Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich rasant zu einer transformativen Technologie, die sich auf Wissenschaft, Technik, Industrie, die öffentliche Verwaltung und viele andere Bereiche der Gesellschaft beeinflussen wird. Am HLRS bieten wir eine leistungsstarke Computerinfrastruktur und technisches Fachwissen, mit deren Hilfe wir die Möglichkeiten erforschen können, die künstliche Intelligenz bietet. Unsere Supercomputer unterstützen Anwendungen wie generative KI, Deep Learning, große Sprachmodelle und Grundlagenmodelle. Unsere Forscher:innen arbeiten an einer besseren Integration von KI, Simulation, Cloud Computing und anderen fortschrittlichen Rechentechnologien in effiziente Workflows.
Von Anfang 2025 an bietet dieser APU-beschleunigte Supercomputer der nächsten Generation mehr Leistung für KI und Hybrid-Computing.
Hawk unterstützt umfangreiche Datenanalysen und neuartiger hybrider Arbeitsabläufe optimiert, die Höchstleistungsrechnen und künstliche Intelligenz kombinieren.
Diese Partition des Vulcan-Clusters von HLRS ist ideal für kleinere KI-Anwendungen, z. B. für KMUs, die nur eine einzige GPU pro Knoten benötigen.
Dieses System ist in unseren Vulcan Cluster integriert und dient der Forschung im Zusammenhang mit der COVID-19-Pandemie und anderen Anforderungen an das Krisen-Computing.
Das HLRS stellt Wissenschaftler:innen, Forscher:innen aus der Industrie und anderen Organisationen Computerinfrastruktur und Fachwissen zu KI zur Verfügung. Diese können sie nutzen, um neue Anwendungen von KI-Technologien zu erkunden.
Am HLRS bieten wir nicht nur Zugang zu Höchstleistungsrechnern, sondern verfügen auch über Fachwissen, Methoden und Konzepte, die künstliche Intelligenz vorantreiben.
Die Zukunft des Höchstleistungsrechnens liegt in hybriden Ansätzen, die KI mit HPC-, Cloud- und Edge-Computing-Technologien verbinden.
Die Einbeziehung physikalischer Einschränkungen in Methoden des maschinellen Lernens kann die Modellgenauigkeit und den Nutzen verbessern.
Unsere Systeme ermöglichen es, große Sprachmodelle wie ChatGPT zu trainieren und solche Modelle in generativen KI-Anwendungen zu verwenden.
Wir ermöglichen die Anpassung von Modellen auf der Grundlage großer, unterschiedlicher Datensätze, um maßgeschneiderte Lösungen für spezifische Probleme zu entwickeln.
Sind Sie daran interessiert, Ihre Kenntnisse über die Programmierung von Anwendungen der künstlichen Intelligenz auf Höchstleistungsrechnern zu verbessern? Das HLRS bietet regelmäßig Kurse zu maschinellem Lernen, Deep Learning und verwandten Themen an, die Ihnen helfen können, Ihre Ideen in KI-Lösungen umzusetzen.
Mai 27 - 28, 2025
Online
Juni 03 - 24, 2025
Online (flexible)
Als Koordinator dieses EuroHPC JU-Projekts wird das HLRS einen neuen KI-optimierten Supercomputer betreiben und Lösungen für eine sichere, zugängliche KI entwickeln.
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Das HLRS ist ein Gründungsmitglied des Smart Data Solution Center Baden-Württemberg (SDSC), einer Mitgliederorganisation, die Forscher:innen, Anwender:innen und Unternehmen, die Datenanalyselösungen anbieten, zusammenbringt. Im SDSC bündeln die Beteiligten Fachwissen und beschleunigen die Entwicklung gemeinsamer Lösungen für häufig auftretende Probleme. (Klicken Sie hier, um die Website sdsc-bw.de zu besuchen.)
Neben der Bereitstellung von Hardware und Lösungen für KI koordinieren und beteiligen sich die Forscher des HLRS an kollaborativen, finanzierten Forschungsprojekten, die sich mit wichtigen technischen Problemen im Bereich der KI befassen und potenzielle Anwendungen letzterer zur Lösung dringender Herausforderungen erforschen. Diese Projekte ermöglichen uns den Erwerb von Fachwissen und helfen uns dabei, besser auf die Interessen und Bedürfnisse unserer Systemnutzer einzugehen.
Das HiDALGO2-Projekt geht die Herausforderungen an, die der Klimawandel mit sich bringt. Dabei liegt der Fokus auf technischen Fragen zur Skalierbarkeit von HPC- und KI-Infrastrukturen, beim Einsatz von Methoden der numerischen Strömungsmechanik und der Unsicherheitsanalyse.
Das HLRS ist das koordinierende Zentrum für dieses Projekt zur Integration von Themen der künstlichen Intelligenz (KI) in die Lehrpläne der Universität Stuttgart und zur Implementierung von KI-Technologien zur Verbesserung der Lehre.
DECICE entwickelt ein offenes und portables Cloud-Management-Framework, das die automatische und adaptive Optimierung von Softwareanwendungen für heterogene Rechnerarchitekturen ermöglicht.
Hier finden Sie eine Liste aller HLRS-Projekte im Bereich der künstlichen Intelligenz.
Sie möchten mehr über den Einsatz der HLRS-Systeme für künstliche Intelligenz erfahren? Bitte kontaktieren Sie uns.
Abteilungsleiter, Converged Computing
16. Apr. 2025
14. März 2025
