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1. Beschaffer
1.1.
Beschaffer
Offizielle Bezeichnung: Universitätsklinikum Essen (AöR)
Rechtsform des Erwerbers: Von einer regionalen Gebietskörperschaft kontrollierte Einrichtung des öffentlichen Rechts
Tätigkeit des öffentlichen Auftraggebers: Gesundheit
2. Verfahren
2.1.
Verfahren
Titel: Projekt AtheneKI Erweiterung und Optimierung der bestehenden Infrastruktur des Research Compute Cluster (RCC)
Beschreibung: Für das Projekt AtheneKI werden diverse GPU-Server, Netzwerkkomponenten sowie Spark Cluster benötigt. Die Beschaffung dient der Erweiterung und Optimierung der bestehenden Infrastruktur des Research Compute Cluster (RCC) zur Deckung des steigenden Bedarfs an leistungsfähigen Ressourcen für KI- und datenintensive Forschungsanwendungen. Die NVIDIA DGX-Spark-Systeme ermöglichen die Entwicklung, Erprobung und Inferenz von KI-Modellen in derselben NVIDIA-Softwareumgebung wie die zentralen GPU-Server des RCC. Dadurch können entwickelte Anwendungen ohne grundlegende Anpassungen auf die leistungsfähigeren RCC-Ressourcen übertragen werden. Der zusätzliche GPU-Server erweitert die zentrale Rechenkapazität des RCC und wird insbesondere für medizinische KI, Bildanalyse, Genomik/Metagenomik sowie das Training und die Inferenz großer KI-Modelle eingesetzt. Die Integration erfolgt in die bestehende Slurm-basierte Infrastruktur. Zur Anbindung der zusätzlichen Komponenten wird zudem die bestehende Management- und BMC-Netzinfrastruktur durch einen technisch identischen SuperMicro SSE-G3748R-SONIC erweitert. Dadurch wird eine einheitliche und betrieblich konsistente Infrastruktur ohne Aufbau einer separaten Netzwerklösung sichergestellt.
Kennung des Verfahrens: ccf6a6a0-22dd-46a3-84fa-bce765d5b71d
Interne Kennung: Dez03-2026-04 eaT
Verfahrensart: Verhandlungsverfahren ohne Aufruf zum Wettbewerb
2.1.1.
Zweck
Art des Auftrags: Lieferleistungen
Haupteinstufung (cpv): 48000000 Softwarepaket und Informationssysteme
2.1.2.
Erfüllungsort
Postanschrift: Hufelandstr. 55
Stadt: Essen
Postleitzahl: 45147
Land, Gliederung (NUTS): Essen, Kreisfreie Stadt (DEA13)
Land: Deutschland
2.1.4.
Allgemeine Informationen
Zusätzliche Informationen: #Bekanntmachungs-ID: CXPNYBKD27J#
Rechtsgrundlage:
Richtlinie 2014/24/EU
vgv -
5. Los
5.1.
Los: LOT-0001
Titel: Projekt AtheneKI Erweiterung und Optimierung der bestehenden Infrastruktur des Research Compute Cluster (RCC)
Beschreibung: Super Micro SSE-G3748R-Sonic Edgecore AS5835-54T BMS Edgecore AS7726-32X BMS NVIDIA DGX Spark Fileserver D20x-M4-SP GPU-Server D20z-M5-ZT-8xGPU GPU-Server D20z-M5-ZT-8xGPU
Interne Kennung: Dez03-2026-04 eaT
5.1.1.
Zweck
Art des Auftrags: Lieferleistungen
Haupteinstufung (cpv): 48000000 Softwarepaket und Informationssysteme
5.1.2.
Erfüllungsort
Postanschrift: Hufelandstr. 55
Stadt: Essen
Postleitzahl: 45147
Land, Gliederung (NUTS): Essen, Kreisfreie Stadt (DEA13)
Land: Deutschland
5.1.6.
Allgemeine Informationen
Auftragsvergabeprojekt nicht aus EU-Mitteln finanziert
Die Beschaffung fällt unter das Übereinkommen über das öffentliche Beschaffungswesen: nein
5.1.7.
Strategische Auftragsvergabe
Ziel der strategischen Auftragsvergabe: Keine strategische Beschaffung
5.1.10.
