我校近期拟对农业多源异构大数据库管理与一站式分析平台 (项目名称)启动采购程序,为充分创造条件让供应商参与我校采购项目,根据《政府采购信息发布管理办法》(财政部令〔2019〕101号)、《关于开展政府采购意向公开工作的通知》(财库〔2020〕10号)精神,现将有关该项目的主要用途、功能及使用目的、采购需求(技术参数、主要配置、售后服务等)进行公示。详见附件一:采购需求书。
本次公示是本单位采购工作的初步安排,具体采购项目情况以相关采购公告和采购文件为准。
如有异议,请于本公示后五日内,书面送(寄)达我处,逾期不予接受。
联系人:张老师 0511-88791357
江苏大学实验室与设备管理处
2024年 1 月 5日
附件一
采购需求书
一、项目概况及总体要求
国家数字农业装备(人工智能和农业机器人)创新分中心面向我国农业生产的科技与装备支撑的痛点和瓶颈问题,立足于打造人工智能和农业机器人的国家战略科技力量,成为原始创新策源地。成为国家数字农业装备中心在人工智能和农业机器人领域的重要布局,成为推动国家数字农业创新应用基地建设的关键支撑。
分中心打造农业人工智能通用自拓架构与算法、农业机器人多适高速技术与装备、数智融合集群智慧管控技术与系统3大实验平台,突破一批人工智能和农业机器人关键技术,形成可复制推广构建AI+Agribot智慧农业模式和中国方案,推动人工智能和农业机器人对现代生产支撑作用的重大跨越。
面向分中心战略定位和目标,本次将采购农业多源异构大数据库管理与一站式分析平台(1台套),用于承载重点科研攻关计划任务:基础性研究——农业场景-环境-目标大数据库,经费预算为230.9万元。
二、采购用途
采购用途:☑科研 □教学 □医疗 □管理 □后勤 □其他
用途说明:用于温室、果园场景下的农业路面、作物行、冠层、果花叶、病虫害、农产品的树形、点云、图像、频率/功率谱、力学/生理/病理参数大数据的分类存储、建模和同步在线高速计算,总算力达到百TFLOPS以上,支撑农场景的农业AI通用自拓算法架构开发。
三、采购需求一览表(货物类):
农业多源异构大数据库管理与一站式分析平台采购为整机,由AI服务器、高性能显卡、中性能显卡、人工智能开发平台、IB交换机(含线缆)、管理交换机、光纤交换机、42U标准机柜和配套安装服务构成。
序号 | 货物名称 | 是否为进口设备 | 单位 | 数量 | 是否属核心产品 |
1 | AI服务器 | 否 | 台 | 5 | 是 |
2 | 高性能显卡1 | 是 | 块 | ≥5 | 否 |
3 | 中性能显卡2 | 是 | 块 | ≥1 | |
4 | 人工智能开发平台 | 否 | 套 | 1 | 是 |
5 | IB交换机(含线缆) | 是 | 台 | 1 | 否 |
6 | 管理交换机 | 否 | 台 | 1 | 否 |
7 | 光纤交换机 | 否 | 台 | 1 | 否 |
8 | 42U标准机柜 | 否 | 套 | 1 | 否 |
9 | 安装服务 | 否 | 套 | 1 |
四、技术指标(按一览表中货物分别填写)
1. AI服务器( 5 台)
序号 | 指标项 | 重要性 | 指标要求 | 关键指标理由 |
1 | 品牌 | ★ | 国内知名品牌,非OEM;所投产品必须为厂商官方网站非停产设备型号,提供产品彩页及官网链接截图,加盖原厂公章 | 实际需要 |
2 | 自主研发 | 要求整机为厂商自主研发产品,提供自研CPU主板高清照片,含有投标厂商的PCB丝印logo标志 | ||
3 | 架构 | ≥4U机架式服务器自主研发 | ||
4 | 处理 | 配置≥2颗Intel Xeon 第三代Gold或Platnium可扩展处理器。单颗 CPU 核数≥16 核心,主频≥3.1GHZ单颗CPU 线程数≥30 | 实际需要 | |
