Deep Learning Rechencluster (Teilfinanzierung)

• Fachliche Zuordnung: Informatik
• Förderung: Förderung in 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 539134284

Das Freiburger Deep Learning Rechencluster 2.0 erweitert und erneuert das existierende Freiburger Deep Learning Rechencluster durch moderne, leistungsfähige und energiesparende GPU- und CPU-Recheneinheiten, sowie Speicherkapazitäten, um neue transformative Verfahren des tiefen Lernens zu erforschen. Die mit Hilfe des beantragten Rechenclusters neu zu entwickelnden Verfahren unterstützen eine Vielzahl von Forschungsthemen, inklusive generative Sprachmodelle, multimodale Modelle mit Sprache und Bildern, autonomes Fahren, Robotik, Bioinformatik, medizinische Bildverarbeitung und Medizin allgemein, energieeffiziente maschinelle Lernmethoden, algorithmische Fairness, Klimawissenschaften und automatisches maschinelles Lernen. Das Rechencluster rückt effizientes und energiesparendes maschinelles Lernen in den Vordergrund und legt somit ein Fundament für eine grüne Digitalisierung.

• DFG-Verfahren: Forschungsgroßgeräte
• Großgeräte: Deep Learning Rechencluster (Teilfinanzierung)
• Gerätegruppe: 7000 Datenverarbeitungsanlagen, zentrale Rechenanlagen
• Antragstellende Institution: Albert-Ludwigs-Universität Freiburg
• Leiter: Professor Frank Hutter, Ph.D.