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TU Dresden nimmt neuen KI-Cluster von NEC in Betrieb 

Der neue, auf Künstliche Intelligenz (KI) spezialisierte Supercomputing-Cluster der Technischen Universität Dresden wurde von der NEC Deutschland GmbH bereitgestellt. Das insbesondere für KI-Anwendungen und Maschinelles Lernen ausgelegte High-Performance-Computing-System (HPC-System) wird durch das Zentrum für Informationsdienste und Hochleistungsrechnen (ZIH) der TU Dresden für das deutschlandweite KI-Kompetenzzentrum ScaDS.AI Dresden/Leipzig betrieben.

Nach einer europaweiten Ausschreibung hatte die NEC Deutschland GmbH den Zuschlag für die Installation des KI-Clusters, dass vom Bundesministerium für Wissenschaft, Forschung und Bildung (BMBF) für das Kompetenzzentrum ScaDS.AI Dresden/Leipzig finanziert wurde, erhalten und das System bereits im Dezember 2020 installiert. Das Herzstück des Clusters und entscheidend für die Rechenleistung sind die insgesamt 272 NVIDIA A100 GPUs, von denen jeweils acht in den 34 Compute-Knoten enthalten sind. Ihre theoretische Maximalleistung bei Fließkomma-Operationen beträgt mehr als 2,6 PFlop/s bei 64-Bit (double precision), mehr als 5,3 PFlop/s bei 32-Bit (single precision) und mehr als 42 PFlop/s bei FT32-to-FP32 Tensor-Operationen. Damit ist das System voraussichtlich schnell genug für einen Eintrag in der kommenden Top500-Liste im Juni 2021.

Darüber hinaus verfügt jeder Knoten über einen 1 TB großen Hauptspeicher und 3,2 TB lokalen NVMe-Cache, um die GPUs schnell mit Daten zu versorgen. Die schnelle Anbindung an den zentralen HPC-Speicherkomplex erfolgt über je zwei HDR-Infiniband-Karten mit 400 Gbit/s Netzwerkbandbreite bei sehr geringer Latenz. Die maximale Leistungsaufnahme eines Knotens beträgt 4,8 kW. Eine direkte Heißwasserkühlung (DLC) sorgt für hohe Energieeffizienz bei gleichzeitiger Nutzung der Abwärme.

Der neue Supercomputing-Cluster wird in die bestehende leistungsfähige HPC-Infrastruktur des ZIH integriert, das als etabliertes HPC-Kompetenzzentrum neben spezialisierten HPC-Ressourcen seinen Nutzenden individuellen Support und Beratung anbietet. Das neue System wird primär für die gemeinsame KI-Forschung mit dem Kompetenzzentrum ScaDS.AI Dresden/Leipzig zur Verfügung stehen und sowohl die Modellentwicklung als auch die Aussagekraft der Analysen vorantreiben. Dabei werden die hochparallelen Anwendungen, die KI-Methoden zur schnellen Datenanalyse nutzen, insbesondere von der Effizienz des Systems profitieren.

"Die von NEC eingesetzte Lösung bietet uns ein neues Level an Computing-Leistung für unsere KI-Forschung. Ausschlaggebend für unsere Entscheidung waren die exzellente Rechenleistung für das zur Verfügung stehende Budget und ein sehr überzeugendes Kühlkonzept. Wir sind beeindruckt von unserem neuen HPC-System und den hervorragenden Service- und Supportleistungen der Firma NEC sowie ihrer Expertise im Bereich KI", erläutert Professor Dr. Wolfgang Nagel, Leiter des ZIH.

"Die TU Dresden hat einen hervorragenden Ruf in der Forschung und das ZIH ist ein sehr wichtiges HPC-Rechenzentrum in Deutschland. Daher fühlen wir uns sehr geehrt, dass NEC den Auftrag erhalten hat, das neue Petaflop-System für die TU Dresden zu liefern", ergänzt Yuichi Kojima, Geschäftsführer der NEC Deutschland GmbH und Vice President HPC bei NEC Europe.

Über die NEC Deutschland GmbH
Die NEC Deutschland GmbH ist eine 100-prozentige Tochtergesellschaft der NEC Europe Ltd. und ein führender Anbieter von HPC-Lösungen mit dem Schwerpunkt auf nachhaltiger Leistung für reale wissenschaftliche und technische Anwendungen. Um dieses Ziel zu erreichen, liefert NEC Technologie und professionelle Dienstleistungen für Industrie und Wissenschaft. Linux-basierte HPC-Cluster sowie unsere High-End-Vektorsysteme erfüllen die unterschiedlichen Bedürfnisse der verschiedenen Kunden auf flexibelste Weise. Energieeffizienz ist eines der wichtigsten Design-Ziele, das durch fortschrittliche Kühltechnologien oder durch die High-Bandwidth-Vektor-Architektur adressiert wird, die eine noch nie dagewesene Effizienz bei realem Code liefert. Die Serviceleistungen – vom Betrieb komplexer Systeme bis hin zur Optimierung von wissenschaftlichen Codes und NECs Speichergeräten – runden das Lösungsangebot von NEC ab.

Über das ZIH
Das ZIH ist das universitäre IT-Zentrum der TU Dresden. Seit mehr als 20 Jahren betreibt das ZIH HPC-Systeme als Kompetenzzentrum für Hochleistungsrechnen. Seit Anfang 2021 ist das ZIH eines von acht NHR-Zentren in der Initiative "Nationales Hochleistungsrechnen" der Gemeinsamen Wissenschaftskonferenz (GWK) und der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) und unterstützt damit die akademische Forschung in ganz Deutschland.

