１ 調達内容 品目分類番号 14 導入計画物品及び数量 ＧＰＵ計算基盤 一式 調達方法 購入 導入予定時期 細は資料提供招請に係る概要書による。 令和８年度第４・四半期以降 通信庶務課長 那波 崇有 次のとおり「病院情報シス

国立大学法人新潟大学（新潟県）／官報政府調達 / 資料提供招請に関する公表 新着

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〇第３号 １ 調達内容  品目分類番号 14  導入計画物品及び数量 ＧＰＵ計算基盤 一式  調達方法 購入  導入予定時期 細は資料提供招請に係る概要書による。 令和８年度第４・四半期以降 通信庶務課長 那波 崇有 次のとおり「病院情報システム」の仕様書案を Ａ 本調達は、研究、教育及びセキュアなデー タ解析等に共用可能なＧＰＵ計算基盤一式 であり、ＧＰＵ搭載ノード、ＧＰＵ非搭載 ノード、ストレージ管理ノード及び大容量 ストレージ等から構成され、全体として安 定的かつ一体的に運用できること。 Ｂ 計算ノードは、ＡＭＤ ＥＰＹＣ等のＣ ＰＵ構成を基本とし、総計で概ね200コア 程度以上の計算能力を確保できること。Ｇ ＰＵ搭載ノードは、６〜10基程度のデータ センター向けＧＰＵを搭載し、深層学習、 機械学習、ＬＬＭの学習・推論、データ解 析等の用途に対応できること。 Ｃ 主記憶は１ＴＢ以上、必要に応じて２Ｔ Ｂ程度まで拡張可能であること。また、計 算用領域及びシステム領域を含め、ノード 内ストレージは高速アクセスに配慮した構 成とし、利用形態に応じてＮＶＭｅ ＳＳ Ｄ又はＨＤＤを採用できること。 Ｄ ストレージ基盤は、現在及び将来の大規 模データを安定的に保存できること。少な くとも数百ＴＢ規模の既存データ及び全学 共有データを想定し、実効容量として概ね ２ＰＢ程度までの拡張性を有すること。 Ｅ ＧＰＵサーバーとストレージノード間 は、10Ｇｂｐｓ以上の高速ネットワークで 接続できること。また、学内ネットワーク との接続において必要な帯域及び冗長性を 確保できること。 Ｆ ジョブ管理にはＳｌｕｒｍ、コンテナ実 行環境にはＡｐｐｔａｉｎｅｒ、利用者向 け操作環境にはＯｐｅｎ ＯｎＤｅｍａｎ ｄ等のソフトウェアを採用できること。あ わせて、ジョブ実行後にＧＰＵメモリ等の 情報をクリアする等、セキュアな運用に配 慮した機能を実装できること。 Ｇ 利用者ごとのアクセス制御、利用区画の 分離、ログ管理及び必要に応じたＶＰＮ接 続等により、研究利用、教育利用及び機微 性の高いデータ解析を安全に実施できるこ と。 Ｈ 将来的なＧＰＵ増設、ストレージ増設、 ノード追加及び構成変更に配慮した拡張性 を有し、段階的な整備にも対応できること。 以上の基本的要求要件を満たすこと。    ) 号    第 達 調 府 政 外 号 ( 報 官 日 曜 火 日  月  年  和 令 ２ 資料及びコメントの提出方法 上記１の物品に関する一般的な参考資料及 び同の要求条件等に関するコメント並びに提 供可能なライブラリに関する資料等の提供を招 請する。  資料等の提供期限 令和８年10月２日17時00分（郵送の場合は 必着のこと）  提出先 〒9502181 新潟市西区五十嵐二 の町8050番地 新潟大学財務部財務管理課 聖 電話0252627671 藤田 ３ 説明書の交付 本公表に基づき応募する供給 者に対して導入説明書を交付する。  交付期間 令和８年９月１日から令和８年 10月２日まで。  交付場所 上記２に同じ。 ４ その他 この導入計画の詳細は導入説明書による。な お、本公表内容は予定であり、変更することが あり得る。 ５ Summary  Classification of the products to be pro‑ duced : 14  Nature and quality of the products : GPU Computing Infrastructure 1 Set  Type of the procurement : Purchase  Basic requirements for the procurement : The following basic requirements must be met Ａ The procured system shall comprise a shared GPU computing platform for re‑ search, education, secure data analysis, and related purposes. It shall consist of GPU‑equipped compute nodes, non‑GPU compute nodes, storage management nodes, and large‑capacity storage, and shall be capable of stable and integrated operation as a unified system. Ｂ The compute nodes shall be primarily based on CPUs such as AMD EPYC pro‑ cessors and provide an aggregate com‑ puting capacity of approximately 200 CPU cores or more. GPU‑equipped nodes shall include approximately 6 to 10 data center‑class GPUs and support work‑ loads such as deep learning, machine learning, training and inference of large language models (LLMs), and data ana‑ lytics. Ｃ The system shall provide at least 1 TB of main memory, with expandability to approximately 2 TB as required. In addi‑ tion, node‑local storage, including both compute and system partitions, shall be configured for high‑performance access and may employ NVMe SSDs or HDDs depending on usage requirements. Ｄ The storage infrastructure shall be ca‑ pable of reliably storing both current and future large‑scale datasets. It shall ac‑ commodate at least several hundred te‑ rabytes of existing data and university‑ wide shared data and provide scalability to an effective capacity of approximately 2 PB. Ｅ GPU servers and storage nodes shall be interconnected through a high‑speed net‑ work of at least 10 Gbps. Furthermore, sufficient bandwidth and network redun‑ dancy shall be ensured for connectivity with the university network. Ｆ The system shall support the use of software such as Slurm for job scheduling and management, Apptainer for co‑ ntainerized execution environments, and Open OnDemand as a user‑facing op‑ erational interface. In addition, it shall provide functions that support secure op‑ erations, including the clearing of GPU memory and related resources after job completion. Ｇ The system shall enable the secure ex‑ ecution of research activities, educational use, and the analysis of sensitive data th‑ rough user‑based access control, separa‑ tion of usage domains, log management, and VPN connectivity where required. Ｈ The system shall provide scalability for future GPU expansion, storage ex‑ pansion, node additions, and configura‑ tion changes, and shall support phased implementation and incremental system growth.  Time limit for the submission of the re‑ quested material : 17 : 00, 2 October, 2026  Contact point for the notice : Takashi Fujita, Financial Management section, Niigata University, 8050 Ikarashi 2‑no‑cho Nishi‑ku Niigata‑shi 9502181 Japan, TEL 0252627671 意見招請に関する公示 次のとおり調達物品の仕様書案の作成が完了し たので、仕様書案に対する意見を招請します。 令和８年９月１日 厚生労働省老健局長 熊木 正人  Time‑limit for the submission of com‑ ments : 5 : 00 PM September 24 2026  Contact point for the notice : Okita Shunya and Satoru Origuchi, Health and Welfare Bureau for the Elderly, Ministry of Health, Labour and Welfare, 122 Ka‑ sumigaseki Chiyoda‑ku Tokyo 1008916 Japan TEL 0352531111 (ext. 3800, 3941) 意見招請に関する公示 次のとおり調達物品の仕様書案の作成が完了し たので、仕様書案に対する意見を招請します。 令和８年９月１日 国立研究開発法人理化学研究所 経理・調達本部 調達部長 坂庭

出典

官報(政府調達) ／ 発注機関：国立大学法人新潟大学

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