5 | 内存 | ★ | 配置≥12根64GB ECC 3200内存,最大支持≥32根 | 实际需要 |
6 | 硬盘 | ★ | 支持≥12块3.5寸硬盘,支持≥8块NVMe SSD硬盘,采用国产NVMe SSD硬盘,由本地厂商制造并提供本地故障分析服务,MTBF≥250万小时。提供产品彩页及官网链接截图,加盖原厂公章 四块1.8T 10K SAS硬盘 | 实际需要 |
7 | RAID卡 | 支持2张内置标准RAID卡; 配置一块RAID卡,RAID卡高速缓存不低于2GB,RAID控制卡支持RAID 0/1/5/6,提供断电后数据永久保护 | 实际需要 | |
8 | 网络技术 | ★ | 每个计算节点提供≥2个千兆网络接口; 每个计算节点提供≥2个万兆网络接口(含SFP+光模块); 每个计算节点配置≥1块单端口100Gb/s InfiniBand高速网卡; 支持1个 25G/100G的OCP3.0; 支持Multi-Host功能 | 实际需要 |
9 | I/O扩展槽 | 支持支持8颗A800,A30,A40,MI100等全高全长双宽PCIe接口GPU卡,同时后置最大支持4个PCIe4.0 x16插槽; 支持2个RAID卡专用插槽 | 实际需要 | |
10 | ASIC扩展性 | 支持国产AI加速卡,FP32训练性能≥40TFLOPS; 支持国产加速卡,INT16推理性能≥64TOPS | 实际需要 | |
11 | 拓扑切换(性能、场景的数据) | ★ | 支持在不同场景下,可实现CPU-GPU间连接拓扑切换,提供产品彩页及官网链接截图,加盖原厂公章 | 实际需要 |
12 | 管理特性 | 集成BMC管理模块,支持IPMI、KVM over IP、虚拟媒体等功能 | ||
13 | 电源 | 支持2+2冗余模式,最大支持3000W 80Plus铂金牌PSU,本次配置4块2200W电源 |
注:★号指标为重要指标,不满足将视为技术性能存在较大负偏离。
2. 人工智能开发平台( 1 套)
序号 | 指标项 | 重要性 | 指标要求 | 关键指标理由 |
1 | 总体描述 | 提供大规模异构计算集群的统一管理、便捷易用的AI 开发环境、大规模AI 分布式训练、训练作业全生命周期管理、数据集版本管理与追溯、集群资源统计与报表等能力,帮助用户实现精准的资源管理与调度、敏捷的数据整合及加速、流程化的AI 场景及业务整合,有效打通AI 开发环境、算力、数据等要素,管理全周期AI 工作流,提升用户AI 开发效率; 支持通过Docker快速创建计算环境,基于Kubernetes进行可移植容器的编排管理,计算环境隔离互不影响,内置各种AI框架镜像,包括 Tensorflow、Caffe、pytorch、PaddlePaddle、MXNet主流框架版本,兼容web开源镜像和用户自定义镜像; 支持集群资源统一调度,支持多用户,多作业同时运行,通过调度器来给作业动态分配资源,支持单节点单GPU, 单节点多GPU,多节点多GPU以及多节点GPU,以及CPU/GPU混合的多种调度方式 | ||
2 | 数据存储目录 | ★ | 支持用户数据存储到不同的目录,如用户家目录、组共享目录、全局共享目录,实现数据在不同用户之间的灵活使用,支持在AI任务和开发中使用; (以上功能提供软件功能截图) | 实际需要 |
3 | 文件操作 | 支持在WEB界面上可视化操作用户数据,支持文件上传、下载、复制、复制到、重命名、压缩、解压、删除、搜索、属性修改; | ||
4 | 数据共享 | 支持在WEB界面上把用户数据共享给指定用户、组、全局 | 实际需要 | |