 

Call for Papers: 2nd Workshop on Machine Learning on HPC Systems (MLHPCS) - in conjunction with ISC’21

The Workshop "Machine Learning on HPC Systems" (MLHPCS) is looking for your ideas!

MLHPCS ‘21 has a two stage submission process: submit a 1-2 page extended abstract to contribute with a talk to MLHPCS. Additionally, authors optionally can submit a post-conference paper for publication in LNCS!

Over the last few years, Machine Learning (and in particular Deep Learning) (ML / DL) has become an important research topic in the High Performance Computing (HPC) community. This comes along with new users and data intensive applications on HPC systems, which increasingly affects the design and operation of compute infrastructures. Bringing new users and data intensive applications on HPC systems, Learning methods are increasingly affecting the design and operation of compute infrastructures. On the other hand, the learning community is just getting started to utilize the performance of HPC, leaving many opportunities for better parallelization and scalability. 

Important Dates:

→  Extended Abstracts deadline: May 14th

 

The intent of this workshop is to bring together researchers and practitioners from all communities to discuss three key topics in the context of High Performance Computing and learning methods:

  • parallelization and scaling of ML / DL algorithms,
  • learnig applications on HPC systems, and
  • HPC systems design and optimization for ML / DL workloads.

 

Topics / Scope:

  • Unsolved problems in ML / DL on HPC systems
  • Scalable Machine Learning / Deep Learning algorithms
  • Parallelization techniques
  • Libraries for ML / DL
  • Tools + workflows for ML / DL on HPC systems
  • Optimized HPC system design / setup for efficient ML / DL
  • ML Applications on HPC Systems

 

MLHPCS will be held as a live online workshop within the ISC conference on 02/07/2021.

Post-Conference papers will be published in Springer LNCS.

More information

 

Neues Machine-Learning-Cluster für ScaDS.AI

Im Februar wird im Rechenzentrum der TU Dresden (LZR) ein neues HPC-Cluster in den Nutzerbetrieb übergeben, das besonders für das maschinelle Lernen ausgelegt ist. Es wurde aus einem Sonderbudget des BMBF für unser Kompetenzzentrum ScaDS.AI Dresden/Leipzig finanziert.

Nach europaweiter Ausschreibung erhielt die NEC Deutschland GmbH den Zuschlag und konnte im Dezember 2020 mit der Installation beginnen. Herzstück und wesentlich für die Rechenleistung sind die insgesamt 272 A100-GPUs der Firma NVIDIA. Je acht dieser GPUs sind in jedem der 34 Compute-Knoten enthalten. Ihre jeweils theoretische Maximalleistung an Floating-Point-Operationen liegt bei mehr als 2,6 PFlop/s bei 64-bit bzw. mehr als 5,3 PFlops/s bei 32-bit. Damit ist das System voraussichtlich schnell genug für einen Eintrag in der kommenden Top500-Liste im Juni 2021.

Jeder Knoten bietet darüber hinaus einen großen Hauptspeicher von 1 TB und einen lokalen NVMe-Zwischenspeicher von 3,2 TB, um die GPUs schnell mit Daten zu versorgen. Über je zwei HDR-Infiniband-Anschlüsse mit zusammen 400 Gbit/s ist für eine schnelle Anbindung an den zentralen HPC-Speicherkomplex gesorgt. Die maximale Energieaufnahme eines Knotens beträgt 4,8 kW. Für eine hohe Energieeffizienz bei gleichzeitiger Nutzung der Abwärme sorgt eine direkte Warmwasserkühlung. 

Das neue Rechencluster wird in die bestehende Hochleistungsrechnerinfrastruktur des ZIH integriert und vorrangig für die Forschung des Kompetenzzentrums ScaDS.AI Dresden/Leipzig zur Verfügung stehen. Insbesondere die Ausführung hochparalleler Anwendungen, die Methoden der künstlichen Intelligenz zur schnellen Datenanalyse einsetzen, werden von diesem effizienten System profitieren und sowohl die Modellentwicklung als auch die Aussagekraft von Analysen voranbringen. Derzeit befindet sich das System in der Abnahmephase und steht für erste Tests mit wissenschaftlichen Anwendungen zur Verfügung. Der Zugang kann über einen HPC-DA-Projektantrag auf den HPC-Webseiten des ZIH beantragt werden: https://tu-dresden.de/zih/hochleistungsrechnen/zugang

 

🤖 Podcast-Beitrag: Neustart – Die Zukunft beginnt mit uns 🤖

Episode 5: Die Macht der der Algorithmen

Unser Leipziger Forscher Dr. Christian Martin diskutiert in der aktuellen Folge von Neustart-Die Zukunft beginnt mit uns die Chancen, Möglichkeiten, aber auch Risiken algorithmischer Verfahren gemeinsam mit dem Moderator Tobias Hülswitt und der Politikwissenschaftlerin Prof. Dr. iur. Sabine Müller-Mall von der TU Dresden. Was kann ein Algorithmus wirklich und was kann er nicht? Welche Gefahren entstehen durch algorithmischen Voreingenommenheit (Bias) und inwieweit ist eine solche Voreingenommenheit diskriminierend?

Die Episode kann unter Podcast oder Apple Podcast gehört und die Show abonniert werden. 

 

Podcast: https://www.podcast.de/episode/525093177/DIE+MACHT+DER+ALGORITHMEN/

Apple Podcast: https://podcasts.apple.com/ca/podcast/die-macht-der-algorithmen/id1541161197?i=1000506045271