Zuschlagskriterien
Kriterium:
Art: Preis
Bezeichnung: Preis
Beschreibung: Preis
Kategorie des Gewicht-Zuschlagskriteriums: Rangfolge
Zuschlagskriterium — Zahl: 1
Begründung, warum die Gewichtung der Zuschlagskriterien nicht angegeben wurde: Preis 100%
5.1.15.
Techniken
Rahmenvereinbarung:
Keine Rahmenvereinbarung
5.1.16.
Weitere Informationen, Schlichtung und Nachprüfung
Überprüfungsstelle: Vergabekammer Westfalen
Organisation, die zusätzliche Informationen über das Vergabeverfahren bereitstellt: Universitätsklinikum Essen (AöR)
6. Ergebnisse
Wert aller in dieser Bekanntmachung vergebenen Verträge: Nicht veröffentlicht
Begründungscode: Geschäftliche Interessen eines Wirtschaftsteilnehmers
Begründung für eine spätere Veröffentlichung: Es handelt sich um ein Verhandlungsverfahren ohne Teilnahmewettbewerb. Aus diesem Grund wird der kalkulierte Angebotspreis des einzigen Bieters nicht veröffentlicht.
Direktvergabe:
Begründung der Direktvergabe: Die Fristen des nicht offenen Verfahrens und des Verhandlungsverfahrens mit vorheriger Bekanntmachung sind mit der krisenbedingten Dringlichkeit nicht vereinbar
Sonstige Begründung: Die besondere Dringlichkeit ergibt sich daraus, dass diese Recheninfrastruktur eine grundlegende Voraussetzung für die bereits laufende technische Umsetzung des Projekts ist. Sie wird für Entwicklung, Integration, Erprobung und anschließende Evaluation der vorgesehenen KI-Verfahren benötigt; eine verspätete Bereitstellung verschiebt damit unmittelbar die nachfolgenden Projektarbeiten. Gleichzeitig unterliegt leistungsfähige KI-Hardware derzeit erheblichen Preis- und Verfügbarkeitsschwankungen, während insbesondere die Zahl kurzfristig lieferbarer Systeme in der benötigten Leistungsklasse begrenzt ist. Eine Verzögerung der Beschaffung birgt deshalb sowohl das Risiko erheblicher Mehrkosten bzw. einer späteren Nichtverfügbarkeit der vorgesehenen Konfiguration als auch das Risiko einer Verzögerung der Projektmeilensteine. Vor diesem Hintergrund ist eine zeitnahe Beschaffung sowohl aus technischer und wirtschaftlicher Sicht als auch zur Einhaltung des Projektzeitplans erforderlich. Auf Grund der aktuellen Marktlage mit sprunghaften Preissteigerungen hat das Ergebnis einer eingehenden Markterkundung hat ergeben, dass bei Einhaltung der Mindestfristen eines Vergabeverfahrens ein wirtschaftliches Ergebnis nicht zu erzielen bzw. mit Lieferverzögerungen zu rechnen.