数据上传 | 支持通过第三方工具上传数据至用户目录,如sftp、winscp,实现多文件/文件夹、断点续传等特性; | |||
5 | 视频播放 | ★ | 支持WEB界面上在线播放视频文件,格式支持:AVI,MP4,MOV,FLV;播放时提供暂停和开始控制,提供播放进度拖拽功能,辅助用户进行关键视频内容查看。(以上功能提供软件功能截图) | 基础功能需求 |
6 | 音频播放 | 支持WEB界面上在线播放音频文件,格式支持:MP3,WAV,FLAC;播放时提供暂停和开始控制,提供音频播放进度拖拽功能,辅助用户进行关键音频内容的评估。 (以上功能提供软件功能截图) | 基础功能需求 | |
7 | 图片查看 | 支持WEB界面上图片查看功能,格式支持:PNG,JPEG,JPG,BMP;提供图片平铺展示,方便使用。 | ||
8 | 文件查看 | 支持WEB界面上文本内容的查看功能,默认linux支持的文本格式都支持打开查看; | ||
9 | 数据集控制 | 支持数据集对接不同的存储服务器类型,支持对象存储、文件存储; | 基础功能需求 | |
10 | 数据集版本控制 | 支持数据集多版本管理,基于数据集进行增加或删除后生成新版本数据集,且多个版本数据集只保留一份原始数据,节省存储空间; | 基础功能需求 | |
11 | 数据集安全 | 支持数据集在数据流程过程中全程只读模式读取; (以上功能提供软件功能截图) | 基础功能需求 | |
12 | 多存储管理 | ★ | 1.支持多套存储对接能力,实现用户家目录扩展能力,达到一个用户有多个家目录在不同存储上的使用方式; (以上功能提供软件功能截图) | 基础功能需求 |
13 | 数据集下载缓存功能 | 页面化提交:在任务提交时,平台可以提供页面化的节点数据集缓存功能; | 基础功能需求 | |
14 | 资源 管理 | 加速卡异构,快速适配能力 | 实际使用场景需求 | |
大规模管 理 | 支持大规模集群资源管理,能够支持不低于300节点、千级别加速卡算力管理 | 后续扩容需求 | ||
15 | 网络 异构 | 1.在集群网络部署支持多种网络时,可以通过页面化的操作来快速切换节点计算使用的网络,支持ether、IB、RoCE的切换。切换后,计算任务自动适配计算网络。 4.支持训练任务自动加载多张IB卡,可以为训练任务分配任意数量GPU卡,训练任务内任意GPU卡可以基于RDMA通信 | 后续扩容需求 | |
16 | 集群 扩缩容 | 扩容:支持节点扩容模板,待扩容节点按照模板组织后,可以实现自动化节点扩容操作,平台自动安装网卡驱动(IB、RoCE等驱动)、加速卡驱动(GPU驱动、寒武纪MLU驱动等),无需人工干预。支持多操作系统(centos、ubuntu、麒麟等)扩容;支持批量多节点操作; | ||
17 | 资源组划分模式 | 支持管理员按需指定节点进行资源分组,不同厂商异构加速卡可以划分为一个资源组;管理员可以将资源组指定给一个或多个用户组使用;支持将资源组按照使用模式划分为训练使用资源组(仅允许运行训练任务)、开发使用资源组(仅允许运行开发调试环境)和通用资源组(可同时供开发和训练使用); | ||
18 | 资源组粒度的资源管理 | 支持资源组任务规格限制:管理员可以设置提交至该资源组的最小资源规格,支持CPU个数、加速卡个数和单机分布式任务属性等; | 资源利用需求 | |
19 | 用户配额管理 | 支持用户、用户组的CPU、存储容量、异构卡整卡的(GPU、寒武纪、NPU、其他)配额管理,提供用户级别的GPU卡的MIG特性的配额管理; | 防止英伟达断供,后续灵活扩容需求 | |
节点 管理 | 1.节点算力管理:可在页面对某个节点进行下线操作,此时节点不再进行新资源调度,节点正在运行任务不受影响,以支持节点非停机类故障维修等工作。 | |||
