Training and Scalable Algorithms

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Die Gruppe Training and Scalable Algorithms (TASC) ist für die Organisation und Durchführung der Schulungsaktivitäten am HLRS zuständig. Wir bieten Schulungskurse und Bildungsdienstleistungen zu einer Vielzahl von Themen aus den Bereichen Hoch- und Höchstleistungsrechnen, künstliche Intelligenz sowie Modellierung und Simulation an: 

  • Kompakte, hochintensive Kurse (sowohl vor Ort als auch online), die sich in erster Linie an ein wissenschaftliches Publikum richten (siehe kommende Kurse)
  • Blended-Learning-Module, die ein selbstbestimmtes Lernen ermöglichen, eingebettet in ein strukturiertes Schulungsprogramm, das sich speziell an Industriekunden richtet (siehe Supercomputing-Akademie)
  • Öffentlichkeitsarbeit, die sich an Lehrer, Schüler und die allgemeine Öffentlichkeit richtet (siehe Simulierte Welten)

In jedem Bereich ist es unser Ziel, eine hervorragende Lernerfahrung zu bieten, indem wir Schulungen zu relevanten Themen mit aktuellen und zielgruppengerechten Inhalten anbieten, die von hochqualifizierten Dozent:innen durchgeführt werden.

Neben unseren Lehr- und Outreach-Aktivitäten forschen wir an der Entwicklung effizienter Algorithmen für wissenschaftliche Berechnungsanwendungen. Dabei konzentrieren wir uns auf die Entwicklung portabler Ansätze, die über verschiedene Bereiche, heterogene Hardwarekonfigurationen und parallele Systeme hinweg gut skalieren. Von besonderem Interesse ist die Programmiersprache Julia, die eine einfache Handhabung mit effizienten, hoch skalierbaren Implementierungen verbindet.

Leitung

Lorenzo Zanon

Personal

A

Layal Ali

Wissenschaftliche Mitarbeiterin

+49 711 685-60442 layal.ali(at)hlrs.de

B

L

Junghwa Lee

Wissenschaftliche Mitarbeiterin

+49 711 685-87228 junghwa.lee(at)hlrs.de

Z

Lorenzo Zanon

Abteilungsleitung, Training & Scalable Algorithms

+49 711 685-63824 lorenzo.zanon(at)hlrs.de

Projekte


bwHPC-S5

Dieses Projekt unterstützt HPC-Nutzer:innen in Baden-Württemberg in Form von Maßnahmen und Aktivitäten mit Bezug auf datenintensives Rechnen und wissenschaftliches Forschungsdatenmanagement.

Logo bwHPC-S5

CASTIEL 2

CASTIEL 2 fördert die Zusammenarbeit zwischen den nationalen Kompetenzzentren von EuroCC 2 und den Exzellenzzentren der EuroHPC Joint Undertaking. Ziel ist der Aufbau von HPC-Fachwissen und die Übernahme führender Codes in ganz Europa.

Logo CASTIEL 2

EuroCC 2

EuroCC 2 koordiniert ein europäisches Netzwerk nationaler Kompetenzzentren (NCC) für Höchstleistungsrechnen (HPC). Das von der EuroHPC Joint Undertaking unterstützte Vorhaben fördert ein gemeinsames Niveau von Kompetenzen im Bereich HPC und verwandten Technologien über die teilnehmenden Länder hinweg.

Logo EuroCC 2

EXCELLERAT P2

EXCELLERAT P2 entwickelt fortschrittliche Anwendungen für die Technik in den Bereichen Fertigung, Energie, Luft- und Raumfahrt sowie Mobilität und konzentriert sich dabei auf Anwendungsfälle, die die Bedeutung von HPC, HPDA und KI für die europäische Wettbewerbsfähigkeit aufzeigen.

Logo EXCELLERAT P2

HiDALGO2

Das HiDALGO2-Projekt befasst sich mit den Auswirkungen des Klimawandels und widmet sich dabei technischen Fragen über die Skalierbarkeit von HPC- und KI-Infrastrukturen. Zudem werden Methoden der numerischen Strömungsmechanik und der Unsicherheitsanalyse eingesetzt.

Logo for project HiDALGO2

IKILeUS

HLRS is the coordinating center for this project to integrate artificial intelligence (AI) topics into curricula at the University of Stuttgart, and to implement AI technologies to improve instruction.

Logo IKILEUS

Simulated Worlds

This enrichment program offers school-age students opportunities to develop and execute simulation projects in collaboration with HLRS scientists.

Logo Simulierte Welten

SiVeGCS

SiVeGCS koordiniert und sichert die Verfügbarkeit der HPC-Ressourcen des Gauß-Zentrums für Höchstleistungsrechnen und befasst sich mit Fragen der Finanzierung, des Betriebs, der Ausbildung und des Nutzerservice der nationalen HPC-Infrastruktur in Deutschland.

Photo of a user support workshop in the HLRS training facility

SNuBIC

SNuBIC verbessert Methoden für Multiphysik-Simulationen gekoppelter Systeme, inklusiv der Berechnungseffizienz bei der Simulation von Schnittstellen zwischen physikalischen Systemen liegt.

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