Zusammenfassung
Automatisch erstellt aus den VergabeunterlagenDie Fraunhofer-Gesellschaft (Einkauf B12) beschafft einen GPU-beschleunigten KI-Server (Workstation-Server, 1 Stück) für das Fraunhofer-Institut IFF in Magdeburg. Das System wird für den Betrieb großer KI-Modelle (z.B. LLMs, multimodale Modelle, Embedding-Modelle) benötigt und muss mit 4 professionellen Hochleistungs-GPUs im Dauerbetrieb laufen.
Angebote müssen bis 14.09.2026, 10:00 Uhr (MESZ) elektronisch über das Vergabeportal eingereicht werden. Es gibt keine Losaufteilung und keine Nebenangebote sind zugelassen.
Zuschlagskriterien: 70 % Preis, 30 % Lieferzeit.
Optional: Falls eine Lieferung bis 01.12.2026 nicht möglich ist, ist eine Bankbürgschaft beizubringen (Preis dafür als separate Angebotsposition).
Zeitplan & Fristen
Aus den Vergabeunterlagen extrahiertZuschlagskriterien
Gewichtung laut Vergabeunterlagen- Preis70%
Gesamtpreis für Server und optionale Bankbürgschaft
- Lieferzeit30%
Lieferzeit als Zuschlagskriterium; Ziel ist Lieferung und Rechnungslegung bis 01.12.2026
Leistungsumfang
Aus den VergabeunterlagenGesamtgegenstand
Beschaffung von 1 Stück GPU-beschleunigtem KI-Server (Workstation-Server) inkl. Lieferung an den Erfüllungsort Fraunhofer IFF, Sandtorstr. 22, 39106 Magdeburg. Das System muss vollständig montiert, getestet und betriebsbereit geliefert werden. Vertragsart: Kauf.
Optionale Position: Bankbürgschaft (1 Stück), falls Lieferung und Rechnungslegung nicht bis 01.12.2026 möglich sind. Der Preis für die Bankbürgschaft ist als separate Position im Angebot aufzuführen.
Bauform & Einsatzprofil
Server- oder Workstation-Serversystem in Rackmount-Bauform inkl. Einbauschienen, geeignet für Rechenzentrums- bzw. Laborbetrieb. Auslegung auf Dauerbetrieb mit 4 professionellen Hochleistungs-GPUs.
Prozessor (CPU)
Server-/Workstation-Prozessor, Architektur x86-64, aktuelle Generation, mit mindestens:
Grafikkarten (GPU)
4 identische professionelle GPU-Beschleuniger mit mindestens:
Arbeitsspeicher
Mindestens 256 GB RAM, DDR5 ECC RDIMM/LRDIMM, mindestens DDR5-5600 MT/s. Erweiterbarkeit auf mindestens 1 TB wird empfohlen.
Massenspeicher
Netzwerk
Netzteile & Stromversorgung
Redundante Hot-Plug-Netzteile (N+1 oder besser), mindestens 80 PLUS Platinum zertifiziert, mit mindestens 15 % Reserve über Volllast. GPU-Stromanschlüsse müssen enthalten sein.
Firmware, BIOS & Sicherheitsfunktionen
Qualitätssicherung & Service
Software & Kompatibilität
Kompatibilität mit gängigen Linux-Distributionen und KI-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow, ONNX Runtime oder gleichwertig.
Lieferung & Zahlung
Lieferung und Rechnungslegung bis spätestens 01.12.2026. Zahlungsziel: 30 Tage netto nach Wareneingang. Falls dieser Termin nicht gehalten werden kann, ist eine Bankbürgschaft erforderlich.
Eignungskriterien
Geforderte Nachweise laut VergabeunterlagenFirmenprofil
Kurzes Firmenprofil mit Angabe zur Geschäftsform, in Textform (keine Links, keine Bilder). Falls Subunternehmer eingesetzt werden, sind diese mit ihrem prozentualen Anteil zu benennen; andernfalls ist im entsprechenden Feld 'NEIN' einzutragen.
Wirtschaftliche Leistungsfähigkeit
Angabe zum Umsatz der letzten zwei Geschäftsjahre. Konkrete Mindestschwellen sind in den Vergabeunterlagen nicht definiert.
Referenzen
Genau 1 Referenzprojekt, passgenau zur Leistungsanforderung (GPU-beschleunigte Server-/Workstation-Systeme für den Betrieb großer KI-Modelle). Die Referenz darf nicht älter als 2 Jahre sein. Falls Ansprechpartner aus Datenschutzgründen nicht benannt werden, ist eine Kategorisierung des Referenz-Auftraggebers (Forschung, Industrie, andere öffentliche Auftraggeber) vorzunehmen und die Vergleichbarkeit mit der ausgeschriebenen Leistung zu bestätigen.
Ausschlussgründe
Abgezeichnete Eigenerklärung zum Nichtvorliegen von Ausschlussgründen nach § 123 und § 124 GWB. Falls Subunternehmer eingesetzt werden, ist die Eigenerklärung auch für diese vorzulegen.
Subunternehmer – zusätzliche Erklärungen (falls eingesetzt)
Bei Einsatz von Subunternehmern zusätzlich:
Nach Zuschlag
Vor Zuschlag wird vom erstplatzierten Bieter ein Auszug aus dem Wettbewerbsregister durch den Auftraggeber eingeholt.
Passgenaue Referenz: GPU-beschleunigtes Server-/Workstation-System für den Betrieb großer KI-Modelle (z.B. LLMs, multimodale oder Embedding-Modelle)
Vergleichbarkeit ist vom Bieter zu bestätigen; falls Ansprechpartner aus Datenschutzgründen nicht benannt werden dürfen, ist eine Kategorisierung des Auftraggebers (Forschung, Industrie, andere öffentliche Auftraggeber) und die Vergleichbarkeit mit der ausgeschriebenen Leistung zu bestätigen