Das HLRS bietet erstklassige Supercomputing-Leistung und eine Vielzahl an Ressourcen für Höchstleistungsrechnen (HPC), Datenanalyse, Künstliche Intelligenz, Visualisierung und verwandte Technologien. Durch die Bereitstellung von HPC-Tools und Fachwissen unterstützen wir Wissenschaftler:innen, Ingenieur:innen und Nutzer:innen aus vielen anderen Bereichen, um neue Entdeckungen zu ermöglichen, bessere Produkte zu entwickeln, schwierige Probleme zu lösen oder neue Ideen zu verwirklichen.
Unsere Computersysteme und unser Fachwissen setzen wir für Forschung, Technologieentwicklung und andere Anwendungen in den folgenden Bereichen ein.
Mit einem der schnellsten Supercomputer Europas können wir auch die rechenintensivsten Simulationsprojekte realisieren.
Wir testen und entwickeln neue Anwendungen des maschinellen Lernens und des Deep Learning sowie hybride Ansätze, die HPC und KI kombinieren.
Wir verbinden HPC mit Virtual-Reality- und Augmented-Reality-Technologien und erleichtern dadurch die Gewinnung von Erkenntnissen aus großen Datenbeständen.
Wir erforschen die Möglichkeiten, Fähigkeiten und potenziellen Anwendungen des Quantencomputing.
Der nächste Supercomputer des HLRS geht Anfang 2025 in Betrieb. Mit einer höheren Rechenleistung und besseren Energieeffizienz wird er unsere Systemnutzer:innen beim Übergang zur GPU-beschleunigten Zukunft des Exascale Computing unterstützen.
Hawk ist für die Unterstützung großer Simulationen und neuartiger hybrider Arbeitsabläufe optimiert, die Höchstleistungsrechnen und künstliche Intelligenz kombinieren.
Der CS-Storm basiert auf einer GPU-Architektur und ist für KI-Workloads und rechenintensive Anwendungen für maschinelles Lernen und Deep Learning optimiert.
Diese immersive 3D-Einrichtung bietet leistungsstarke Tools für die Visualisierung und Interaktion mit großen, komplexen Datensätzen in virtueller und erweiterter Realität.
Vulcan wird ständig aktualisiert, um neuen Anforderungen gerecht zu werden und bedarfsoptimierte Lösungen zu bieten. Es umfasst CPU-, GPU- und Vektor-Computing-Komponenten.
Dieses System wurde im Rahmen des COVID-19 High-Performance Computing Fund von AMD gespendet und dient der Unterstützung der Pandemieforschung und der Deckung des Computerbedarfs in Krisensituationen.
Unser Hochleistungsspeichersystem ist für die sichere Verwaltung und Archivierung von Petabytes an Daten auf Festplatten und in Tape Libraries ausgelegt.
Wenn Hoch- und Höchstleistungsrechnen noch Neuland für Sie ist, schauen Sie sich gerne unser Schulungsprogramm an. Wir bieten Trainingskurse für die sichere und effektive Bedienung von HPC-Systemen an.
Die Programmierung von HPC-Systemen erfordert besondere Fachkenntnisse. Unsere Mitarbeiter arbeiten eng mit unseren Systembenutzern zusammen, um Fragen zu beantworten, Codes zu optimieren und neue HPC-Anwendungen zu ermöglichen.
Ausgewiesene HLRS-Mitarbeiter, die mit der Funktionsweise unserer Systeme bestens vertraut sind, stehen zur Verfügung, um grundlegende Unterstützung zu leisten und Fragen der Systembenutzer zu beantworten.
Die Leistungsoptimierung verbessert die Produktivität unserer Nutzer, eröffnet neue Forschungsmöglichkeiten und ermöglicht einen nachhaltigeren Betrieb der HLRS-Systeme.
Unsere Mitarbeiter:innen beraten Sie sowohl bei grundlegenden als auch bei komplexen Fragen zu numerischen Methoden, paralleler Programmierung, I/O, Leistungsanalyse und anderen Themen.
Unsere Mitarbeiter:innen im Benutzersupport stehen für Fragen zur Verfügung, die beim Zugriff auf Software und bei der Installation Ihrer eigenen Codes auftreten.
Neben grundlegender Unterstützung verfügen die Mitarbeiter:innen des HLRS über Fachwissen in den Bereichen Distributed Training, Skalierbarkeit und hybride Workflows, die HPC und KI kombinieren.
Das HLRS bietet Zugang zu gängigen Anwendungssoftwarepaketen für die Simulation sowie zu Tools, Compilern und Bibliotheken für die Ausführung neuer Algorithmen auf unseren Systemen.
Möchten Sie die Computerressourcen des HLRS nutzen? Erfahren Sie, wie Sie Zugang zu unseren Systemen und unserem Fachwissen erhalten.
07. Feb. 2025
03. Feb. 2025
22. Jan. 2025
