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[R26BK01790255] 고성능 GPU 모델 검증 서버 구매

[물품] 발주기관: 주식회사 노타 계약방법: 일반경쟁 추정가격: 3.7억원 입찰일시: 2026-10-27 10:00
#물품

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===== 입찰공고문_고성능GPU모델검증서버_노타.pdf =====
조달물자(내자) 구매입찰공고
내자 공고 제 R26BK01790255-000 호

1. 입찰에 부치는 사항
입찰건명

고성능 GPU 모델 검증 서버 구매 수요기관 주식회사 노타 계약방법 일반경쟁 / 총액계약 낙찰자선정방법 규격가격동시입찰 품명 고성능 GPU 모델 검증 서버

(세부품명 : 컴퓨터서버, 4321150102)

수량 및 단위 2대 분할납품 불가 사업금액 407,000,000원 (부가가치세 포함) 추정가격 370,000,000원 (부가가치세 별도) 입찰방법 전자입찰 (국가종합전자조달시스템 나라장터) 전자입찰서 접수

2026.10.27(화) 10:00 ~ 2026.11.03(화) 10:00

규격서 평가

2026.11.03(화) 10:00 이후 (개찰 전)

개찰일시 2026.11.03(화) 11:00 납품기한 계약일로부터 30일 이내 인도조건 납품장소 설치도 납품장소

충청남도 홍성군 홍북읍 첨단산단5길 6, 내포지식산업센터 402·403호

하자담보책임기간

(운송, 설치, 환경 구성, 구동 확인 포함)

납품 완료일로부터 2년

2. 입찰참가자격
가. 「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령」 제12조에 따른 경쟁입찰참가자격을 갖춘 자
나. 입찰참가자격 등록마감일시 2026.11.02(월) 18:00까지 나라장터에 입찰참가자격을 등록한 자
※ 조달청 입찰참가자격 등록 업무는 평일 09:00~18:00에만 처리되므로 미리 등록하시기 바랍니다.

다. 「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령」 제76조에 따라 입찰참가자격 제한을 받고
있는 자는 참가할 수 없음

3. 규격입찰서 제출
가. 제출방법 : 나라장터 전자제출 (정성제안서)
나. 제출기한 : 전자입찰서 마감일시와 동일 (2026.11.03(화) 10:00)
다. 제출서류
1) 제조사 공식 제품사양서
2) 규격 대비표 (자유 양식, 규격서 항목별 충족 여부 기재)

주식회사 노타 | 고성능 GPU 모델 검증 서버 구매 입찰공고

3) CPU와 GPU 슬롯 간 PCIe 연결 구성도 및 슬롯별 링크 세대·레인 수
4) 물품 공급 및 기술지원 확약서 (자유 양식)
라. 규격서의 요구 조건을 충족하지 못하거나 제출서류가 누락된 경우 규격 부적합으로 처리함

4. 낙찰자 결정방법
가. 규격 평가 결과 적합 판정을 받은 자의 가격입찰서만 개찰함
나. 예정가격 이하로 투찰한 자 중 최저가격으로 투찰한 자를 낙찰자로 결정함
다. 예정가격은 복수예비가격 15개 중 입찰자가 추첨한 4개의 산술평균으로 결정함
라. 낙찰자가 없는 경우 재입찰할 수 있음

5. 기타사항
가. 낙찰자는 계약 체결 시 청렴계약 이행서약서를 제출하여야 함
나. 납품 시 제품 모델로 인증받은 전파인증서, 제조사 공급자 증명원 및 기술지원확약서를
제출하여야 함
다. 이 공고에 명시되지 않은 사항은 「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률」 및 관계 법령에
따름
라. 문의처 : 주식회사 노타 재무팀 (02-555-8659)

2026. 10. 26. 주식회사 노타 주식회사 노타 | 고성능 GPU 모델 검증 서버 구매 입찰공고

===== 물품구매규격서_v3_20261019_최종본.pdf =====
물품구매규격서
COMMODITY DESCRIPTION
품목번호

품 명 단위 수량 Item No. Description Unit Q'ty 4321150102 고성능 GPU 모델 검증 서버 대 2

Ⅰ. 제품 사용 용도
1. 본 장비는 NPU-aware VLA/VLM 모델 경량화 연구에서 원본 모델과 경량화 모델의 성능을 검증하기 위한
GPU 서버 장비이다. 주요 용도는 다음과 같다.

  • 학습이 완료된 VLA/VLM 모델을 PCIe 기반 GPU 서버 환경으로 이식하여 모델 이식성, 추론 성능, 메모리

사용량, 장시간 운영 안정성을 검증
  • 원본(비경량화) 모델의 GPU 기준(baseline) 성능을 4-way 분산추론으로 측정하고,

양자화·프루닝·지식증류를 적용한 경량화 모델과 정확도·추론 지연시간·처리량·압축률·GPU 메모리 사용량을
동일 하드웨어·동일 소프트웨어 조건에서 비교
  • GPU 기준 성능을 바탕으로 이종 반도체 환경의 성능 예측 및 워크로드 오케스트레이션 연구에 활용

2. 본 장비는 모델 학습이 아닌 추론 검증 전용이며, 모델 학습 워크로드는 수행하지 않는다.

