So bietet man in diesem Land: Portale, Fristen, Schwellenwerte →
KI-Bestandsinfrastruktur-Erweiterung - Projekt Racoon
Ihr Weg zur Abgabe
- Frist: 23. September um 22:00 — noch 12 Tage.
- Die Abgabestelle steht in der Bekanntmachung (Link rechts).
- Nachweise sammeln — die Eignungsanforderungen stehen oben auf dieser Seite; zu vielen sagt Ihnen die Analyse, wie Sie drankommen.
Clement Was die Zahlen über diesen Auftraggeber sagen
- In dieser Branche vergibt der Auftraggeber etwa alle 4 Monate (53 Zuschläge, zuletzt September 2025) — rechnerisch war die nächste Vergabe um Januar 2026 fällig. Den letzten Zuschlag erhielt Firemetrics GmbH.n = 53
- 26 % der Zuschläge dieses Auftraggebers gingen an Unternehmen, die hier schon einmal gewonnen hatten (173 Zuschläge seit 2017, verteilt auf 128 Unternehmen). Das ist deutlich weniger als in der Branche üblich (47 %) — dieser Auftraggeber wechselt seine Lieferanten öfter als andere.n = 173 Zuschläge seit 2017
- Von der Bekanntmachung bis zum Zuschlag vergehen hier im Median 380 Tage (77 Verfahren). Branche: 72 Tage.n = 77
- Im Median lag nur ein Angebot je Verfahren auf dem Tisch (157 Verfahren mit Bieterzahl); bei 58 % blieb es bei einem einzigen Bieter. Branche: 1 Angebote im Median.n = 157
- In 9 Verfahren mit strukturierten Eignungskriterien verlangte dieser Auftraggeber am häufigsten: Qualitätsmanagement (4 von 9), Qualitätskontrolle durch Prüfstellen (4 von 9), Technisches Personal für die Qualitätskontrolle (1 von 9), Versorgungssicherheit gefordert (1 von 9).n = 9
Aus den dokumentierten Zuschlägen dieses Auftraggebers; Vergleichswerte aus derselben Branche und demselben Land. Keine Prognose, keine Rechtsberatung. Stand 08.09.2026.
Was der Auftraggeber sucht
Eine Universität beschafft vier hochleistungs-KI-Rechner (DGX B300) und weitere GPU-Server sowie Netzwerk-Hardware für ihr Forschungs-Rechenzentrum, um medizinische Bildanalyse, Genomik und KI-Modelle zu bearbeiten.
- Vier NVIDIA DGX B300 Systeme mit jeweils 8x NVIDIA B300 GPUs, 2304 GB Gesamtspeicher und 800 Gbit/s InfiniBand-Anbindung
- Zusätzliche NVIDIA DGX-Spark-Systeme und ein weiterer GPU-Server für das Research Compute Cluster (RCC)
- Integration in bestehende NVIDIA CUDA-Architektur und Slurm-basierte Infrastruktur ohne Migrationsaufwand
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…
Vollständige Beschreibung anzeigen
… 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.
Auftrag
Art der Leistung
Wer bei diesem Auftraggeber bisher gewonnen hat
Über alle Auftragsarten dieses Auftraggebers — nicht nur diese Sparte. Eine Stadt kauft Software und Feuerwehrfahrzeuge beim selben Einkauf.
| Unternehmen | Zuschläge | Zeitraum |
|---|---|---|
| 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 |
Wie oft dieser Auftraggeber so etwas ausschreibt
Kontakt Vergabestelle
Taktik
Wenn dieser Auftraggeber in dieser Branche vergeben hat, gingen meist nur ein bis zwei Angebote ein. Ein solides Angebot hat hier echte Chancen. (Erfahrungswert aus 50 abgeschlossenen Vergaben — keine Aussage über dieses Verfahren.)
Dieses Verfahren gibt 15 Tage zwischen Veröffentlichung und Frist — üblich in Deutschland sind 32 (Mittel aus 20.059 Verfahren). Deutlich knapper als üblich: hier zählt die erste Woche.
Bieter aus dem Ausland
In Deutschland · Software & IT-Systeme gingen 343 Aufträge der letzten 3 Jahre an ausländische Firmen (von 16.177 erfassten Vergaben) — vor allem aus CH, Italien, Österreich.
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