Zusammenfassung
Automatisch erstellt aus den VergabeunterlagenWorum geht's?
Das Fraunhofer-Institut IAO in Stuttgart kauft einen leistungsstarken GPU-Rechner für KI-Forschung. Damit sollen große Sprachmodelle (LLMs) lokal betrieben, getunt und für Inferenz genutzt werden.
Was wird geliefert?
Ein rackfähiges Komplettsystem (19-Zoll) mit mindestens 6 NVIDIA-GPUs der Blackwell-Architektur (z. B. NVIDIA B200 oder neuer), zusammengeschaltet per NVLinkInsgesamt mindestens 1.024 GB Grafikkartenspeicher und mindestens 54 PFLOPS RechenleistungCPU mit mindestens 128 Kernen, Linux-UnterstützungMindestens 1.024 GB RAM, 8 TB SSD (RAID 0)Mindestens 100 GBit/s Netzwerkanbindung inkl. nötiger Optiken/KabelVorinstalliertes Linux, Treiber und gängige KI-FrameworksMaximal 25 kW Stromaufnahme
Was gehört noch dazu?
Lieferung, Montage und Vor-Ort-Inbetriebnahme im Serverraum des Fraunhofer IAO in StuttgartEinmalige Ersteinweisung in die Nutzung3 Jahre Gewährleistung auf alle Teile sowie 3 Jahre Vor-Ort-Support mit Teiletausch (wenn nicht durch Herstellergarantie abgedeckt)
Rahmenbedingungen:
Budget: maximal 369.000 € netto (Gesamtpreis)Lieferung & Inbetriebnahme: bis spätestens 30.11.2026Angebotsfrist: 08.09.2026, 11:00 Uhr MESZ – nur elektronisch über die Fraunhofer-Vergabeplattform
Zeitplan & Fristen
Aus den Vergabeunterlagen extrahiertNoch 24 Tage bis zur Angebotsfrist — 08. September 2026
HEUTE
Termin / FristAUG2026SEPOKTNOVDEZ
Veröffentlichung
Angebotsfrist
Angebotsöffnung
Bindefrist
Lieferung und Inbetriebnahme
Support & Gewährleistungbis 2029
Vertragslaufzeitbis 2029
Zahlungsziel
vor Angebotsabgabenach Angebotsabgabegeschätzt
Zuschlagskriterien
Gewichtung laut VergabeunterlagenPreis & Qualität5 Kriterien
Preis 35%Qualität 65%
- Preis35%
Bewertet wird der Gesamtpreis (inkl. Optionen). Lineare Interpolation: niedrigster Preis erhält 100 Punkte, das Doppelte des niedrigsten Preises erhält 0 Punkte und führt zum Ausschluss.
- Technische Ausführung60%
Technische Leistungsfähigkeit der GPU-Hardware, bestehend aus den Unterkriterien GPU-Architektur, Rechenleistung und Grafikspeicher.
- Servicelevel / Support5%
Telefonische Support-Erreichbarkeit. Mindestanforderung 8 h an 5 Tagen pro Woche (0 Pkt.), 24 h an 7 Tagen pro Woche (100 Pkt.). Binäre Bewertung.
Metrische Kriterien: Lineare Interpolation - niedrigster Wert erhält 100 Punkte, der doppelte Wert erhält 0 Punkte (bei Preis: zusätzlich Ausschluss). Nicht-metrische Kriterien: Punkteskala 0-100, beste Lösung erhält 100 Punkte, 0 Punkte führt zum Ausschluss. Gesamtpunktzahl = Summe der gewichteten Punkte je Zuschlagskriterium.
KI-Hinweis: Alle Zuschlagskriterien inkl. Gewichtungen und Bewertungsmethoden sind vollständig im Dokument (Wertungsschema im Leistungsverzeichnis und Anlage 2) angegeben.