20 | 资源细粒度划分能力 | ★ | 提供基于web的GPU细粒度调度设置,允许多个任务同时使用一张GPU。平台提供以下几种GPU细粒度使用模式: 2. 显存隔离:平台支持GPU卡按照显存划分的方式进行使用,多个训练环境可以同时使用GPU,但彼此显存空间分离,但任务故障不影响其他同卡任务,实现故障隔离;训练环境按照显存大小申请资源,管理员可设置显存大小的最小粒度(如1GB、2GB等),调度系统自动跟踪单卡维度显存分配调度;显存隔离使用计入用户用户组配额管理,计算方式:训练环境使用显存大小占整卡显存比例; (以上功能提供软件功能截图) | 实际使用需求 |
21 | 镜像 管理 | 支持通过Docker快速创建计算环境,基于Kubernetes进行可移植容器的编排管理,计算环境隔离互不影响,内置各种AI框架镜像,包括 Tensorflow、Caffe、pytorch、PaddlePaddle、MXNet主流框架版本,兼容web开源镜像和用户自定义镜像 | ||
22 | 镜像拉取加速 | 镜像管理支持镜像下载P2P模式,在大规模训练任务高并发镜像下载时,利用计算节点资源构建镜像P2P网络进行镜像数据分发,将对镜像仓库网络下载压力由节点并发下载数降低为1次下载,能够规避高并发训练导致的镜像下载慢和失败问题,提供与计算节点数正相关的镜像网络总下载带宽。 | 实际使用需求 | |
23 | 镜像属性信息查看 | 用户可以在页面查看镜像的信息,支持按照框架、名称、标签、共享方式对镜像进行搜索;对于单个镜像,用户可以查看该镜像的大小、历史使用次数、最近使用时间、制作者、备注、使用范围等信息 | ||
24 | 镜像 管理 | 镜像制作:支持多种页面化的镜像制作方式,如Dockerfile、已有开发环境(docker container)保存、外部镜像仓库镜像导入、镜像导出文件导入;镜像制作时,提供页面化的进度信息和制作过程日志信息;镜像制作过程中允许终止制作; | ||
25 | 镜像 仓库 | 支持外部镜像仓库:能够对接客户自有镜像仓库服务,提供通过客户自有仓库镜像创建容器能力; | ||
26 | 在线模型开发能力 | 1.交互式开发:支持用户通过平台内置AI镜像或用户自定义镜像进行环境创建交互式开发环境,环境实例可以使用CPU资源也可以使用GPU资源;开发环境支持Jupyter、web shell的在线交互开发,支持对接第三方开发工具(如VSCode、PyCharm);平台支持开发实例的镜像持久化,在实例中安装的软件包在下次创建启动后可以继续使用; | 后续开发使用需求 | |
27 | 模型训练全生命周期管理 | 平台提供模型训练任务的全生命周期管理能力,提供页面化的训练任务状态跟踪,包括训练任务创建、环境准备、运行、成功、失败等:用户可以页面化的提交任务、在环境准备时查看镜像下载状态或数据集下载进度、在运行时查看任务实时日志和资源使用情况、运行结束时查看任务历史日志和历史资源使用情况; | ||
28 | 训练 支持 | 训练框架支持:支持基于容器的模型训练功能。对Tensorflow、Caffe、pytorch、PaddlePaddle、MXNet、Mindspore框架,用户可自定义训练使用的框架版本; | ||
29 | 训练过程评估 | 支持训练过程中训练日志;支持训练容器维度的资源监控,包括CPU、内存、加速卡(计算利用率、显存利用率、nvlink带宽)、网络IO(支持以太、IB、RoCE网卡)、磁盘IO的实时监控,提供页面化的实时动态趋势图展示; | 资源管理需求 | |
