KI-Bestandsinfrastruktur-Erweiterung - Projekt Racoon
Allemagne · Essen · comment soumissionner ici →
Votre chemin vers le dépôt
- Échéance : 23 septembre à 22:00 — encore 12 jours.
- Le lieu de dépôt figure dans l'avis (lien à droite).
- Réunissez vos justificatifs — les exigences figurent plus haut ; pour beaucoup, l'analyse explique comment les obtenir.
Clement Ce que les chiffres disent de cet acheteur
- Dans ce secteur, l'acheteur attribue environ tous les 4 mois (53 attributions, la dernière en septembre 2025) — à ce rythme, la prochaine était attendue vers janvier 2026. La dernière attribution est allée à Firemetrics GmbH.n = 53
- 26 % des attributions de cet acheteur sont allées à des entreprises qui avaient déjà gagné ici (173 attributions depuis 2017, réparties sur 128 entreprises). C'est nettement moins que la norme du secteur (47 %) — cet acheteur change de fournisseurs plus souvent que les autres.n = 173 attributions depuis 2017
- De l'avis à l'attribution, il s'écoule ici 380 jours en médiane (77 procédures). Secteur : 72 jours.n = 77
- En médiane, une seule offre par procédure (157 procédures avec nombre d'offres) ; 58 % se sont terminées avec un seul candidat. Secteur : 1 offres en médiane.n = 157
- Sur 9 procédures aux critères de sélection structurés, cet acheteur a le plus souvent exigé : Management de la qualité (4 sur 9), Contrôle qualité par des organismes (4 sur 9), Personnel technique de contrôle qualité (1 sur 9), Sécurité d'approvisionnement exigée (1 sur 9).n = 9
À partir des attributions documentées de cet acheteur ; valeurs de comparaison du même secteur et du même pays. Ni prévision, ni conseil juridique. Au 08/09/2026.
Soumissionnaires étrangers
En Allemagne · Logiciels & systèmes informatiques, 343 marchés ont été remportés par des entreprises étrangères sur 3 ans (sur 16 177 attributions recensées) — surtout de Suisse, Italie, Autriche.
Concurrence habituelle : médiane 2 (sur 50 marchés).
Ce que recherche l'acheteur
2.1 NVIDIA Deep Learning System DGX B300-Cluster - Los 1 Erforderliche Beschaffung von vier NVIDIA DGX B300 Systemen zur effizienten Bearbeitung rechenintensiver KI-Fragestellungen (z. B. medizinische Bildgebung, digitale Pathologie, Omics und NLP). Das System dient als zentrale Infrastruktur und ermöglicht über fortschrittliche Virtualisierung mit DGX OS / NVIDIA Enterprise AI die flexible Bereitstellung von GPU-Arbeitsplatzumgebungen für universitäre Partner im RACOON Verbundprojekt. Dabei fügen sich die neuen Systeme nahtlos in die bereits bestehende Management-Infrastruktur ein, welche auf dem NVIDIA Base Command Manager und NVIDIA Mission Control basiert. Dies sichert eine hocheffiziente, konsistente Administration ohne zusätzlichen Einarbeitungs- oder Migrationsaufwand für das Betriebsteam. Da sämtliche Algorithmen und KI-Modelle auf der proprietären NVIDIA CUDA-Architektur…
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… basieren, ist das System technisch alternativlos; eine Umstellung auf andere Architekturen oder APIs wäre mit einem unverhältnismäßig hohen und wirtschaftlich nicht vertretbaren Aufwand verbunden. Zudem baut das vorhandene GPU-Cluster-Management nativ auf diesem Software-Stack auf. Die gewählte Blackwell-Generation (B300) bietet mit 8x NVIDIA B300 GPUs, 2304 GB Gesamtspeicher und einer 800 Gbit/s InfiniBand-Anbindung die einzig adäquate Leistungsklasse. Zudem garantiert die enorme Leistungsdichte (10 HE im Rack bei max. 15,1 kW pro System) eine ressourcenschonende Integration in das kapazitätsbegrenzte Rechenzentrum. 2.2 NVIDIA GPU-Server, Netzwerk sowie Spark Cluster - Los 2 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.
Marché
Qui a déjà remporté des marchés ici
| Entreprise | Attributions | Période |
|---|---|---|
| Siemens Healthcare GmbH · Erlangen | 13 | 2016–2025 |
| Philips Healthcare · Hamburg | 6 | 2017–2020 |
| Ziehm Imaging GmbH · Nürnberg | 4 | 2017–2019 |
| Sysmex Deutschland GmbH · Norderstedt | 4 | 2016–2024 |
| Siemens Healthineers AG | 4 | 2025 |
À quelle fréquence cet acheteur lance ce type de marché
Qui connaît le rythme se prépare au lieu de réagir.