Deutschland – Informationssysteme und Server – 2025-16_MFIT-E28

262000-2025 - Wettbewerb
Deutschland – Informationssysteme und Server – 2025-16_MFIT-E28
OJ S 79/2025 23/04/2025
Auftrags- oder Konzessionsbekanntmachung – Standardregelung
Lieferungen
1. Beschaffer
1.1.
Beschaffer
Offizielle Bezeichnung: Universitätsklinikum Leipzig Anstalt des öffentlichen Rechts
Rechtsform des Erwerbers: Von einer regionalen Gebietskörperschaft kontrollierte Einrichtung des öffentlichen Rechts
Tätigkeit des öffentlichen Auftraggebers: Gesundheit
2. Verfahren
2.1.
Verfahren
Titel: 2025-16_MFIT-E28
Beschreibung: Einleitung: Die SpiNNaker2-Architektur stellt eine neuartige, biologisch inspirierte Superrechner-Architektur dar. Durch seinen Fokus auf Modelle in Gehirngröße und seine Optimierung für eine Reaktionszeit im Millisekundenbereich stellt es das weltweit größte Cloud-System für Echtzeit-KI dar. Die verteilten Verarbeitungselemente arbeiten asynchron, was eine massiv parallele, ereignisbasierte und sparsame Berechnung mit bedarfsbasierter Energieverbrauch ermöglicht. Das SpiNNaker2-System erreicht eine einzigartige Fusion von GPU, CPU, neuromorphen Komponenten und probabilistic Computing. Dadurch ergeben sich in der KI völlig neue Funktionalitäten, wie z.B. die Kombination von symbolischer KI mit Deep Neural Networks und neuromorpher Effizienz. Darüber hinaus lässt sich die Architektur jenseits von KI-Anwendungen auch für Anwendungen wie zufallsbasierte Heuristiken, Monte-Carlo-Probleme, Wirkstoffentwicklung und 5G/6G innetwork computing/taktiles Internet sehr gut einsetzen. Mit der SpiNNcloud Serverplatform können zeit-, rechen- und energieintensive KI-Projekte an unserem Institut, der Medizinischen Fakultät und der Universität Leipzig umgesetzt werden, die mit herkömmlichen Systemen nur unzureichend rentabel sind. Quantenchemische Methoden wie DFT beschreiben molekulare Systeme und ihre Wechselwirkungen präzise, stoßen jedoch bei der Entwicklung groß angelegter Arzneimittel auf Hardwareressourcenbeschränkungen. Um dieses Problem zu lösen entwickeln wir einen Machine-Learning-Ansatz unter Verwendung äquivarianter neuronaler Netzwerke, die mit Ab-initio- Daten trainiert wurden, um effizient vorherzusagen. Wir werden die hochparallele Architektur des SpiNNaker2-Supercomputers nutzen, um die Skalierbarkeit und Effizienz z.B. unserer QSAR-Modelle für das virtuelle Hochdurchsatz-Screening (vHTS) zu verbessern. Der SpiNNaker2-Chip wurde von Grund auf so konzipiert, dass er durch die Integration maßgeschneiderter, energieeffizienter Chip-zu-Chip- Verbindungen (c2c) hochgradig skalierbar ist und uns die Möglichkeit bietet die Datenverteilung der zur Berechnung notwendiger Daten so zu optimieren, dass alle Berechnungen ultra-parallel auf 656.640 Cores durchgeführt werden können. Die Innovationen der SpiNNaker2-Boards (Patente für: Mehrkernprozessor und Verfahren zur dynamischen Einstellung einer Versorgungsspannung und Taktfrequenz, Verfahren zur Erzeugung echter Zufallszahlen in einem Multiprozessorsystem, Datenübertragungsmethoden, On-Chip-Router) werden einen robusten Rahmen für eine zeiteffiziente und skalierbare Arzneimittelentdeckung bieten. Weitere Projekte: Probabilistische Metaheuristiken mit Vorhersage und Lernen für multikriterielle Optimierung Multimodales, multi-agentenbasiertes, unüberwachtes Deep Reinforcement Learning in den Kognitions- und Neurowissenschaften Wissensgraphen für Multimodales Lernen in der Onkologie Funktionelles RNA Design mittels KI in der synthetischen Biologie Optimierung und Simulation drahtloser Kommunikationstechnologien für die Telekommunikation in der Biomedizin Synaptischer Dynamik olfaktorischer Systeme als bionisches Vorbild mit Spikenden Neuronalen Netzen in der Sensortechnik und Zellulären Heterogenität Begründung: Zur Beschleunigung unserer Entwicklung z.B. in der Forschung zur personalisierten Medizin mit Hilfe von künstlichen neuronalen Netzen wird die SpiNNcloud mit SpiNNaker2-Boards benötigt, da ihre Vorzüge zu anderen Systemen die einzige Möglichkeit bieten unsere Projekte in angemessener