Ⅱ. 기능(Features)

  • 다중 GPU 분산추론 : 단일 노드에 GPU 4 개를 탑재하여, 단일 GPU 메모리(96GB)를 초과하는 모델을 4way 텐서 병렬로 분산추론할 수 있을 것
  • 대용량 GPU 메모리 : 단일 GPU 에서 96GB 이상의 메모리를 지원할 것
  • 실배포 서버 환경 재현 : 정격 소비전력 600W 급 서버용 GPU 를 탑재하여 처리량·지연 특성과 열·전력

조건이 실배포 서버 환경과 일치할 것
  • 측정 환경 고정 : 하드웨어·GPU 드라이버·GPU 연산 환경·추론엔진 버전을 고정한 상태에서 원본 모델과

경량화 모델을 동일 노드에서 순차 측정할 수 있을 것
  • 데이터 무결성 및 안정성 : ECC 를 지원하는 시스템 메모리와 이중화 전원으로 장시간 시험 중 오류와

중단을 방지
  • GPU 별 독립 가상화 할당 : GPU 별로 서로 다른 가상머신에 독립적인 PCIe 패스스루 할당이 가능하고,

개별 가상머신의 종료·재기동이 다른 GPU 를 사용하는 가상머신에 영향을 주지 않을 것

Ⅲ. 성능 및 규격(Performance and Specification)
구분

요구 규격 본체

4U 랙마운트 서버, 듀얼 소켓(DP)

  • 더블 와이드 PCIe Gen5 GPU 슬롯 8 개 이상
  • 2 대 공급

CPU

x86-64 서버용 프로세서 2 개

  • 프로세서당 32 코어 이상, 기본 클럭 2.3GHz 이상
  • L3 캐시 144MB 이상
  • Intel VT-d 또는 AMD IOMMU 지원

메모리

DDR5-6400 이상 ECC Registered DIMM

  • 32GB 모듈 16 개 이상, 총 용량 512GB 이상

GPU

정격 소비전력 600W 급 서버용 GPU, 서버당 4 개

  • GPU 메모리 96GB 이상 GDDR7
  • PCIe Gen5 연결
  • 서버당 GPU 4 개로 4-way 분산추론이 가능한 성능
  • CUDA 또는 동등한 GPU 연산 환경에서 PyTorch, TensorFlow 등 주요 딥러닝

프레임워크와 호환

PCIe 연결 구조 및

  • 모든 GPU 장착 슬롯은 PCIe 스위치 및 칩셋(PCH)을 경유하지 않고 CPU 의 PCIe

GPU 가상화 지원

Root Port 에 직접 연결되어야 한다. 라이저·리타이머를 사용하는 경우에도 해당
연결 구조를 충족하여야 한다.

  • 각 GPU 는 다른 GPU 및 호스트 필수 장치와 IOMMU 그룹이 분리되어, GPU 별로

서로 다른 가상머신에 독립적인 PCIe 패스스루 할당이 가능하여야 한다. 동일
GPU 에 부속된 PCI 기능은 함께 할당할 수 있다.
  • Intel VT-d 또는 AMD IOMMU 를 지원하고, ACS Override 등 소프트웨어 강제

분리 없이 위 요건을 충족하여야 한다.
  • 공급사는 CPU 와 GPU 슬롯 간 PCIe 연결 구성도 및 슬롯별 링크 세대·레인 수를

제출하여야 한다.
  • 납품 구성에서 KVM 기반 가상화 환경(Proxmox VE 등)을 기준으로 GPU 별 독립

할당, 전체 GPU 동시 사용, 가상머신 종료·재기동 후 GPU 재사용을 검증하여야
한다. 개별 가상머신의 종료·재기동이 다른 GPU 를 사용하는 가상머신에 영향을
주어서는 안 된다.

저장장치 NVMe SSD 1.92TB 이상 네트워크 10GbE 유선 LAN 2 포트 이상 전원공급장치

이중화(N+1) 전원공급장치

  • 모듈당 정격 출력 3,000W 이상, 240V 입력
  • 80 PLUS Titanium 인증

운영체제

Linux 서버 OS(Ubuntu Server LTS 등) 설치 및 시스템 최적화

및 소프트웨어

  • GPU 드라이버 및 GPU 연산 환경(CUDA 또는 동등) 설치 및 튜닝
  • PyTorch, TensorFlow 등 주요 딥러닝 프레임워크 설치 및 튜닝
  • Linux 클러스터 환경 구성 설치 및 튜닝

보증·납기·설치

  • 무상 보증 및 기술지원 2 년 이상
  • 납기 : 발주 후 16 주 이내
  • 설치장소 : 노타 R&D IDC (조립·설치 및 환경 구성 포함)

Ⅳ. 유의사항

  • 본 규격서는 특정 제조사·서버 모델명을 지정하지 않으며, 상기 성능 기준 또는 동등 이상의 제품을 공급할

수 있다.
  • 본 규격서에 예시로 기재된 제품·기술 명칭("등"으로 표기한 것 포함)은 이해를 돕기 위한 것이며, 동등

이상의 제품·기술로 대체할 수 있다.
  • 납품 시 제품 모델로 인증받은 전파인증서, 제조사 공급자 증명원 및 기술지원확약서를 제출하여야 한다.

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