Öffentliche Ausschreibung Krefeld 2021 GPU-Cluster Referenznummer der Bekanntmachung: 2020/EU10031341 2021-01-25

GPU-Cluster Referenznummer der Bekanntmachung: 2020/EU10031341

Bekanntmachung vergebener Aufträge

Ergebnisse des Vergabeverfahrens

Lieferauftrag

Rechtsgrundlage:

Richtlinie 2014/24/EU

Abschnitt I: Öffentlicher Auftraggeber

I.1)Name und Adressen

Offizielle Bezeichnung:[gelöscht]
Postanschrift:[gelöscht]
Ort: Krefeld
NUTS-Code: DEA14 Krefeld, Kreisfreie Stadt
Postleitzahl: 47805
Land: Deutschland
Kontaktstelle(n):[gelöscht]
E-Mail: [removed]
Internet-Adresse(n):
Hauptadresse: https://www.hs-niederrhein.de/startseite/

I.2)Informationen zur gemeinsamen Beschaffung

Der Auftrag wird von einer zentralen Beschaffungsstelle vergeben

I.4)Art des öffentlichen Auftraggebers

Einrichtung des öffentlichen Rechts

I.5)Haupttätigkeit(en)

Bildung

Abschnitt II: Gegenstand

II.1)Umfang der Beschaffung

II.1.1)Bezeichnung des Auftrags:

GPU-Cluster

Referenznummer der Bekanntmachung: 2020/EU10031341

II.1.2)CPV-Code Hauptteil

48820000 Server

II.1.3)Art des Auftrags

Lieferauftrag

II.1.4)Kurze Beschreibung:

Beschaffung und Installation eines GPU-Clusters für das Projekt „Multivariate Machine-Learing-Algorithmen zur optimalen Auslegung und echtzeitfähigen Lebensdauerprognose von Kraftwerkskomponenten“ zur Entwicklung neuer mathematischer Methoden.

II.1.6)Angaben zu den Losen

Aufteilung des Auftrags in Lose: nein

II.1.7)Gesamtwert der Beschaffung (ohne MwSt.)

Wert ohne MwSt.: [Betrag gelöscht] EUR

II.2)Beschreibung

II.2.3)Erfüllungsort

NUTS-Code: DEA14 Krefeld, Kreisfreie Stadt

Hauptort der Ausführung:

Hochschule Niederrhein

Reinarzstr. 49

47805 Krefeld

II.2.4)Beschreibung der Beschaffung:

Die Hochschule Niederrhein plant in dem Projekt „Multivariate Machine-Learning-Algorithmen zur optimalen Auslegung und echtzeitfähigen Lebensdauerprognose von Kraftwerkskomponenten“ die Beschaffung eines GPU-Clusters. An der Hochschule Niederrhein sollen darauf neue mathematische Methoden entwickelt werden. Diese Methoden kommen aus aktuellen Forschungsbereichen im Bereich Machine-Learning wie z. B. Neuronalen Netzen und Gauß-Prozessen kombiniert mit Optimierungsstrategien.

Das Projekt ist Teil der Hightech-Strategie 2025 der Bundesregierung und soll einen Beitrag dazu leisten, Schlüsseltechnologien für die sparsame, effiziente und sichere Energieversorgung zu nutzen. Ziel sind weniger Emissionen bei uneingeschränkter Versorgungssicherheit auch bei schwankender Stromeinspeisung. In dem Projekt sollen neue, echtzeitfähige KI-Algorithmen zur Gewährleistung eines optimalen Betriebs und die Integration erneuerbarer Energieträger in die Netzinfrastruktur erforscht werden.

Dies soll künftig dank künstlicher Intelligenz (KI) gelingen. Das Institut für Modellbildung und Hochleistungsrechnen (IMH) der Hochschule Niederrhein wird das Projekt im Rahmen des Verbundprojekts mit der Bergischen Universität Wuppertal und der Siemens Gas and Power GmbH & Co. KG durchführen. Das Projekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung mit 1,2 Mio. EUR unterstützt.