30 | 训练作业容错 | 监控系统能够识别平台内的故障信息,平台能够自动识别非训练任务自身故障、硬件网络失效等第三方故障,自动对模型训练任务进行容错重启,从而避免第三方故障导致任务失败重复计算; | 资源管理需求 | |
31 | 弹性 任务 | 支持按照worker的最大值弹性伸缩,按需动态分配计算资源;可以根据运行情况,动态调整训练任务资源,保障巨量规模训练的时效性和可靠性; | 时效性、可靠性需求 | |
32 | 模型 管理 | 模型导入:将生产训练好的模型按照不同模型类别、版本有序进行存储和管理,管理的维度有:模型名称、版本、场景、训练数据、训练镜像和脚本、模型文件、模型描述、参数信息(如batch size、learning rate、weight_decay、momentum等)和评估信息(如评估数据、评估镜像、召回率、准确率、精确率、F1值等);支持将符合技术标准的外部训练模型导入,在平台中进行统一管理 | ||
33 | 测试 | 模型测试:支持模型在线测试和离线测试两种方式,具体包括: | 开发使用需求 | |
34 | 算法 | 算法管理:平台可以规范模型训练的输入、训练使用镜像、训练资源规格、输出,提供算法的版本化管理。 | 效率需求 | |
35 | 多样化调度能力 | 1.支持任务级别的资源调度方式功能,支持指定节点、GPU型号亲和调度、支持紧急任务调度; | ||
36 | 工作流 | 工作流管理:平台提供工作流调度功能;用户可以定义模型训练的数据处理、模型算法训练过程,支持自定义数据处理脚本、数据输入输出、数据处理任务资源规格,支持自定义选择模型算法、运行参数、环境变量、模型挂载、单机分布式运行模式,用户可自定义模型导出相关信息(如模型名及版本); | 基础功能需求 | |
37 | 多租户管理 | 1.支持用户和用户组创建功能、修改、删除功能; | ||
38 | 日志管理 | 1.支持所有操作日志记录信息,提供不同模块进行日志查询功能; | ||
39 | 资源报表统计 | 支持以集群、资源组、节点维度进行计算资源的利用率及占用情况统计,包括: | 基础功能需求 | |
40 | 任务报表统计 | 1.支持任务提交总数、任务平均运行时长、任务平均加速卡占用个数、人均任务数量的统计 | 基础功能需求 | |
41 | 租户报表统计 | 1.支持整个集群中数据的统计,包括:管理员数量、开发人员数量、人均任务量、人均GPU卡时 | 基础功能需求 | |
42 | 机时报表统计 | 1.支持整个集群中数据的统计,包括:任务总量、任务总机时、 CPU 任务总核时、 GPU 任务总卡时 | 基础功能需求 | |
43 | 存储报表统计 | 支持以用户、用户组为单位统计存储的使用量 | ||
44 | 报表多样性查询和导出 | 1.支持按照24小时、7天、30天、半年、一年、自定义时间来完成报表数据的查询和导出 | 基础功能需求 | |
45 | 自定义报表 | 1.支持以web页面的方式对接客户特殊场景的数据统计,数据统计支持方式包括:API、SDK、shell脚本、python脚本 | 基础功能需求 | |
46 | 计费管理 | 1.支持以资源组为单位定义CPU和加速卡的单价 | 基础功能需求 | |
47 | 集群整体视图 | 按照加速卡类型(GPU、寒武纪、天垓等)展示集群中当前卡的使用情况以及一天内的资源利用率,具体如下: | ||
48 | 加速卡占用视图 | 1.支持以色块的方式展示每张卡的占用情况,并且不同的任务按照不同颜色区分 | ||
49 | 加速卡利用率视图 | 以卡为单位展示每张卡的利率用,并且通过色块的方式快速识别利用率区间,还可以查看每张卡的基本信息(加速卡名称、型号、显存已用/总量、加速卡利用率、显存利用率和加速卡是否掉卡) | ||
