Öffentliche Ausschreibung Frist abgelaufen

Beschaffung von KI-Inferenz-IT-Equipment und Infrastruktur für das Forschungszentrum Jülich zur Erweiterung der JUPITER-Supercomputer-Umgebung.

Auftraggeber
Forschungszentrum Jülich GmbH -Team Infrastruktur-
Standort
Nordrhein-Westfalen, Jülich
Abgabefrist
Frist abgelaufen
Vertragsbeginn
01.03.2027
Projektvolumen
23.100.000,00 €
Reichweite
EU-weit
Zeitplan
Veröffentlicht
vor 45T
Teilnahme
vor 10T
Heute
Vertragsbeginn
in 198T
Quelle: subreport.de Veröffentlicht am: 01.07.2026 Originaltitel: JARVIS Eine zentrale Plattform für KI Inferenz • Acquisition of AI inference IT equipment including hardware and mandatory software. • Rack infrastructure, including power distribution units (PDU) and cooling distribution units (CDU) optimized for the offered IT equipment. • Delivery and installation services. • Hardware and software maintenance and support services for five (5) years.
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Projektübersicht

Das Forschungszentrum Jülich (FZJ) schreibt die Beschaffung von IT-Equipment für das Projekt 'JARVIS' (JUPITER Advanced Research Vehicle for Inference Services) aus. Ziel ist die Erweiterung der bestehenden Exascale-Infrastruktur um ein heterogenes System für KI-Inferenz-Workloads. Der Leistungsumfang umfasst die Lieferung und Installation von Hardware, Software, Rack-Infrastruktur (PDU, CDU) sowie einen fünfjährigen Wartungs- und Supportvertrag. Das System soll in die bestehende Cloud-Infrastruktur integriert werden und Funktionen wie Confidential Computing sowie ein hochperformantes Interconnect-Netzwerk bieten.

Beschaffung von IT-Equipment für KI-Inferenz, inklusive Hardware, Software, Rack-Infrastruktur sowie Installations- und Wartungsleistungen für das Forschungszentrum Jülich.

Standort Projekt

Wilhelm-Johnen-Str, 52428 Jülich, DEU

Finanzen

Projektwert 23.100.000,00 €

Technische Details

Besondere Bedingungen

  • eRechVO verpflichtend
  • Bürgschaft gem. VOL/B § 18
  • Verhandlungsverfahren mit Teilnahmewettbewerb

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MK
Mario Kötter
Projektleiter ·cadventure GmbH

Bekanntmachungs-ID: 317b3cc4-13d2-438a-82bf-777834d37b06

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