Direktvergabe:
Begründung der Direktvergabe: Der Auftrag kann nur von einem bestimmten Wirtschaftsteilnehmer ausgeführt werden, da aus technischen Gründen kein Wettbewerb vorhanden ist
Sonstige Begründung: Fileserver D20x-M4-SP: Der Fileserver wird als zentraler, leistungsfähiger Netzwerkspeicher für die GPU- und Inferenzsysteme des Research Compute Cluster, RCC, benötigt. Die Rechenknoten verfügen im Verhältnis zu den zu verarbeitenden Datenmengen nur über begrenzten lokalen Festspeicher und sind nicht für eine dauerhafte lokale Datenhaltung ausgelegt. Für einen einheitlichen Betrieb der leistungsfähigen Systeme ist daher ein gemeinsamer Netzwerkspeicher erforderlich, über den Daten zentral bereitgestellt, zwischen Rechenknoten ausgetauscht und dauerhaft gespeichert werden können. Der bereits vorhandene Petabyte-Speicher des RCC ist primär auf sehr große Speicherkapazitäten ausgelegt, bietet für datenintensive KI-Workloads jedoch nicht die erforderliche Zugriffsgeschwindigkeit. Insbesondere beim parallelen Laden großer Trainings- und Inferenzdaten sowie beim Austausch von Zwischenergebnissen würden Ein-/Ausgabe-Wartezeiten die verfügbaren GPU-Ressourcen ausbremsen. Der zusätzliche Fileserver ergänzt den bestehenden Massenspeicher deshalb um eine deutlich schnellere Speicherebene für aktive Arbeitsdaten. Das angebotene System kombiniert 24 SAS-Festplatten mit jeweils 24 TB Kapazität mit acht NVMe-SSDs mit jeweils 15,3 TB sowie weiteren NVMe-Datenträgern. Dadurch stehen sowohl hohe Speicherkapazität als auch eine schnelle Ebene für zugriffsintensive Daten zur Verfügung. Die Dual-Port-100-Gbit/s-Netzwerkschnittstelle ermöglicht zugleich den zugleich den parallelen Zugriff mehrerer leistungsfähiger Rechenknoten über die RCC-Netzinfrastruktur. Die gemeinsame Speicherbereitstellung ist insbesondere für den uniformen Betrieb der größeren Rechenknoten erforderlich. Daten müssen nicht mehrfach lokal vorgehalten oder zwischen einzelnen Systemen manuell synchronisiert werden, sondern stehen allen angebundenen Knoten konsistent zur Verfügung. Der Fileserver ersetzt den vorhandenen Petabyte-Speicher nicht, sondern ergänzt ihn um die für aktive KI-, GPU- und Inferenzworkloads benötigte Hochgeschwindigkeitsspeicherebene.
Direktvergabe:
Begründung der Direktvergabe: Der Auftrag kann nur von einem bestimmten Wirtschaftsteilnehmer ausgeführt werden, da aus technischen Gründen kein Wettbewerb vorhanden ist
Sonstige Begründung: NVIDIA DGX Spark: Die NVIDIA-DGX-Spark-Systeme werden als kompakte KI-Entwicklungs-, Test- und Inferenzsysteme in die Infrastruktur des Research Compute Cluster, RCC, integriert. Sie ermöglichen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern die Entwicklung, Erprobung und Optimierung von KI-Modellen in derselben NVIDIA-Softwareumgebung, die auch auf den zentralen GPU-Servern des RCC eingesetzt wird. Dadurch können Anwendungen zunächst auf einer dedizierten Entwicklungsressource erstellt und anschließend ohne grundlegenden Wechsel der GPU-Plattform, der CUDA-Umgebung oder der verwendeten KI-Frameworks auf die leistungsfähigeren zentralen RCC-GPU-Server übertragen werden. Die Systeme basieren auf der NVIDIA-Grace-Blackwell-Architektur und verfügen jeweils über 128 GB kohärenten gemeinsamen CPU-/GPU-Speicher. Dies ermöglicht die Bearbeitung von KIModellen und Datenmengen, die auf üblichen Arbeitsplatzrechnern oder GPUs mit deutlich geringerem Speicher nicht oder nur eingeschränkt verarbeitet werden können. Die integrierte 10-Gbit/s-Ethernet-Schnittstelle und die ConnectX-7-Netzwerkschnittstelle ermöglichen die Einbindung in die RCC-Netzinfrastruktur sowie eine schnelle Kopplung der Systeme. Die 16 Geräte bilden eine einheitliche, homogene Ressourcengruppe. Damit können Betriebssystem, NVIDIA-Treiber, Container-Images, Entwicklungswerkzeuge und Supportprozesse standardisiert bereitgestellt werden. Da die DGX-Spark-Systeme eine ARM64-CPU-Architektur verwenden, werden sie innerhalb des RCC als eigene homogene Ressourcengruppe betrieben. Auf diese Weise wird die Architekturabweichung zu den x86-Servern kontrolliert und die Reproduzierbarkeit der bereitgestellten Softwareumgebungen gewährleistet. Die Beschaffung der einheitlichen NVIDIA-Plattform ist gegenüber einer Mischung unterschiedlicher KI-Arbeitsplatzsysteme erforderlich, weil andernfalls mehrere Treiber-, Firmware-, Container- und Softwarevarianten gepflegt und separat validiert werden müssten. Die DGX-Spark-Systeme entlasten außerdem die zentralen GPU-Server von interaktiver Entwicklungsarbeit und kurzen Testläufen, sodass deren Rechenkapazität vorrangig für produktive, langlaufende und speicherintensive RCC-Aufträge zur Verfügung steht.