50 | 节点 视图 | 1.节点基本信息:节点名称、状态、资源组名称、CPU(%)、内存(%)、负载、加速卡在用/总量、CPU在用/总量,任务数量 | ||
51 | 丰富的性能曲线 | 1.节点维度支持CPU使用率、内存使用率、网络吞吐、节点负载、磁盘吞吐等 提供软件功能截图 | 管理需求 | |
52 | 存储容量监控 | 支持存储总容量、已用量、剩余容量的WEB界面显示。支持存储配额已分配容量、未分配容量统计; | ||
53 | DCGM健康检查 | 1.支持查看当前节点的GPU物理信息、健康检查选项与开启状态、健康检查结果信息 | 基础功能需求 | |
54 | 报警信息管理 | 1.支持报警信息查看,包括::节点名称、报警名称、报警类型(报警、恢复)、报警等级(一般报警、严重报警)、报警内容、报警资源、处理状态(待认领、处理中、已解决、已忽略)、报警时间、接收对象类型(角色、用户)、接收对象、报警指标趋势 | ||
55 | 报警策略定义 | 1.支持多种报警指标组合使用,比如GPU利用率和节点CPU使用率同时满足时产生报警信息 | ||
56 | 自定义报警策略 | 支持对接客户特殊场景的故障检测,客户需要按照平台规范完成一次性对接即可,具体包括: | ||
57 | 内置丰富的报警策略 | 1.加速卡:加速卡显存使用率、加速卡使用率、加速卡功耗、加速卡温度、加速卡掉卡 | 基础功能需求 | |
58 | 平台 运维 | ★ | (提供软件功能截图) | 基础功能需求 |
59 | 兼容的操作系统 | 支持Centos7.9,Ubuntu18.04、麒麟V10 | ||
60 | 信创 | 海光服务器适配 | ||
61 | 北向 接口 | 1.支持训练任务的全生命周期管理,包括:创建、列表数据查询、删除、任务基本信息查询、任务日志信息查询、任务资源使用查询(IB吞吐、CPU利用率、GPU利用率、GPU显存利用率、磁盘读写、内存利用率等) | ||
62 | 认证 对接 | 1.支持对接LDAP、NIS系统,支持用户信息平滑迁移,支持OpenLDAP、AD域、NIS、FreeIPA协议认证; | ||
63 | 部署 能力 | 多实例部署:平台提供高可用部署模式,核心服务实现多机多实例部署;核心数据实现多机存储; | 效率需求 | |
64 | 容错 能力 | 故障自动切换:在高可用部署状态下,单机故障或单模块故障下能够实现服务的自动切换,不影响平台服务整体的可用性,且切换过程中不影响正在运行的任务 | 基础功能需求 | |
65 | 身份 鉴别 | 1.支持密码策略的配置,包括:密码复杂度、密码长度、密码有效期等 | ||
66 | 网络 隔离 | 1.支持基于用户组的网络隔离策略 | 安全需求 | |
67 | 敏感数据安全 | 对于重要信息的查看和修改平台开启二次密码确认功能;比如查看密码功能需要再次输入平台登录密码才可以查看; | ||
68 | 敏感功能安全 | 平台中所有敏感信息都已加密或者星号显示,如果想查看都需要输入密码确认; | ||
69 | 权限控制 | 支持基于角色、版本、用户等多维度对用户访问进行控制; | ||
70 | 加密 算法 | 核心数据加密:存储在数据库中的关键敏感数据以加密形式存储,支持AES等常见加密算法; | ||
71 | 安全加固 | docker安全加固,通过内部加固、外部防控,支持CIS L2级别核心安全标准 |
3. InfiniBand交换机( 1 台)
序号 | 指标项 | 重要性 | 指标要求 | 关键指标理由 |
1 | 基本要求 | 高度1U,适用于通用机房环境,支持标准机柜,安装调试至正常运行 | ||
