I-Licitaciones
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Resuelta

Adquisición de equipamiento para computación de altas prestaciones, virtualización, big data e Inteligencia Artificial para el Instituto de Ingeniería Informática de la Universidad de Sevilla (I3US).

22/39212 • Rectorado de la Universidad de Sevilla

Presupuesto Base

467.041,78€

Sin Impuestos

467.041,78€

Importe Total

565.120,55€

Contratación: 15/12/2022
Actualización: 14/04/2023 09:36

⬥ Adjudicaciones

IAAS365, S.L.

B86679362

565.070,00€

Final: 467.000,00€

Por ser la oferta más ventajosa conforme al Acta de adjudicación

1 15/12/2022 1
Categoría: Superordenador.

Documentación

6 PPT.pdf

Pliego Prescripciones Técnicas

3 PCAP.pdf

Pliego Cláusulas Administrativas

00Documento DEUC.doc

Documentación Adicional

00DEUC Instrucciones para cumplimentar Documento DEUC.docx

Documentación Adicional

0 Autorizacion Admon Reajuste Anualidades.pdf

Documentación Adicional

5 Modelos PCAP.docx

Documentación Adicional

4 ANEXOS PCAP.pdf

Documentación Adicional

Informe S2

Documento General

RESULTADOS MESA 2

Documento General

Acta Mesa 1

Documento General

Actos públicos informativos o de aperturas de ofertas

Documento General

RESPUESTA A CONSULTAS LICITADORES

Documento General

Acuerdo de iniciación del expediente

Documento General

Documento de aprobación del expediente

Documento General

Nota Informativa

Documento General

Memoria justificativa

Documento General

RC

Documento General

Ubicación

Sevilla

Contacto y Plazos

Fecha Límite Presentación

19/10/2022 18:00h
[email protected]
954551040

Duración

3 Meses

Criterios de Adjudicación

Mejoras:Número total de nodos para virtualización de servicios, HPC y Big Data 12%
Plazo de entrega 2%
Mejoras: Capacidad total de almacenamiento secundario en los nodos N, M y X 2%
Cualidad de los bienes: calidad, valor técnico, características estéticas y funcionales, accesibilidad, y diseño universal 30%
Valoración económica del precio 2%
Mejoras: Número total de núcleos físicos por socket para los nodos de virtualización de servicios, HPC y Big Data, o nodos N 12%
Mejoras: Número total de nodos “fat node” para computación con CPU 12%
Mejoras: Capacidad total de memoria RAM por socket en los nodos N, M y X 5%
Mejoras: Número total GPUs en el clúster instaladas en los nodos M, no fat (número GM) para computación GPU y Deep Learning 17%
Servicio de mantenimiento y garantía del equipamiento 6%

Requisitos de Solvencia

Económica

Según Anexo IV.

Técnica

  • Según Anexo IV.