Direktvergabe:
Begründung der Direktvergabe: Der Auftrag kann nur von einem bestimmten Wirtschaftsteilnehmer ausgeführt werden, da aus technischen Gründen kein Wettbewerb vorhanden ist
Sonstige Begründung: GPU-Server D20z-M5-ZT-8xGPU: Der GPU-Server wird zur Erweiterung der zentralen GPU-Rechenkapazität des RCC benötigt. Er dient insbesondere der Bearbeitung rechen- und speicherintensiver Anwendungen aus der medizinischen KI, der Bildanalyse, der Genomik und Metagenomik sowie dem Training und der Inferenz großer KI-Modelle. Das System wird mit identisch konfigurierten Rechenknoten in die GPU-Ressourcen des RCC und dessen Slurm-basierte Auftragssteuerung integriert. Der angebotene Server ist mit zwei AMD-EPYC-9755-Prozessoren, 1.536 GB Hauptspeicher, sechs NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPUs, lokalen SSD-Systemlaufwerken und zwei 15,3-TB-NVMe-Datenträger ausgestattet. Jede RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition verfügt über 96 GB GDDR7-Speicher mit Fehlerkorrektur, sodass pro Server insgesamt 576 GB GPU-Speicher zur Verfügung stehen. Dies ist insbesondere für große neuronale Netze, umfangreiche medizinische Bilddaten, große Modellkontexte und parallele GPU-Berechnungen erforderlich. Der große Hauptspeicher ist erforderlich, um umfangreiche Datensätze vorzuverarbeiten, mehrere GPU-Prozesse gleichzeitig zu versorgen und speicherintensive CPU- und GPUVerarbeitungsschritte innerhalb desselben Rechenknotens auszuführen. Der lokale 2x 15,3-TBNVMe-Speicher ermöglicht die temporäre Ablage aktiver Arbeitsdaten direkt auf dem Rechenknoten. Dadurch werden unnötige zufällige Ein-/Ausgabeoperationen auf den zentralen Netzwerkspeichern vermieden und sowohl die Laufzeit der Berechnungen als auch die Belastung der gemeinsam genutzten CC-Speicherinfrastruktur reduziert. Die Serverkonfiguration orientiert sich eng an der schon bestehenden Hardware. Diese Standardisierung ist für den Clusterbetrieb wesentlich: Slurm kann einheitliche Ressourcenprofile verwenden, Software und Container können auf allen Knoten identisch bereitgestellt werden, und Treiber-, Firmware- und BIOS-Versionen lassen sich gemeinsam testen und aktualisieren. Gleichzeitig werden Fehlersuche, Ersatzteilhaltung und Betriebsdokumentation erheblich vereinfacht. Die Verwendung der NVIDIA-Blackwell-Plattform schafft außerdem eine konsistente technische Kette von den DGX-Spark-Entwicklungssystemen bis zu den zentralen produktiven GPU-Knoten. Eine Mischung unterschiedlicher neuer GPU-Typen innerhalb dieser Ressourcengruppe würde zusätzliche Softwaremodule, Treibervarianten, Leistungsprofile und Validierungstests erfordern. Die konkrete, einheitliche Serverkonfiguration ist daher notwendig, um die zusätzlichen Systeme zuverlässig, wirtschaftlich und mit vertretbarem Betriebsaufwand in das RCC zu integrieren.
