Dostawa stacji roboczej Deep Learning Workstation
Notice description
Powstaje w kontekście projektu:
FEPW.01.01-IP.01-1628/25 - Skyinspection Predict – automatyczne inspekcje i predykcja uszkodzeń AI
Deep Learning Workstation – minimalne wymagania (1 zestaw):
▪ Przeznaczenie i funkcjonalność:
o Trenowanie, walidacja i testowanie modeli sztucznej inteligencji, w szczególności modeli przetwarzających obrazy inspekcyjne o wysokiej rozdzielczości i dane termowizyjne;
o Lokalna inferencja modeli AI, z możliwością pracy bez połączenia z usługami chmurowymi;
o Równoległe przetwarzanie, kompresja, przygotowanie i augmentacja danych obrazowych, w tym zdjęć pozyskiwanych z dronów;
▪ Procesor i akceleracja obliczeń:
o Wielordzeniowy procesor umożliwiający równoległe przetwarzanie obrazów, preprocessing, augmentację i batchowanie danych;
o Akceleracja GPU zoptymalizowana do obliczeń AI, umożliwiająca przyspieszanie uczenia sieci neuronowych i inferencji;
▪ Pamięć i magazyn danych:
o Pamięć operacyjna minimum 128 GB, zunifikowana i współdzielona przez CPU i GPU;
o Pamięć masowa SSD/NVMe minimum 4 TB;
▪ Środowisko pracy i kompletność zestawu:
o Zainstalowane i skonfigurowane środowisko umożliwiające trenowanie i uruchamianie modeli AI oraz przetwarzanie danych obrazowych;
o W architekturze wielowęzłowej: komplet połączeń, przewodów i konfiguracji komunikacji między jednostkami, umożliwiający wykorzystanie zestawu do obliczeń rozproszonych;
▪ Wydajność inferencyjna i komunikacyjna:
o Dla Gemma 4 31B/FP8: dekodowanie ≥10 tok·s⁻¹ przy współbieżności 1 i długości wyjścia 128 tokenów oraz prefill ≥2500 tok·s⁻¹ dla sekwencji wejściowej 2048 tokenów;
o Dla DeepSeek V4 Flash 0731/Q2 z dekodowaniem spekulacyjnym: dekodowanie ≥40 tok·s⁻¹ przy temperaturze 0 i długości wyjścia 512 tokenów;
o W architekturze wielowęzłowej: agregowana przepustowość RDMA ≥180 Gb·s⁻¹;
▪ Referencyjne obciążenie uczenia modeli obrazowych:
o Model ResNet-50, zbiór Oxford-IIIT Pet, 100 epok. Estymowany czas realizacji wynosi około 390 s przy założonym współczynniku przyspieszenia obliczeń S = 2;
Okres gwarancji: 24
Miejsce realizacji
Cała polska
FEPW.01.01-IP.01-1628/25 - Skyinspection Predict – automatyczne inspekcje i predykcja uszkodzeń AI
Deep Learning Workstation – minimalne wymagania (1 zestaw):
▪ Przeznaczenie i funkcjonalność:
o Trenowanie, walidacja i testowanie modeli sztucznej inteligencji, w szczególności modeli przetwarzających obrazy inspekcyjne o wysokiej rozdzielczości i dane termowizyjne;
o Lokalna inferencja modeli AI, z możliwością pracy bez połączenia z usługami chmurowymi;
o Równoległe przetwarzanie, kompresja, przygotowanie i augmentacja danych obrazowych, w tym zdjęć pozyskiwanych z dronów;
▪ Procesor i akceleracja obliczeń:
o Wielordzeniowy procesor umożliwiający równoległe przetwarzanie obrazów, preprocessing, augmentację i batchowanie danych;
o Akceleracja GPU zoptymalizowana do obliczeń AI, umożliwiająca przyspieszanie uczenia sieci neuronowych i inferencji;
▪ Pamięć i magazyn danych:
o Pamięć operacyjna minimum 128 GB, zunifikowana i współdzielona przez CPU i GPU;
o Pamięć masowa SSD/NVMe minimum 4 TB;
▪ Środowisko pracy i kompletność zestawu:
o Zainstalowane i skonfigurowane środowisko umożliwiające trenowanie i uruchamianie modeli AI oraz przetwarzanie danych obrazowych;
o W architekturze wielowęzłowej: komplet połączeń, przewodów i konfiguracji komunikacji między jednostkami, umożliwiający wykorzystanie zestawu do obliczeń rozproszonych;
▪ Wydajność inferencyjna i komunikacyjna:
o Dla Gemma 4 31B/FP8: dekodowanie ≥10 tok·s⁻¹ przy współbieżności 1 i długości wyjścia 128 tokenów oraz prefill ≥2500 tok·s⁻¹ dla sekwencji wejściowej 2048 tokenów;
o Dla DeepSeek V4 Flash 0731/Q2 z dekodowaniem spekulacyjnym: dekodowanie ≥40 tok·s⁻¹ przy temperaturze 0 i długości wyjścia 512 tokenów;
o W architekturze wielowęzłowej: agregowana przepustowość RDMA ≥180 Gb·s⁻¹;
▪ Referencyjne obciążenie uczenia modeli obrazowych:
o Model ResNet-50, zbiór Oxford-IIIT Pet, 100 epok. Estymowany czas realizacji wynosi około 390 s przy założonym współczynniku przyspieszenia obliczeń S = 2;
Okres gwarancji: 24
Miejsce realizacji
Cała polska
Time limit for receipt of tenders
Thu Nov 19 22:59:59 GMT 2026
Location
Kraj: Polska
Category assortment
Hardware, parts and accessories
Buyer details
SKYINSPECTION SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
Stanisława Sulimy 1
82-300 Elbląg
Województwo: warmińsko-mazurskie
Kraj: Polska
NIP: 5783172730
Stanisława Sulimy 1
82-300 Elbląg
Województwo: warmińsko-mazurskie
Kraj: Polska
NIP: 5783172730
