Künstliche Intelligenz & Datenanalyse

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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 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.

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Systeme für KI und Datenanalyse

Das HLRS verfügt über mehrere Rechnersysteme mit Grafikprozessoren (GPUs), die die erforderliche Geschwindigkeit und Architektur für Hochleistungsdatenanalysen und Anwendungen der künstlichen Intelligenz bieten.


HPE Apollo (Hawk)

Der Flaggschiff-Supercomputer des HLRS ermöglicht groß angelegte Datenanalysen sowie neuartige hybride Workflows, die HPC und KI kombinieren.

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Cray CS Storm

Der CS-Storm basiert auf einer GPU-Architektur. Er ist für KI-Workloads und rechenintensive Anwendungen für maschinelles Lernen und Deep Learning optimiert.

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AMD GPU System

Dieses System ist in unseren Vulcan-Cluster integriert und dient der Forschung im Zusammenhang mit der COVID-19-Pandemie und anderen Krisensituationen.

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Hybride Arbeitsabläufe: Verknüpfung von Hochleistungsrechnen und Künstlicher Intelligenz

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.

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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.

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Software

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.

Ausgewählte Projekte

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.


CATALYST

CATALYST erforscht Methoden zur Analyse großer Datenmengen, die durch Modellierung und Simulation erzeugt werden, mit dem Ziel, einen besseren Rahmen für die Integration von HPC und Datenanalyse zu implementieren.

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CYBELE

CYBELE integriert Werkzeuge aus dem Hochleistungsrechnen, der Hochleistungsdatenanalyse und dem Cloud Computing, um die Entwicklung produktiverer, datengesteuerter Methoden zur Steigerung der landwirtschaftlichen Produktivität und zur Verringerung der Nahrungsmittelknappheit zu unterstützen.

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HiDALGO

In diesem Projekt werden neuartige Methoden, Algorithmen und Software für HPC und HPDA entwickelt, um komplexe Prozesse zu modellieren und zu simulieren, die im Zusammenhang mit großen globalen Herausforderungen auftreten.

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Soziale und philosophische Auswirkungen der KI

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.

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Dennis Hoppe

Abteilungsleiter, Service Management and Business Practices

+49 711 685-60300 dennis.hoppe(at)hlrs.de

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