Direktvergabe:
Begründung der Direktvergabe: Der Auftrag kann nur von einem bestimmten Wirtschaftsteilnehmer ausgeführt werden, da aus technischen Gründen kein Wettbewerb vorhanden ist
Sonstige Begründung: GPU-Server D20z-M5-ZT-8xGPU: Der GPU-Server wird zur Erweiterung der zentralen GPU-Rechenkapazität des RCC benötigt. Er dient insbesondere der Bearbeitung rechen- und speicherintensiver Anwendungen aus der medizinischen KI, der Bildanalyse, der Genomik und Metagenomik sowie dem Training und der Inferenz großer KI-Modelle. Das System wird mit identisch konfigurierten Rechenknoten in die GPU-Ressourcen des RCC und dessen Slurm-basierte Auftragssteuerung integriert. Der angebotene Server ist mit zwei AMD-EPYC-9755-Prozessoren, 1.536 GB Hauptspeicher, sechs NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPUs, lokalen SSD-Systemlaufwerken und zwei 15,3-TB-NVMe-Datenträger ausgestattet. Jede RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition verfügt über 96 GB GDDR7-Speicher mit Fehlerkorrektur, sodass pro Server insgesamt 576 GB GPU-Speicher zur Verfügung stehen. Dies ist insbesondere für große neuronale Netze, umfangreiche medizinische Bilddaten, große Modellkontexte und parallele GPU-Berechnungen erforderlich. Der große Hauptspeicher ist erforderlich, um umfangreiche Datensätze vorzuverarbeiten, mehrere GPU-Prozesse gleichzeitig zu versorgen und speicherintensive CPU- und GPUVerarbeitungsschritte innerhalb desselben Rechenknotens auszuführen. Der lokale 2x 15,3-TBNVMe-Speicher ermöglicht die temporäre Ablage aktiver Arbeitsdaten direkt auf dem Rechenknoten. Dadurch werden unnötige zufällige Ein-/Ausgabeoperationen auf den zentralen Netzwerkspeichern vermieden und sowohl die Laufzeit der Berechnungen als auch die Belastung der gemeinsam genutzten RCC-Speicherinfrastruktur reduziert. Die Serverkonfiguration orientiert sich eng an der schon bestehenden Hardware. Diese Standardisierung ist für den Clusterbetrieb wesentlich: Slurm kann einheitliche Ressourcenprofile verwenden, Software und Container können auf allen Knoten identisch bereitgestellt werden, und Treiber-, Firmware- und BIOS-Versionen lassen sich gemeinsam testen und aktualisieren. Gleichzeitig werden Fehlersuche, Ersatzteilhaltung und Betriebsdokumentation erheblich vereinfacht. Die Verwendung der NVIDIA-Blackwell-Plattform schafft außerdem eine konsistente technische Kette von den DGX-Spark-Entwicklungssystemen bis zu den zentralen produktiven GPU-Knoten. Eine Mischung unterschiedlicher neuer GPU-Typen innerhalb dieser Ressourcengruppe würde zusätzliche Softwaremodule, Treibervarianten, Leistungsprofile und Validierungstests erfordern. Die konkrete, einheitliche Serverkonfiguration ist daher notwendig, um die zusätzlichen Systeme zuverlässig, wirtschaftlich und mit vertretbarem Betriebsaufwand in das RCC zu integrieren.
Direktvergabe:
Begründung der Direktvergabe: Der Auftrag kann nur von einem bestimmten Wirtschaftsteilnehmer ausgeführt werden, da aus technischen Gründen kein Wettbewerb vorhanden ist
Sonstige Begründung: SuperMicro SSE-G3748R-SONIC: Der SuperMicro SSE-G3748R-SONIC wird als identische Erweiterung der bestehenden Management- und BMC-Netzinfrastruktur des RCC beschafft. Die Beschaffung dient nicht dem Aufbau einer neuen, unabhängigen Netzwerklösung, sondern der Erweiterung des vorhandenen, bereits konfigurierten und betrieblich eingeführten Systems um zusätzliche Anschlüsse für Server- Managementschnittstellen, Infrastrukturkomponenten und weitere RCC-Knoten. Das Modell stellt 48 RJ45-Anschlüsse mit 1 Gbit/s sowie sechs SFP28-Uplinks mit 10 beziehungsweise 25 Gbit/s bereit und ist ausdrücklich für die Verwendung als IPMI-/Management- Switch oder als Daten-Switch ausgelegt. Es wird mit SONiC betrieben und verfügt über redundante Netzteile. Die Modellgleichheit ist für den sicheren RCC-Betrieb erforderlich. Bestehende Konfigurationen, Automatisierungen, Portbezeichnungen, Überwachungsregeln, Firmwareprozesse und Betriebsanweisungen können unverändert übernommen werden. Ebenso bleiben Netzteile, Lüfterkonzept, Rack-Einbau, Verkabelung und vorhandene Ersatzteilstrategien einheitlich. Das