachung auf oeffentlichevergabe.de (gleiche procedure_id).
Beschreibung
Gegenstand des Auftrags ist die Erweiterung des bestehenden GPU-Clusters. Der Auftragnehmer muss drei NVIDIA DGX B300 Deep-Learning-Systeme, vier NVMe-basierte CEPH-Storage-Server sowie die notwendigen Vernetzungskomponenten liefern, installieren und mit dem bestehenden GPU Cluster vernetzen. Darüber hinaus verpflichtet sich der Auftragnehmer für den Zeitraum von fünf Jahren ab Vertragsschluss, alle in der Leistungsbeschreibung sowie in dem Angebot genannten Service- und Wartungsleistungen durch sicherheitsunterwiesenes Personal zu erbringen ("Service- und Wartungsleistungen"). Aufgrund der bestehenden Architektur, insbesondere der NVLink-basierten Höchstgeschwindigkeitsvernetzung innerhalb der DGX-Systeme sowie der Infiniband-basierten Hochgeschwindigkeitsvernetzung zwischen den DGX-Systemen untereinander und mit dem Storage-Cluster, kann die UniBw M ausschließlich die neueste Generation von NVIDIA-DGX-Systemen, die DGX B300, beschaffen und in das vorhandene GPU-Cluster integrieren. Die drei NVIDIA-DGX-B300-Deep-Learning-Systeme müssen folgende Spezifikationen erfüllen: - GPUs: 8x NVIDIA Blackwell B300 Tensor Core GPUs (Gesamtspeicher GPU: 2.304 GB HBM3 (288 GB pro GPU); Rechenleistung: 72 petaFLOPS (Training), 144 petaFLOPS (Inferenz)) - GPU-Interconnect: NVLink-Switch mit 14.400 GB/s aggregierter Bandbreite - CPU: 2x Intel Xeon Platinum 6776P (128 Cores, 2,3-3,9 GHz) - System-RAM: 2 TB DDR5 (4 TB maximal) - Netzwerk (8x OSFP-Ports (800 Gb/s InfiniBand / Ethernet); 2x Dual-port QSFP112 NVIDIA BlueField-3 DPU (400 Gb/s InfiniBand / Ethernet); 1x RJ45 1Gb/s für Management; 1x RJ45 1Gb/s für BMC/IPMI) - Storage (2x 1,92 TB M.2 NVMe als RAID1 für Betriebssystem; 30 TB (8x 3,84 TB E1.S NVMe) für Datenzwischenspeicherung) - Leistungsaufnahme: max. 15 kW über 12x 230V-PSU - 19"-Rack-Gehäuse mit 10 HE, Gewicht 158 kg Für diese Hardware benötigt die UniBw M auch eine fachlich abgestimmte Wartung für fünf Jahre und den entsprechenden Software-Support mit dem folgenden Umfan
Vollständige Beschreibung (3.292 Zeichen)
Die vollständige Beschreibung ist für registrierte Nutzer verfügbar.
Verfahrensverlauf
📅 .icsVollständige Historie dieses Vergabeverfahrens — alle Phasen und Veröffentlichungen.
-
Direktvergabe-Ankündigung oev
Geplante Direktvergabe (VEAT) — 10 Tage Stillhaltefrist
1 Veröffentlichung
-
Vergabeergebnis Sie sind hier oev
Auftrag wurde zugeschlagen
Auftragnehmer sysGen GmbHZuschlagswert 1.509.030 €1 Veröffentlichung
- 25.06.2026 Original-Veröffentlichung · in TED EU + oeffentlichevergabe.de aktuell
Watchlist buchen →Nächste Ausschreibung bei Universität der Bundeswehr München (UniBw M) nicht verpassen?
Auftraggeber-Alert ab 9 €/Mo — tägliche Email sobald etwas ausgeschrieben wird.
Preiseinschätzung
Basierend auf 183 vergleichbaren Vergabeergebnissen:
Statistische Auswertung öffentlicher Zuschlagswerte. Keine Preisempfehlung.
Ähnliche Ausschreibungen
📬
Passende Ausschreibungen automatisch finden
14 Tage volle KI-Analyse + tägliche Alerts gratis testen — keine Kreditkarte, danach kostenfrei weiter.
💡 Mehr als wöchentlich? Watchlist ab 9 €/Mo: täglich + Frist-Reminder + Zuschlag-Info →
Personalisiertes Suchprofil einrichten → · Für Einkaufsabteilungen: Rechnung per Überweisung →