Der zu beschaffende GPU-Cluster soll im Wesentlichen für das Training von Neuronalen Netzen ausgelegt sein. Auf Grund von einer in dem Projekt extrem großen Anzahl von Ein- und Ausgabewerten besteht ein sehr hoher Speicherbedarf kombiniert mit hohen Trainingszeiten. Das ist nur auf einen GPU-Cluster mit Tensorkernen und großen Speicher durchzuführen. Die Implementierung muss mit den aktuell verfügbaren Versionen von Tensorflow 2 und Python sowie weiteren Python-Bibliotheken und C/C++ erfolgen, um auf bestehende Softwareentwicklungen zugreifen zu können.

II.2.5)Zuschlagskriterien

Qualitätskriterium - Name: technische Spezifikation / Gewichtung: 50 %

Qualitätskriterium - Name: sonstige Kriterien / Gewichtung: 20 %

Preis - Gewichtung: 30 %

II.2.11)Angaben zu Optionen

Optionen: nein

II.2.13)Angaben zu Mitteln der Europäischen Union

Der Auftrag steht in Verbindung mit einem Vorhaben und/oder Programm, das aus Mitteln der EU finanziert wird: nein

II.2.14)Zusätzliche Angaben

Abschnitt IV: Verfahren

IV.1)Beschreibung

IV.1.1)Verfahrensart

Offenes Verfahren

IV.1.3)Angaben zur Rahmenvereinbarung oder zum dynamischen Beschaffungssystem

IV.1.8)Angaben zum Beschaffungsübereinkommen (GPA)

Der Auftrag fällt unter das Beschaffungsübereinkommen: nein

IV.2)Verwaltungsangaben

IV.2.1)Frühere Bekanntmachung zu diesem Verfahren

Bekanntmachungsnummer im ABl.: 2020/S [removed]

IV.2.8)Angaben zur Beendigung des dynamischen Beschaffungssystems

IV.2.9)Angaben zur Beendigung des Aufrufs zum Wettbewerb in Form einer Vorinformation

Abschnitt V: Auftragsvergabe

Auftrags-Nr.: FP-14032887

Bezeichnung des Auftrags:

GPU-Cluster und Datacenter-Switche inkl. Einbau

Ein Auftrag/Los wurde vergeben: ja

V.2)Auftragsvergabe

V.2.1)Tag des Vertragsabschlusses:

01/12/2020

V.2.2)Angaben zu den Angeboten

Anzahl der eingegangenen Angebote: 5

Anzahl der eingegangenen Angebote von KMU: 5

Anzahl der eingegangenen Angebote von Bietern aus anderen EU-Mitgliedstaaten: 0

Anzahl der eingegangenen Angebote von Bietern aus Nicht-EU-Mitgliedstaaten: 0

Anzahl der elektronisch eingegangenen Angebote: 5

Der Auftrag wurde an einen Zusammenschluss aus Wirtschaftsteilnehmern vergeben: nein

V.2.3)Name und Anschrift des Wirtschaftsteilnehmers, zu dessen Gunsten der Zuschlag erteilt wurde

Offizielle Bezeichnung:[gelöscht]
Ort: Chemnitz
NUTS-Code: DED41 Chemnitz, Kreisfreie Stadt
Land: Deutschland

Der Auftragnehmer ist ein KMU: ja

V.2.4)Angaben zum Wert des Auftrags/Loses (ohne MwSt.)

Ursprünglich veranschlagter Gesamtwert des Auftrags/des Loses: [Betrag gelöscht] EUR

Gesamtwert des Auftrags/Loses: [Betrag gelöscht] EUR

V.2.5)Angaben zur Vergabe von Unteraufträgen

Abschnitt VI: Weitere Angaben

VI.3)Zusätzliche Angaben:

Bekanntmachungs-ID: CXPNY5JDM4Q

VI.4)Rechtsbehelfsverfahren/Nachprüfungsverfahren

VI.4.1)Zuständige Stelle für Rechtsbehelfs-/Nachprüfungsverfahren

Offizielle Bezeichnung:[gelöscht]
Postanschrift:[gelöscht]
Ort: Düsseldorf
Postleitzahl: 40474
Land: Deutschland
Telefon: [removed]
Internet-Adresse: http://www.brd.nrw.de

VI.5)Tag der Absendung dieser Bekanntmachung:

20/01/2021

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