Zeit umzusetzen und neuartige KI-Algithmen auf Grundlage eines Systems zu entwickeln, welches die Netze in Echtzeit abbilden kann. Der Vorteil des SpiNNaker2-Systems für unsere Forschung liegt in der Energiebilanz, der Arbeit mit rechenintensiven Algorithmen bei gleichzeitigem Durchsatz großer Datenmengen im Bereich der Künstlichen Intelligenz: Energie-Effizienz (Patente DE102017128711A1, WO2018215023A1, US11163352B2,EP3631597A1) : Der Chip minimiert den Stromverbrauch während der Leerlaufzeiten im Vergleich zur Peak Performance. Jedes Prozessorelement arbeitet unabhängig und verfügt über Dynamic Voltage and Frequency Scaling (jedes Prozessorelement (4/Core) 150MHz-300MHz mit 0.50V-0.80V) was einen präzisen, bedarfsgerechten Stromverbrauch gewährleistet Lightweight Network-on-Chip (NoC): Dieses innovative System verteilt Daten effizient über den Chip und ermöglicht so ein einfaches Input/Output-Streaming mit minimaler Latenz Zentralisiertes Routing (Patente CN116057907A, EP4144049Al, GB25944 78A, JP2023531137A, KR20230002947A, US12010033B2) : Ein zentraler SpiNNaker2-Router ermöglicht die selective Weiterleitung von einem sendenden Processing Element (PE) an mehrere Empfänger, was zu einer erheblichen Reduzierung des Traffics im Netzwerk führt Quad-PE Design: Gruppen von vier programmierbaren Processing Elements bilden Quad-PE-Einheiten mit Verbindungen mit extrem niedriger Latenz. Diese Einheiten ermöglichen einen schnellen und effizienten Datenaustausch durch die gemeinsame Nutzung von Informationen Dedizierte KI-Beschleuniger: Jedes Verarbeitungselement ist mit KIspezifischen Beschleunigern ausgestattet, die die Leistung des Chips für fortgeschrittene KI-Aufgaben erhöhen Gehirn-Ähnliches Processing: Spezialisierte Beschleuniger emulieren die Funktionalität von biologisch inspirierten Netzwerken und unterstützen hybride Systeme, die traditionelle KI mit neuronalen Spike-Netzwerken mit dem Ziel kombinieren, die Rechenleistung zu verbessern
Kennung des Verfahrens: 53a905cc-1b44-464a-ae48-f9e52634b343
Interne Kennung: 2025-16_MFIT-E28
Verfahrensart: Offenes Verfahren
Das Verfahren wird beschleunigt: nein
2.1.1.
Zweck
Art des Auftrags: Lieferungen
Haupteinstufung (cpv): 48800000 Informationssysteme und Server
2.1.2.
Erfüllungsort
Postanschrift: Universität Leipzig Unirechenzentrum, Augustusplatz 10
Stadt: Leipzig
Postleitzahl: 04109
Land, Gliederung (NUTS): Leipzig, Kreisfreie Stadt (DED51)
Land: Deutschland
2.1.4.
Allgemeine Informationen
Zusätzliche Informationen: Bekanntmachungs-ID: CXP4YMH5AW7
Rechtsgrundlage:
Richtlinie 2014/24/EU
vgv -
2.1.6.
Ausschlussgründe
Quellen der Ausschlussgründe: Auftragsunterlagen
5. Los
5.1.
Los: LOT-0001
Titel: 2025-16_MFIT-E28
Beschreibung: s. Präambel_Vortext
Interne Kennung: 2025-16_MFIT-E28
5.1.1.
Zweck
Art des Auftrags: Lieferungen
Haupteinstufung (cpv): 48800000 Informationssysteme und Server
5.1.2.
Erfüllungsort
Postanschrift: Universität Leipzig Unirechenzentrum, Augustusplatz 10
Stadt: Leipzig
Postleitzahl: 04109
Land, Gliederung (NUTS): Leipzig, Kreisfreie Stadt (DED51)
Land: Deutschland
5.1.3.
Geschätzte Dauer
Laufzeit: 27 Monate
5.1.6.
Allgemeine Informationen
Auftragsvergabeprojekt nicht aus EU-Mitteln finanziert
Die Beschaffung fällt unter das Übereinkommen über das öffentliche Beschaffungswesen: nein
Diese Auftragsvergabe ist auch für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) geeignet: nein
5.1.7.
Strategische Auftragsvergabe
Ziel der strategischen Auftragsvergabe: Innovative Beschaffung
Beschreibung: s. Präambel_Vortext
Innovatives Ziel: Die erbrachten Bauleistungen, Dienstleistungen oder gelieferten Güter beinhalten Produktinnovationen.
5.1.9.
Eignungskriterien
Quellen der Auswahlkriterien: Bekanntmachung
Kriterium: Techniker oder technische Stellen zur Durchführung der Arbeiten
Beschreibung: s. Präambel_Vortext
5.1.11.
Auftragsunterlagen
Sprachen, in denen die Auftragsunterlagen offiziell verfügbar sind: Deutsch
Internetadresse der Auftragsunterlagen: https://www.dtvp.de/Satellite/notice/CXP4YMH5AW7/documents
Ad-hoc-Kommunikationskanal:
5.1.12.