reduziert die Fehlerwahrscheinlichkeit bei Installation, Wartung und Störungsbehebung. Ein Switch eines anderen Herstellers oder einer anderen Baureihe wäre lediglich hinsichtlich einzelner Portgeschwindigkeiten funktional ähnlich, jedoch nicht betrieblich identisch. Er würde eine zusätzliche Konfigurations- und Firmwareplattform, gesonderte Kompatibilitätstests sowie separate Dokumentations- und Supportprozesse erfordern. Die Beschaffung desselben Modells ist daher die technisch und wirtschaftlich zweckmäßige Form, die bestehende RCC Managementinfrastruktur zu erweitern, ohne eine heterogene Parallelstruktur zu erzeugen. Edgecore AS5835-54T BMS Der Edgecore AS5835-54T BMS wird als identische Erweiterung der bestehenden 10-Gbit/s- Switching-Ebene des RCC benötigt. Mit dem Gerät werden zusätzliche Netzwerkanschlüsse für neue Rechen-, GPU- und Infrastrukturserver geschaffen, ohne die vorhandene Netzarchitektur oder die bereits eingeführten Betriebsverfahren zu verändern. Das Modell verfügt über 48 RJ45-Anschlüsse mit 10 Gbit/s sowie sechs QSFP28-Uplinks mit 100 Gbit/s. Es ist als Rechenzentrums- beziehungsweise Top-of-Rack-Switch für die Anbindung von Servern an eine übergeordnete 100-Gbit/s-Netzwerkstruktur ausgelegt. Bei der Beschaffung steht ausdrücklich die identische Erweiterung des bestehenden Systems im Vordergrund. Durch die Verwendung desselben Switchmodells bleiben Portaufteilung, Uplink-Struktur, Transceiver und Kabel, Luftführung, Netzteile, Firmware, Netzwerkbetriebssystem und Konfigurationsvorlagen einheitlich. Vorhandene Automatisierungen, Monitoringregeln und Verfahren zur Sicherung und Wiederherstellung der Switchkonfiguration können ohne Anpassung weiterverwendet werden. Die Modellgleichheit ist insbesondere für den redundanten Betrieb der Netzebene relevant. Unterschiedliche Switchplattformen können trotz nominell gleicher Ethernet-Geschwindigkeiten Abweichungen beim VLAN-, Routing-, Uplink-, Breakout- oder Fehlerverhalten aufweisen. Diese Unterschiede müssten vor dem produktiven Einsatz umfassend getestet und dauerhaft separat administriert werden. Mit dem AS5835-54T wird dagegen die Kapazität des bestehenden RCCNetzes erweitert, ohne neue technische Abhängigkeiten oder zusätzliche Betriebsrisiken einzuführen. Edgecore AS7726-32X BMS: Der Edgecore AS7726-32X BMS wird als identische Erweiterung der bestehenden 100-Gbit/s-Core- beziehungsweise Spine-Infrastruktur des RCC beschafft. Diese Netzebene verbindet die untergeordneten 10-Gbit/s-Switches, leistungsfähige Rechen- und GPU-Systeme sowie zentrale Speicher- und Infrastrukturkomponenten. Durch die zusätzlichen GPU-Server und weitere RCCSysteme steigt sowohl die Zahl der benötigten Anschlüsse als auch die zu übertragende Datenmenge.Der AS7726-32X stellt 32 QSFP28-Ports mit jeweils 100 Gbit/s sowie zwei zusätzliche SFP+-Ports mit 10 Gbit/s bereit. Die QSFP28-Ports können bei Bedarf mittels Breakout-Verbindungen auch als 2 × 50, 4 × 25, 1 × 40 oder 4 × 10 Gbit/s genutzt werden. Das Modell ist ausdrücklich als Top-of-Rack- oder Spine-Switch für Hochleistungsrechenzentren ausgelegt. Für diese zentrale Netzebene ist die Modellgleichheit besonders wichtig. Nur durch die Beschaffung desselben Switchtyps bleiben Switching-Eigenschaften, Port- und Breakout-Konfigurationen, unterstützte Transceiver, Firmwarestände, Konfigurationssyntax und Überwachungsverfahren einheitlich. Der neue Switch kann dadurch unmittelbar in die vorhandene RCC-Netzwerktopologie und die bestehenden Redundanz- und Betriebsverfahren aufgenommen werden. Der Einsatz eines abweichenden 100-Gbit/s-Switches würde trotz vergleichbarer nomineller Bandbreite eine neue Hardware- und Softwareplattform in den zentralen Datenpfad einführen. Dies würde zusätzliche Interoperabilitätsprüfungen, neue Ersatzteile, getrennte Firmware- und Konfigurationsverfahren sowie einen höheren Aufwand bei der Fehlersuche verursachen. Da der AS7726-32X die bestehende RCC-Core-Infrastruktur nicht ersetzt, sondern identisch erweitert, ist die konkrete Modellwahl erforderlich, um die Betriebssicherheit, Wartbarkeit und langfristige Investitionssicherheit des Gesamtsystems zu erhalten.
