Los 2: NVL72
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Im Rahmen eines öffentlich geförderten europäischen Projekts zu offenen großen Sprachmodellen veröffentlicht die Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover (LUH) diese europaweite Ausschreibung für GPU- und CPU-Rechenkapazitäten für das Pretraining und Post-Training großer Sprachmodelle (LLMs). Die Beschaffung ist in zwei Lose unterteilt, die zwei technisch unterschiedlichen Systemklassen entsprechen: Los 2 betrifft Rack-Scale-Systeme gemäß der NVIDIA-GB200- oder GB300-NVL72-Referenzarchitektur oder neuer. Gegenstand sind das Pre-Training und Post-Training eines MoE-Modells mit mehr als 350 Milliarden Parametern, beispielsweise durch Reinforcement Learning mit verifizierbaren Belohnungen. Die NVLink-Domäne mit 72 GPUs ist für diese Modellgröße technisch erforderlich (Anhang A.4). - Referenz-GPU NVIDIA GB200 NVL72 (2,5 × 10¹⁵ FLOPs/s BF16 Dense je GPU); GB300 NVL72 oder neuere NVIDIA-Rack-Scale-Referenzarchitekturen (z. B. Vera Rubin NVL144) sind zulässig. - Verbindliche Mindest
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- Germany
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- Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover
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