Leistungsumfang
Aus den VergabeunterlagenSystemkern: GPUs & Rechenleistung
Mindestens 6 GPUs, NVIDIA Blackwell-Architektur oder neuer (z. B. NVIDIA B200/B300)Insgesamt mindestens 1.024 GB Grafikkartenspeicher (VRAM)Mindestens 54 PFLOPS RechenleistungGPUs zusammengeschaltet (z. B. NVLink)CUDA-kompatibel, geeignet für Maschinelles Lernen / Deep Learning
CPU, Speicher & Netzwerk
Prozessor mit mindestens 128 Kernen, Linux-Unterstützung, geeignet für die GPU-KonfigurationArbeitsspeicher: mindestens 1.024 GB RAM (mindestens so viel RAM wie VRAM)Festplattenspeicher: mindestens 8 TB SSD im RAID-0-VerbundNetzwerk: mindestens 100 GBit/s, inkl. nötiger Optiken und Kabel
Formfaktor, Strom & Software
19-Zoll-Rack-Montage inkl. Montage-KitMaximal 25 kW LeistungsaufnahmeVorinstallation eines Linux-Betriebssystems, Treibern und gängiger KI-FrameworksKI-Server soll selbstständig betreibbar sein (Plug-and-Play)Netzkabel und nötige Peripherie sind mitzuliefern
Lieferung, Montage & Inbetriebnahme
Lieferung an das Fraunhofer IAO, Stuttgart, in den dortigen ServerraumTransporttechnik (z. B. Hubwagen) für die Montage ist vom Auftragnehmer bereitzustellenVor-Ort-Montage und -Inbetriebnahme durch den AuftragnehmerEinmalige Ersteinweisung in die Nutzung des Systems nach Inbetriebnahme
Eignungskriterien
Geforderte Nachweise laut VergabeunterlagenTechnische Leistungsfähigkeit & Partnerschaft
Nachweis als zertifizierter NVIDIA-Partner (z. B. NVIDIA Elite Partner oder vergleichbar) – Zertifikatskopie dem Angebot beifügenNachweis von Erfahrung und Kompetenz bei Lieferung, Montage und Inbetriebnahme von GPU-Rechnern (über Referenzprojekte)
Referenzen
Mindestens 3 vergleichbare Referenzprojekte aus den letzten 3 Jahren (nicht älter als 2022)Vergleichbar bedeutet: Lieferung und Betrieb leistungsstarker KI-Hardware (GPUs für ML/LLMs), rackfähige Komplettsysteme, vergleichbare SpezifikationenPro Referenz: Kurzbeschreibung und Name des Auftraggebers (oder anonymisierte Kategorie bei Datenschutz)
Wirtschaftliche Leistungsfähigkeit
Umsatz der letzten drei GeschäftsjahreFalls Auftragswert > 500.000 €: Bonitätsauskunft wird vom Auftraggeber eingeholt (z. B. Creditreform); Bieter muss ggf. Daten bereitstellenHinweis Creditreform-Score (aus den Unterlagen): 100–306 = wirtschaftliche Leistungsfähigkeit zu erwarten, 307–359 = fraglich (Möglichkeit zur Darlegung), 360–600 = Ausschluss möglich
Ausschlussgründe & Sanktionen
Eigenerklärung, dass keine Ausschlussgründe nach § 123 und § 124 GWB vorliegenEigenerklärung gemäß EU-Verordnung 833/2014 (Russland-Sanktionen): Der Bieter und ggf. eingesetzte Unterauftragnehmer/Lieferanten (> 10 % Auftragswert) dürfen keinen Bezug zu Russland im Sinne der Verordnung haben; Zusicherung gilt auch für die Vertragslaufzeit
Unternehmensprofil & Unterauftragnehmer
Firmenprofil: Gründungsjahr, Meilensteine, Mitarbeiterzahl, hergestellte Produkte / erbrachte Leistungen (in Textform, keine Links/Bilder)Bei Einsatz von Nachunternehmern: Name, prozentualer Anteil am Auftrag, Verfügbarkeit sowie Eignungsnachweise; Darlegung des Umfangsanteils am Auftragsgegenstand
Referenzprojekte
mindestens 3 ReferenzenZeitraum: nicht älter als 2022 (letzte 3 Jahre bis Angebotsabgabe)Volumen: nicht spezifiziert
Vergleichbare Lieferung und Inbetriebnahme von GPU-Rechnern für KI-Anwendungen (z. B. Hardware für Maschinelles Lernen / LLMs, rackfähige Komplettsysteme mit GPU-Clustern)
Kurzbeschreibung des Projekts und Name des Auftraggebers (oder anonymisierte Kategorie bei Datenschutz); vergleichbare Spezifikationen (GPU-Systeme, Speicherkapazitäten, Rechenleistung)
KI-Hinweis: Alle Eignungskriterien wurden per KI aus den Vergabeunterlagen extrahiert. Mit TendiGo prüfen Sie in wenigen Minuten, ob Ihr Unternehmen die Anforderungen erfüllt.
Wettbewerb & Angebotsprognose
Erwartete Konkurrenz auf Basis vergleichbarer Vergaben1–3Angebote erwartet
Median vergleichbarer Vergaben: rund 2 Angebote
Wahrscheinliche Bieterzahl
1–3 · 54%4–10 · 28%11+ · 17%
Checkliste zur AngebotsabgabeKonkrete Schritte laut Vergabeunterlagen0 von 20 erledigt
Angebotsformular & Preisangaben
Technisches Angebot & Hardware-Nachweis
Eignungsnachweise
Referenzen
Unterauftragnehmer & Sonstiges
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Auf einen Blick
Auftraggeber
Fraunhofer-Gesellschaft - Einkauf B12 | Vergabekammern des Bundes | Fraunhofer Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Datenservice Öffentlicher Einkauf (in Verantwortung des Beschaffungsamts des BMI)
Anschrift
80686 München
Ort
70569 Stuttgart
Kategorie
Baden-Wuerttemberg
Veröffentlicht
Angebotsfrist
Auftraggeber-Website
vergabe.fraunhofer.de/ ↗Weitere Ausschreibungen Baden-Wuerttemberg
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