Bedingungen für die Auftragsvergabe
Bedingungen für die Einreichung:
Elektronische Einreichung: Erforderlich
Adresse für die Einreichung: https://www.dtvp.de/Satellite/notice/CXP4YMH5AW7
Sprachen, in denen Angebote oder Teilnahmeanträge eingereicht werden können: Deutsch
Elektronischer Katalog: Erforderlich
Varianten: Nicht zulässig
Die Bieter können mehrere Angebote einreichen: Nicht zulässig
Frist für den Eingang der Angebote: 22/05/2025 12:00:00 (UTC+2) Eastern European Time, Central European Summer Time
Frist, bis zu der das Angebot gültig sein muss: 4 Monate
Informationen, die nach Ablauf der Einreichungsfrist ergänzt werden können:
Nach Ermessen des Käufers können alle fehlenden Bieterunterlagen nach Fristablauf nachgereicht werden.
Zusätzliche Informationen: Bis auf Preisangeben können Nachweise & Erklärungen nachgefordert werden.
Informationen über die öffentliche Angebotsöffnung:
Eröffnungsdatum: 22/05/2025 12:01:00 (UTC+2) Eastern European Time, Central European Summer Time
Auftragsbedingungen:
Die Auftragsausführung muss im Rahmen von Programmen für geschützte Beschäftigungsverhältnisse erfolgen: Noch nicht bekannt
Elektronische Rechnungsstellung: Zulässig
Aufträge werden elektronisch erteilt: nein
Zahlungen werden elektronisch geleistet: ja
5.1.15.
Techniken
Rahmenvereinbarung: Keine Rahmenvereinbarung
Informationen über das dynamische Beschaffungssystem: Kein dynamisches Beschaffungssystem
Elektronische Auktion: nein
5.1.16.
Weitere Informationen, Schlichtung und Nachprüfung
Überprüfungsstelle: Vergabekammer des Freistaates Sachsen Bei der Landesdirektion Leipzig
Organisation, die zusätzliche Informationen über das Vergabeverfahren bereitstellt: Universitätsklinikum Leipzig Anstalt des öffentlichen Rechts
Organisation, die weitere Informationen für die Nachprüfungsverfahren bereitstellt: Vergabekammer des Freistaates Sachsen Bei der Landesdirektion Leipzig
Organisation, die Teilnahmeanträge entgegennimmt: Universitätsklinikum Leipzig Anstalt des öffentlichen Rechts
8. Organisationen
8.1.
ORG-0001
Offizielle Bezeichnung: Universitätsklinikum Leipzig Anstalt des öffentlichen Rechts
Registrierungsnummer: DE213218064
Postanschrift: Liebigstr. 18, Haus B
Stadt: Leipzig
Postleitzahl: 04103
Land, Gliederung (NUTS): Leipzig, Kreisfreie Stadt (DED51)
Land: Deutschland
Kontaktperson: Bereich 2 - Materialwirtschaft u. Dienstleistungen
Telefon: +49 3419716577
Fax: +49 3419716539
Rollen dieser Organisation:
Beschaffer
Zentrale Beschaffungsstelle, die öffentliche Aufträge oder Rahmenvereinbarungen im Zusammenhang mit für andere Beschaffer bestimmten Bauleistungen, Lieferungen oder Dienstleistungen vergibt/abschließt
Organisation, die zusätzliche Informationen über das Vergabeverfahren bereitstellt
Organisation, die Teilnahmeanträge entgegennimmt
8.1.
ORG-0002
Offizielle Bezeichnung: Vergabekammer des Freistaates Sachsen Bei der Landesdirektion Leipzig
Registrierungsnummer: DE287064009
Postanschrift: Braustr. 2
Stadt: Leipzig
Postleitzahl: 04103
Land, Gliederung (NUTS): Leipzig, Kreisfreie Stadt (DED51)
Land: Deutschland
Telefon: +4903419773800
Rollen dieser Organisation:
Überprüfungsstelle
Organisation, die weitere Informationen für die Nachprüfungsverfahren bereitstellt
8.1.
ORG-0003
Offizielle Bezeichnung: Datenservice Öffentlicher Einkauf (in Verantwortung des Beschaffungsamts des BMI)
Registrierungsnummer: 0204:994-DOEVD-83
Stadt: Bonn
Postleitzahl: 53119
Land, Gliederung (NUTS): Bonn, Kreisfreie Stadt (DEA22)
Land: Deutschland
Telefon: +49228996100
Rollen dieser Organisation:
TED eSender
Informationen zur Bekanntmachung
Kennung/Fassung der Bekanntmachung: b388ad6a-8297-4c59-9080-1b912d4a6dba - 01
Formulartyp: Wettbewerb
Art der Bekanntmachung: Auftrags- oder Konzessionsbekanntmachung – Standardregelung
Unterart der Bekanntmachung: 16
Datum der Übermittlung der Bekanntmachung: 22/04/2025 13:49:20 (UTC+2) Eastern European Time, Central European Summer Time
Sprachen, in denen diese Bekanntmachung offiziell verfügbar ist: Deutsch
Veröffentlichungsnummer der Bekanntmachung: 262000-2025
ABl. S – Nummer der Ausgabe: 79/2025
Datum der Veröffentlichung: 23/04/2025

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