Frist abgelaufen IT & Digitalisierung

GPU-Serversystem für KI-Workloads und Forschung

Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, IT-Servicezentrum

Angebotsfrist: 31.07.2026, 12:00 Uhr; abgelaufen
Auftragswert: nicht veröffentlicht
Verfahren: Öffentliche Ausschreibung (national)
Veröffentlicht: 16.07.2026

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Beschreibung

Nationale Ausschreibung nach UVgO
Öffentliche Ausschreibung
Vergabenr.:
BA2-2026-70-E

1. Zur Angebotsabgabe auffordernde Stelle, zuschlagserteilende Stelle:

Name und Anschrift:
Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, IT-Servicezentrum
Kurt-Mothes-Str. 1
06120 Halle (Saale)
Deutschland
Telefonnummer:
Telefaxnummer:
E-Mail-Adresse:
annett.kluschke@itz.uni-halle.de
Internet-Adresse:
https://www.uni-halle.de
Zuschlagserteilende Stelle:
Siehe oben

2. Verfahrensart (§ 8 UVgO):

Verfahrensart:
Öffentliche Ausschreibung

3. Angebote können abgegeben werden:

elektronisch in Textform
elektronisch mit fortgeschrittener Signatur
elektronisch mit qualifizierter Signatur
Anschrift zur Einreichung schriftlicher Angebote:
ENTFÄLLT- (es sind ausschließlich elektronische Angebote zugelassen)

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4. Zugriff auf Vergabeunterlagen:

Maßnahmen zum Schutz der Vertraulichkeit und die Informationen zum Zugriff auf die Vergabeunterlagen (§ 29 Abs. 3 UVgO):
Entfällt (siehe 9.).

5. Art und Umfang sowie Ort der Leistung:

Art der Leistung:
Lieferung eines GPU-Serversystems für gehobene ML-Aufgaben.
Menge und Umfang:
Es wird ein GPU-Serversystem für gehobene ML-Aufgaben, zu denen das Training/RAG größerer KI-Modelle von mehr als 250GB Größe benötigt.
Aufgrund der bereits im Vorprojekt und im aktuellen Projekt entwickelten umfangreichen Software (siehe https://gitlab.informatik.uni-halle.de/cybersecmlu) muss das System die Entwicklung und Betrieb der Machine-Learning-Modelle mit Keras und Tensorflow mit CUDA unterstützen. Zusätzlich wird Software für ARM-Prozessoren entwickelt, so dass das Basissystem eine ARM-Prozessor oder Copropzessor-Architektur besitzen muss.
Das Training der aktuellen ML-Modelle in der aktuellen Größe erfordert hinreichend Speicher und eine schnelle Speicher-Anbindung, sowohl für CPU, als auch für GPU und für den Transport der Daten zwischen CPU und GPU. Ein ARM-System mit hoher Bandbreite für GPU und CPU-Bindung und hinreichend RAM für die Forschungsarbeit sind dafür

Vollständige Beschreibung (10.539 Zeichen)

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Branche: IT & Digitalisierung

Das Wichtigste auf einen Blick

Lieferung eines GPU-Serversystems für gehobene KI-Workloads und Forschung mit ARM-Architektur.
Das System muss Keras, Tensorflow und CUDA für das Training großer KI-Modelle unterstützen.
Angebote sind ausschließlich elektronisch bis zum 31.07.2026 einzureichen.
Eignungsnachweise umfassen Handelsregisterauszug, Gewerbeanmeldung, Betriebshaftpflichtversicherung und drei Referenzen der letzten drei Geschäftsjahre.
Der Zuschlag erfolgt auf das wirtschaftlichste Angebot, basierend auf dem niedrigsten Preis.

Die Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg schreibt die Lieferung eines GPU-Serversystems für KI-Workloads aus.

Das System muss spezifische Anforderungen für das Training und den Betrieb von Machine-Learning-Modellen mit Keras und Tensorflow unter CUDA erfüllen und eine ARM-Architektur aufweisen. Bieter müssen ihre Eignung durch Handelsregisterauszüge, Gewerbeanmeldungen, Nachweise über eine Betriebshaftpflichtversicherung und mindestens drei Referenzen aus den letzten drei Geschäftsjahren belegen.

Weitere Eignungskriterien: Details in der vollständigen Analyse.

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Diese Kurzanalyse ist ausschließlich ein Hilfsmittel zur schnellen Orientierung und keine Eignungs- oder Rechtsberatung. Die verbindlichen Angaben entnehmen Sie bitte der Original-Bekanntmachung (oeffentlichevergabe.de). Details zu unserer KI-Nutzung: KI-Transparenz.

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Die folgenden Textstellen stammen wortwörtlich aus der Bekanntmachung der Vergabestelle. Wir stellen sie strukturiert dar, ohne sie zu paraphrasieren oder zu interpretieren. Die Zuordnung zu Kategorien erfolgt KI-gestützt — die Zitate selbst sind unverändert und via Substring-Match verifiziert (KI-Transparenz nach Art. 50 EU AI Act).

Eigenerklärung zur Eignung für nicht präqualifizierte Unternehmen - Bestandteil der Vergabeunterlagen - (Sofern eine Präqualifizierung vorliegt, muss diese Erklärung nicht dem Angebot beigefügt werden. Der Nachweis der Präqualifizierung ist stattdessen dem Angebot beizufügen.)