2019143 – Deep-Learning-Cluster
Albert-Ludwigs-Universität Freiburg
Die Universität Freiburg beabsichtigt einen neuen Deep-Learning-Cluster zu beschaffen.
DeadlineDie Frist für den Eingang der Angebote war 2019-12-09. Die Ausschreibung wurde veröffentlicht am 2019-11-08.
AnbieterDie folgenden Lieferanten werden in Vergabeentscheidungen oder anderen Beschaffungsunterlagen erwähnt:
Wer? Wie? Wo?
Geschichte der Beschaffung
| Datum | Dokument |
|---|---|
| 2019-11-08 | Auftragsbekanntmachung |
| 2020-04-24 | Bekanntmachung über vergebene Aufträge |
Auftragsbekanntmachung (2019-11-08)
Objekt
Umfang der Beschaffung
Titel: Hardware für Zentralrechner
Kurze Beschreibung:
“Die Universität Freiburg beabsichtigt einen neuen Deep-Learning-Cluster zu beschaffen.”
Metadaten der Bekanntmachung
Originalsprache: Deutsch 🗣️
Dokumenttyp: Auftragsbekanntmachung
Art des Auftrags: Lieferungen
Verordnung: Europäische Union
Gemeinsames Vokabular für öffentliche Aufträge (CPV)
Code: Hardware für Zentralrechner 📦
Ort der Leistung
NUTS-Region: Freiburg im Breisgau, Stadtkreis 🏙️
Verfahren
Verfahrensart: Verhandlungsverfahren
Angebotsart: Angebot für alle Lose
Vergabekriterien
Wirtschaftlichstes Angebot
Öffentlicher Auftraggeber
Identität
Land: Deutschland 🇩🇪
Art des öffentlichen Auftraggebers: Einrichtung des öffentlichen Rechts
Name des öffentlichen Auftraggebers: Albert-Ludwigs-Universität Freiburg
Postanschrift: Albertstr. 21a
Postleitzahl: 79104
Postort: Freiburg
Kontakt
Internetadresse: http://www.uni-freiburg.de 🌏
E-Mail: fabian.kasprowicz@zv.uni-freiburg.de 📧
Telefon: +49 761 / 203-54287 📞
URL der Dokumente: https://www.subreport.de/E26672413 🌏
URL der Teilnahme: https://www.subreport.de/E26672413 🌏
Referenz
Daten
Absendedatum: 2019-11-08 📅
Einreichungsfrist: 2019-12-09 📅
Veröffentlichungsdatum: 2019-11-12 📅
Kennungen
Bekanntmachungsnummer: 2019/S 218-534385
ABl. S-Ausgabe: 218
Quelle: OJS 2019/S 218-534385 (2019-11-08)
Objekt
Umfang der Beschaffung
Titel: Hardware für Zentralrechner
Kurze Beschreibung:
“Die Universität Freiburg beabsichtigt einen neuen Deep-Learning-Cluster zu beschaffen.”
Metadaten der Bekanntmachung
Originalsprache: Deutsch 🗣️
Dokumenttyp: Auftragsbekanntmachung
Art des Auftrags: Lieferungen
Verordnung: Europäische Union
Gemeinsames Vokabular für öffentliche Aufträge (CPV)
Code: Hardware für Zentralrechner 📦
Ort der Leistung
NUTS-Region: Freiburg im Breisgau, Stadtkreis 🏙️
Verfahren
Verfahrensart: Verhandlungsverfahren
Angebotsart: Angebot für alle Lose
Vergabekriterien
Wirtschaftlichstes Angebot
Öffentlicher Auftraggeber
Identität
Land: Deutschland 🇩🇪
Art des öffentlichen Auftraggebers: Einrichtung des öffentlichen Rechts
Name des öffentlichen Auftraggebers: Albert-Ludwigs-Universität Freiburg
Postanschrift: Albertstr. 21a
Postleitzahl: 79104
Postort: Freiburg
Kontakt
Internetadresse: http://www.uni-freiburg.de 🌏
E-Mail: fabian.kasprowicz@zv.uni-freiburg.de 📧
Telefon: +49 761 / 203-54287 📞
URL der Dokumente: https://www.subreport.de/E26672413 🌏
URL der Teilnahme: https://www.subreport.de/E26672413 🌏
Referenz
Daten
Absendedatum: 2019-11-08 📅
Einreichungsfrist: 2019-12-09 📅
Veröffentlichungsdatum: 2019-11-12 📅
Kennungen
Bekanntmachungsnummer: 2019/S 218-534385
ABl. S-Ausgabe: 218
Quelle: OJS 2019/S 218-534385 (2019-11-08)
Bekanntmachung über vergebene Aufträge (2020-04-24)
Objekt
Umfang der Beschaffung
Gesamtwert des Auftrags: 920 000 EUR 💰
Metadaten der Bekanntmachung
Dokumenttyp: Bekanntmachung über vergebene Aufträge
Verfahren
Angebotsart: Entfällt
Vergabekriterien
Niedrigster Preis
Referenz
Daten
Absendedatum: 2020-04-24 📅
Veröffentlichungsdatum: 2020-04-28 📅
Kennungen
Bekanntmachungsnummer: 2020/S 083-195847
Verweist auf Bekanntmachung: 2019/S 218-534385
ABl. S-Ausgabe: 83
Quelle: OJS 2020/S 083-195847 (2020-04-24)
Objekt
Umfang der Beschaffung
Gesamtwert des Auftrags: 920 000 EUR 💰
Metadaten der Bekanntmachung
Dokumenttyp: Bekanntmachung über vergebene Aufträge
Verfahren
Angebotsart: Entfällt
Vergabekriterien
Niedrigster Preis
Referenz
Daten
Absendedatum: 2020-04-24 📅
Veröffentlichungsdatum: 2020-04-28 📅
Kennungen
Bekanntmachungsnummer: 2020/S 083-195847
Verweist auf Bekanntmachung: 2019/S 218-534385
ABl. S-Ausgabe: 83
Quelle: OJS 2020/S 083-195847 (2020-04-24)
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