Heterogener Rechencluster für KI-Anwendungen

Description

Server und Netzwerkinfrastruktur für einen leistungsstarken heterogenen Rechencluster für KI-Anwendungen Lot 1: Die Fachhochschule (FH) Bielefeld ist mit mehr als 10.000 Studierenden die größte Fachhochschule in Ostwestfalen-Lippe (OWL). Mit Standorten in Bielefeld, Minden und Gütersloh ist sie in der Region, bundesweit und international durch vielfältige Kontakte, Partnerschaften und Kooperationen in Wissenschaft, Wirtschaft, Politik und Kultur hervorragend vernetzt. Hohe Qualität in Lehre und Forschung ist das Anliegen der Fachbereiche Gestaltung, Campus Minden, Ingenieurwissenschaften und Mathematik, Sozialwesen, Wirtschaft und Gesundheit. . Die FH Bielefeld versteht sich als wissenschaftliche Einrichtung mit klarem Anwendungsbezug und orientiert sich mit ihrem Forschungsprofil an den globalen gesellschaftlichen Herausforderungen der Zukunft. Dabei setzt sie ein besonderes Gewicht auf die Bedarfsfelder Klima und Energie, Gesundheit, Mobilität und Kommunikation. In allen diesen Bereichen spielen Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) eine immer größere Rolle, was sich in den zahlreichen laufenden Forschungsprojekten mit starkem KI-Bezug an der FH Bielefeld widerspiegelt. . Limitierende Faktoren bei der hochschulweiten Anwendung und Weiterentwicklung von KI-Methoden sind der hohe Bedarf an Rechenleistung und Datenspeicherung und der einfache Zugang zu der benötigten Software unter Berücksichtigung von Datenschutz und IT-Sicherheit. An dieser Stelle setzt das Projekt „yourAI – Young Researchers Cloud and Edge Computing Platform for AI“ (gefördert durch das BMBF in der Förderlinie KI-Nachwuchs@FH) an, indem eine Infrastruktur geschaffen werden soll, die der Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses im Bereich KI vom Bachelorstudium bis zur Promotion dient und auf diese Weise über verschiedene Kanäle in Wirtschaft, Gesellschaft und Wissenschaft hineinwirkt. Im Projekt yourAI sollen u.a. Server und Netzwerkinfrastruktur für einen leistungsstarken heterogenen Rechencluster für KI-Anwendungen beschafft werden. . Dieser Cluster umfasst Storage-Server (zentraler File-Server und Backup-Server), Virtualisierungs-Server (für zentrale Anwendungen, Dienste u.ä., die flexibel in Form von virtuellen Maschinen bereitgestellt werden), mehrere Rechenknoten zur Nutzung als Data-Nodes in einem Hadoop-System, mehrere GPU-Rechenknoten (ausgestattet mit leistungsstarken GPUs für Deep-LearningAnwendungen u.ä.) und einen Rechenknoten, der auf den Einbau von FPGA-Erweiterungskarten vorbereitet ist. Für die Netzwerkinfrastruktur sind drei Netzwerke vorgesehen: (1) Ein Hochgeschwindigkeitsnetzwerk mit mind. 200 GBit/s, (2) ein redundantes Rack-internes Netzwerk mit mind. 1 GBit/s und (3) ein Netzwerk für das Out-of-Band Management mit mind. 1 GBit/s.