Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Deep Learning und High-Performance Data Analytics haben in vielen Bereichen neue Möglichkeiten eröffnet. Am HLRS unterstützen wir derartige Innovation, indem wir Zugang zu leistungsstarken Systemen für die Datenanalyse bieten und gleichermaßen unsere Systemnutzer dabei unterstützen, diese optimal zu nutzen. Wir stellen nicht nur KI-Lösungen für Forscher:innen in Wissenschaft und Technik bereit, sondern arbeiten auch mit Einzelpersonen und Organisationen zusammen, die daran interessiert sind, neue Anwendungen von KI-Technologien in anderen Bereichen zu testen. In der Vergangenheit bedeutete dies sowohl die Ermöglichung von Forschung in Bereichen wie der numerischen Strömungsmechanik und der Materialwissenschaft, als auch die Unterstützung nicht-wissenschaftlicher Gebiete wie der Wirtschaft und dem Finanzwesen, den digitalen Medien, der Literaturwissenschaft sowie der bildenden und darstellenden Kunst.
Das HLRS verfügt über mehrere Rechnersysteme mit Grafikprozessoren (GPUs), die die erforderliche Geschwindigkeit und Architektur für Hochleistungsdatenanalysen und Anwendungen der künstlichen Intelligenz bieten.
Der Flaggschiff-Supercomputer des HLRS ermöglicht groß angelegte Datenanalysen sowie neuartige hybride Workflows, die HPC und KI kombinieren.
Der CS-Storm basiert auf einer GPU-Architektur. Er ist für KI-Workloads und rechenintensive Anwendungen für maschinelles Lernen und Deep Learning optimiert.
Dieses System ist in unseren Vulcan-Cluster integriert und dient der Forschung im Zusammenhang mit der COVID-19-Pandemie und anderen Krisensituationen.
Das HLRS bereitet sich auf die Zukunft des Hoch- und Höchstleistungsrechnens vor, in der HPC und KI auf eine Weise kombiniert werden, die einen nahtloseren, iterativen Prozess der Datengenerierung und -analyse ermöglicht.
Möchten Sie Fähigkeiten für die Datenanalyse auf Hochleistungsrechnersystemen entwickeln? Wir bieten regelmäßig Kurse in maschinellem Lernen und Deep Learning an, die Ihnen helfen können, Ihre Ideen in KI-Lösungen umzusetzen.
HLRS-Systeme unterstützen die neuesten Versionen häufig verwendeter Programmiersprachen für maschinelles Lernen und KI, darunter Apache Spark, TensorFlow und PyTorch. HLRS ermöglicht es den Nutzern auch, ihre eigene Software mit PIP (Python), Anaconda und Container-Frameworks auf unsere Systeme zu portieren.
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.
Philosophen und Sozialwissenschaftler am HLRS forschen daran, die ethischen Probleme, die beim Einsatz von KI-Algorithmen bei der Entscheidungsfindung entstehen können, besser zu verstehen und zu lösen.
Abteilungsleiter, Service Management and Business Processes
23. Okt 2023
17. Okt 2023
01. Aug 2023
03. Feb 2023
