Public IT


High Performance Computing

Uni Würzburg richtet Cluster für KI ein

Bernd Reder ist freier Journalist und Autor mit den Schwerpunkten Technologien, Netzwerke und IT in München.
"Julia 2" heißt ein neues HPC-Cluster der Uni Würzburg mit 160 Grafikkarten. Es ist auf komplexe Forschungsprojekte in den Bereichen KI und Daten ausgelegt.
Der HPC-Cluster der Julius-Maximilians-Universität in Würzburg für Forschungsprojekte in den Bereichen KI, Machine Learning und Daten: Das System ist in zwölf wassergekühlten Racks untergebracht.
Der HPC-Cluster der Julius-Maximilians-Universität in Würzburg für Forschungsprojekte in den Bereichen KI, Machine Learning und Daten: Das System ist in zwölf wassergekühlten Racks untergebracht.
Foto: Gunnar Bartsch - JMU

Das neue High-Performance-Computing-System hat Cancom bereitgestellt. Unterstützt wurde der IT-Dienstleister von Partnern wie DellDell, Nvidia, Vertiv, IntelIntel und AMD. Durch die Integration von Dell-Servern, Grafikkarten von Nvidia sowie weiteren Komponenten wurde eine Umgebung geschaffen, die auf die Anforderungen von KI-Anwendungen abgestimmt ist. Alles zu Dell auf CIO.de Alles zu Intel auf CIO.de

Abonnieren Sie unsere CIO-Newsletter für mehr spannende Praxisberichte, Hintergründe und Deep Dives aus der CIO-Community.

Die zwölf wassergekühlten Rack-Systeme mit 46 Rechnerknoten sind mit insgesamt 160 Beschleunigerkarten der Serien L40, L40s und H100 von Nvidia. ausgestattet. Für Daten und Anwendungen sind 135 TByte Speicherplatz auf NVMe-SSDs und 1,8 Petabyte auf Festplatten vorhanden.

Spezieller Serverraum für das HPC-Cluster

Damit stehen den Forschenden der Julius-Maximilians-Universität (JMU) Ressourcen zur Verfügung, um datenintensive Anwendungen zu betreiben, etwa in Sparten wie Machine LearningMachine Learning, Deep Learning und künstliche Intelligenzkünstliche Intelligenz. Alles zu Künstliche Intelligenz auf CIO.de Alles zu Machine Learning auf CIO.de

Forscher und Vertreter von Unternehmen, die an dem Projekt beteiligt sind (v.l.n.r.): Prof. Dr. Andreas Hotho, Head of Data Science Chair Caidas; Dr. Uwe Klug, Kanzler der Universität Würzburg; Werner Wiesinger, Key Account Manager Cancom, Matthias Funken, Leiter Rechenzentrum; Jochen Borenich, CSO Cancom; Bernd Stötzel, Account Executive Dell Technologies; Thorsten Lange, Regional Sales Manager Dell Technologies; Andreas Kriehn, Account Manager Vertiv GmbH.
Forscher und Vertreter von Unternehmen, die an dem Projekt beteiligt sind (v.l.n.r.): Prof. Dr. Andreas Hotho, Head of Data Science Chair Caidas; Dr. Uwe Klug, Kanzler der Universität Würzburg; Werner Wiesinger, Key Account Manager Cancom, Matthias Funken, Leiter Rechenzentrum; Jochen Borenich, CSO Cancom; Bernd Stötzel, Account Executive Dell Technologies; Thorsten Lange, Regional Sales Manager Dell Technologies; Andreas Kriehn, Account Manager Vertiv GmbH.
Foto: Cancom

Die ProjektsteuerungProjektsteuerung lag in den Händen von Cancom, von der Analyse und Konzeption bis zur Implementierung der Systeme. Im Rahmen des Projekts wurde ein neuer Serverraum gebaut, der speziell auf die Anforderungen von HPC- und KI-Anwendungen zugeschnitten ist. Alles zu Projekte auf CIO.de

"Durch den Ausbau unserer KI-Infrastruktur setzen wir neue Maßstäbe für die Forschung an unserer Universität", sagt Professor Andreas Hotho, Leiter des Lehrstuhls für Informatik X (Data Science). "Julia 2 eröffnet uns völlig neue Möglichkeiten in der KI-Forschung." Das System löst Julia 1 ab, das nach sieben Jahren den "End-of-Life"-Status erreicht hat.

Von Super Resolution bis zu großen Sprachmodellen

Hotho ist zudem Sprecher des Centers for Artificial Intelligence and Data Science (Caidas) der JMU. Er wird einer der Hauptnutzer des Clusters sein. Das Center beschäftigt sich beispielsweise mit "Super Resolution". In diesem Projekt geht es darum, wie sich ein Bild in geringer Qualität in ein gutes Foto umwandeln lässt.

In dem HPC-System "Julia 2" der Uni Würzburg kommen unter anderem 16 Beschleunigungskarten mit H100-Tensor-Core-GPUs von Nvidia zum Einsatz.
In dem HPC-System "Julia 2" der Uni Würzburg kommen unter anderem 16 Beschleunigungskarten mit H100-Tensor-Core-GPUs von Nvidia zum Einsatz.
Foto: Nvidia

Das Hochleistungssystem soll zudem die Forschung an Large Language Models (LLMs) für generative KI-Anwendungen (GenAI) voranbringen. Im Herbst 2024 ist es Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern des Caidas gelungen, ein deutschsprachiges LLM mit über einer Milliarde Parameter zu trainieren.

"Die Realisierung des KI-Clusters zeigt, wie wir durch unsere Expertise im Bereich künstliche Intelligenz einen echten Mehrwert für Forschungseinrichtungen schaffen können, sagt Jochen Borenich, Vorstand und Chief Sales Officer von Cancom. "Mit dem RechenzentrumRechenzentrum kann die Universität Würzburg den wachsenden Herausforderungen in der Wissenschaft begegnen und KI-basierte Innovationen vorantreiben." Alles zu Rechenzentrum auf CIO.de

Universität Würzburg | High Performance Computing
Branche: Public Sector
Use Case: Systemumgebung für KI und Deep Learning
Lösung: HPC-Cluster mit 46 Rechnerknoten und 160 GPUs
Partner: Cancom, Dell Technologies, Vertiv

Zur Startseite