6.1.
Ergebnis, Los-– Kennung: LOT-0001
6.1.2.
Informationen über die Gewinner
Wettbewerbsgewinner:
Offizielle Bezeichnung: Delta Computer Products GmbH
Angebot:
Kennung des Angebots: 1
Kennung des Loses oder der Gruppe von Losen: LOT-0001
Wert des Angebots: 1,00 EUR
Informationen zum Auftrag:
Kennung des Auftrags: Dez03-2026-04
Titel: Projekt AtheneKI Erweiterung und Optimierungder bestehenden Infrastruktur des RCC
Datum der Auswahl des Gewinners: 19/08/2026
8. Organisationen
8.1.
ORG-0001
Offizielle Bezeichnung: Universitätsklinikum Essen (AöR)
Registrierungsnummer: DE 119 656 585
Postanschrift: Hufelandstraße 55
Stadt: Essen
Postleitzahl: 45147
Land, Gliederung (NUTS): Essen, Kreisfreie Stadt (DEA13)
Land: Deutschland
Telefon: +49 2017232633
Rollen dieser Organisation:
Beschaffer
Organisation, die zusätzliche Informationen über das Vergabeverfahren bereitstellt
8.1.
ORG-0002
Offizielle Bezeichnung: Vergabekammer Westfalen
Registrierungsnummer: DE 164 242 157
Postanschrift: Albrecht-Thaer-Straße 9,
Stadt: Münster
Postleitzahl: 48147
Land, Gliederung (NUTS): Münster, Kreisfreie Stadt (DEA33)
Land: Deutschland
Rollen dieser Organisation:
Überprüfungsstelle
8.1.
ORG-0003
Offizielle Bezeichnung: Delta Computer Products GmbH
Größe des Wirtschaftsteilnehmers: Mittleres Unternehmen
Registrierungsnummer: DE135110550
Postanschrift: Am Alten Lokschuppen 4
Stadt: Glinde
Postleitzahl: 21509
Land, Gliederung (NUTS): Stormarn (DEF0F)
Land: Deutschland
Rollen dieser Organisation:
Bieter
Wirtschaftlicher Eigentümer:
Staatsangehörigkeit des Eigentümers: Deutschland
Gewinner dieser Lose: LOT-0001
8.1.
ORG-0004
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: 0f5c3f03-2bf4-429a-aae6-c96098ecc6d2 - 01
Formulartyp: Vorankündigung – Direktvergabe
Art der Bekanntmachung: Freiwillige Ex-ante-Transparenzbekanntmachung
Unterart der Bekanntmachung: 25
Datum der Übermittlung der Bekanntmachung: 19/08/2026 12:20:47 (UTC+02:00) Osteuropäische Zeit, Mitteleuropäische Sommerzeit
Sprachen, in denen diese Bekanntmachung offiziell verfügbar ist: Deutsch
Veröffentlichungsnummer der Bekanntmachung: 577362-2026
ABl. S – Nummer der Ausgabe: 160/2026
Datum der Veröffentlichung: 20/08/2026