TED·285536-2026

GPU-Server mit High-End-Grafikkarten für KI-Forschung

Martin-Luther Universität - IT-ServicezentrumHalle (Saale), GermanyVeröffentlicht 27. Apr. 2026
Auftragswert
~€45k
Geschätzt · Konfidenz medium
Einreichungsfrist
Leistungsbeschreibung

Was wird ausgeschrieben

Die Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg beschafft ein GPU-Basissystem für die Forschung mit KI-Tools. Das System soll mit Grafikkarten mit 48, 80 oder 96 GB VRAM ausgestattet werden und nachträglich aufrüstbar sein. Die Lieferung soll innerhalb von 60 Tagen erfolgen.

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Für die aktuelle Forschung unter Nutzung von KI-Tools werden Grafikkarten mit 48/80/96 GB oder mehr VRAM und entsprechend vielen GPU-Cores benötigt. Dafür soll ein GPU-Basissystem beschafft werden, welches anfänglich mit einer GPU bestückt ist, aber nachträglich aufgerüstet werden kann.

VergabeHero-Einschätzung

Die Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg beschafft einen leistungsstarken GPU-Server für ihre Forschungsabteilung. Benötigt werden Grafikkarten mit mindestens 48 GB, besser 80 oder 96 GB VRAM — das sind High-End-Karten wie NVIDIA A100 oder H100, die主要用于 Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eingesetzt werden. Das Basissystem wird zunächst mit einer GPU ausgeliefert, kann aber später aufgerüstet werden. Die Lieferfrist beträgt 60 Tage. Da es sich um ein einzelnes Los handelt und die Anforderungen klar definiert sind, können auch mittelständische IT-Händler mit entsprechenden Herstellerbeziehungen bieten.

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Eignung

Zentrale Anforderungen

5 Punkte
  • Erfahrung mit High-End-GPU-Systemen
  • Lieferfähigkeit von Grafikkarten mit 48+ GB VRAM
  • Möglichkeit zur nachträglichen Systemaufrüstung
  • Lieferung innerhalb von 60 Tagen
  • Geeignete Support- und Gewährleistungsleistungen

Eignungskriterien von KI ermittelt, keine offiziellen Angaben vom Auftraggeber vorhanden.

Lose

Aufteilung in Lose

1 Lot
PAR-0000GPU Server und GPU

Für die aktuelle Forschung unter Nutzung von KI-Tools werden Grafikkarten mit 48/80/96 GB oder mehr VRAM und entsprechend vielen GPU-Cores benötigt. Dafür ist ein GPU-Basissystem geplant, welches anfänglich mit einer GPU bestückt ist, aber nachträglich aufgerüstet werden kann.

CPV 4882200060 Tage Laufzeit
Zeitleiste

Zeitplan

  1. 27. Apr. 2026
    Bekanntmachung veröffentlicht
    Auf TED publiziert