2 | 设备参数 | ★ | 交换机端口:≥36,端口速率:≥ 100Gbps,网络带宽吞吐量≥7Tb/s-1PS,,电源接口数:≥2,支持RJ45管理。 | 基础性能需求 |
4.管理交换机( 1 台)
序号 | 指标项 | 重要性 | 指标要求 | 关键指标理由 |
1 | 设备参数 | ★ | 交换容量336Gbps/3.36Tbps,包转发率108/126Mpps 24个10/100/1000BASE-T以太网端口,4个万兆SFP+,交流供电 | 基础性能需求 |
5. 光纤交换机( 1 台)
序号 | 指标项 | 重要性 | 指标要求 | 关键指标理由 |
1 | 设备参数 | ★ | 24个万兆SFP+,6个100GE QSFP28,含1个600W交流电源,5个万兆光模块 交换容量2.56Tbps/25.6Tbps,包转发率1260Mpps,支持双电源,支持扩Vxlan | 基础性能需求 |
6.显卡1(5块)
序号 | 指标项 | 重要性 | 指标要求 | 关键指标理由 |
1 | 设备参数 | ★ | 1、FP64双精度计算性能≥9.7TFLOPS,FP32单精度计算性能≥19.5TFLOPS 2、显存容量≥80GB HBM2e,显存带宽≥1930GB/s 3、支持多实例GPU 最多7个MIG,每个 10GB 4、搭载2个GPU的 NVIDIA〞NVLink 桥接器:400GB/S,PCle 4.0: 64GB/s 5、支持PCle双插槽风冷式或单插槽液冷式 | 基础性能需求 |
7.显卡2(1块)
序号 | 指标项 | 重要性 | 指标要求 | 关键指标理由 |
1 | 设备参数 | ★ | 1、FP32单精度计算性能≥27.8TFLOPS 2、显存容量≥24GB GDDR6,显存带宽≥768GB/s 3、PCIe4.0x16,4xDisplayPort 1.4,插槽数量≥2 4、Tensor Cores≥256,RT Cores≥64 | 基础性能需求 |
工程类须另附:施工图纸、工程量清单、主材清单(如有)、控制价等。
五、商务和服务需求
序号 | 商务和服务项目 | 重要性 | 商务和服务要求 |
1 | 供货期 | 合同签订后十个工作日内 | |
2 | 质保期 | 三年 | |
3 | 原厂售后 服务承诺 | 提供原厂三年质保服务,并提供原厂售后服务承诺函 | |
4 | 服务标准 | 所有硬件 三 年免费保修、所有软件 三 年免费保修升级、电话报修后 4 小时上门服务、 1 小时内排除故障。 所有硬件过 三 年免费保修期后按原价维修(按投标货物价格数量表所列价格,更换零部件的按合同签订时的零部件价格)、所有软件终身免费升级。 | |
5 | 安装调试 | 根据甲方需求及现场实际情况,安排合适的人员或者团队进行安装调试工作 | |
6 | 培 训 | 提供不少于 3 天不少于 1 人的主要设备厂商(认证的)工程师安装配置等实操培训课程,场地、交通等与培训相关的费用均由成交供应商承担。 | |
7 | 验收标准 | 验收时设备为整机,并按招标要求的性能、功能等技术指标和双方签订的合同所规定的条款进行验收。 | |
8 | 付款方式 | 货物经甲方验收合格后30个工作日内,甲方支付合同金额的90%给乙方,无故障使用一年后支付合同金额的8%,质保期满后支付合同金额的2%。 |
六、特定资格条件
除《中华人民共和国政府采购法》第二十二条规定的供应商应具备的条件外,采购人可以根据采购项目的特殊要求,规定供应商的特定资格条件,如国家或行业强制性标准等。但不得以不合理的条件对供应商实行差别待遇或者歧视待遇。
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