Forschung und Innovation
Zentrale HPC-Infrastruktur
Umfassende Bewertung
Wir führen kontinuierlich eine gründliche Bewertung der Forschungsrechenbedürfnisse in verschiedenen Disziplinen durch und identifizieren Bereiche, die stark auf CPU-, GPU- und Speicherressourcen angewiesen sind.
Robuster HPC-Cluster
Wir investieren in einen zentralen HPC-Cluster am Leibniz Supercomputing Centre (LRZ), ausgestattet mit Hochleistungs-CPUs, GPUs und ausreichend Speicher, um anspruchsvolle Berechnungen durchzuführen, die von unseren Forschern benötigt werden.
Skalierbarkeit, Flexibilität und Cloud-Ressourcen
Die HPC-Infrastruktur wird zukünftiges Wachstum berücksichtigen und Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit an sich entwickelnde Forschungsanforderungen gewährleisten. Dies umfasst auch den Übergang von HPC-Systemen zu Cloud-Technologien, bei dem zusätzliche Ressourcen von Hyperscalern erkundet werden.
Gestufte Struktur
Neben der zentralen HPC-Infrastruktur werden wir bestehende Recheninfrastrukturen auf Fakultäts-, Fachbereichs- und Projektebene beibehalten, um sofortige kleine bis mittlere Berechnungen zu ermöglichen und auf spezifische Anforderungen einzelner Forschungsprojekte einzugehen.
Indem wir diese Strategie umsetzen, werden wir ein Forschungsumfeld schaffen, das Hochleistungsrechenressourcen zentralisiert, die GPU-Nutzung optimiert und robuste Praktiken im Forschungsdatenmanagement etabliert. Gemeinsam treiben wir bahnbrechende Entdeckungen voran, erweitern unser Wissen und erzielen nachhaltige Errungenschaften in unseren jeweiligen Fachgebieten.
Dr.-Ing. Alexander Braun
GPU-Berechnung und Optimierung
Bereitstellung von GPUs
Der zentrale HPC-Cluster wird dedizierte GPU-Ressourcen umfassen, damit Forscherinnen und Forscher die Leistung der GPU-Beschleunigung für rechenintensive Aufgaben nutzen können.
GPU-Software und -Bibliotheken
Wir stellen die Verfügbarkeit von GPU-spezifischer Software, Frameworks und Bibliotheken sicher, um Forscher bei der effektiven Nutzung von GPUs zu unterstützen, einschließlich CUDA, TensorFlow und anderen GPU-beschleunigten Technologien.
Optimierungsunterstützung
Wir bieten Forscherinnen und Forschern Anleitung und Unterstützung bei der Optimierung, damit sie GPUs effizient nutzen und ihre Rechenkapazitäten maximieren können.
Hochleistungs-Speicher
Zentrales Speichersystem
Wir bieten eine zentrale Speicherlösung. Dies umfasst NAS und Sync+Share zur Speicherung und Zusammenarbeit von Daten. Gleichzeitig ist der von LRZ angebotene Data Science Storage für die Hochleistungsdatenverarbeitung optimiert und erfüllt die Speicheranforderungen von Forschungsprojekten im großen Maßstab.
Datenbackup und Replikation
Robuste Backup- und Replikationsmechanismen werden eingerichtet, um die Integrität und Verfügbarkeit von Daten sicherzustellen und Forschungsergebnisse vor potenziellen Hardwareausfällen oder Katastrophen zu schützen.
Datenarchivierung und -erhaltung
Wir entwickeln Archivierungs- und Langzeiterhaltungsstrategien mit ISAR, um sicherzustellen, dass Forschungsdaten sicher gespeichert und für zukünftige Referenz oder Wiederverwendung zugänglich sind.
Forschungsdatenmanagement
Datenmanagementplanung
Über TUM RDH unterstützen wir Forscherinnen und Forscher bei der Entwicklung umfassender Datenmanagementpläne (DMPs), die Datenerfassung, -speicherung, -freigabe und -erhaltung gemäß gesetzlicher Bestimmungen und ethischer Richtlinien abdecken.
Datenfreigabe und Zusammenarbeit
Wir werden sichere und kontrollierte Plattformen für Datenaustausch und Zusammenarbeit innerhalb unserer Universität und mit externen Partnern erleichtern, um interdisziplinäre Zusammenarbeit zu fördern und Forschungsinnovation zu unterstützen.
Datenverwaltung und Sicherheit
Um Datenintegrität und Compliance zu gewährleisten, werden wir Datenverwaltungsframeworks etablieren, die Eigentumsrechte, Zugangskontrollen und Sicherheitsmaßnahmen definieren, um sensible Forschungsdaten zu schützen.
Engagement der Forschungsgemeinschaft
Training und Workshops
Wir organisieren Schulungssitzungen und Workshops, um Forscherinnen und Forscher mit den notwendigen Fähigkeiten, Netzwerken und Kenntnissen auszustatten, um HPC-Ressourcen und GPUs effektiv zu nutzen und ihre Forschungsdaten effizient zu verwalten.
Digital Skills
In Zusammenarbeit mit dem TUM Institute for LifeLong Learning bieten wir Schulungen und Beratung für Führungskräfte in der akademischen Welt (Professorinnen und Professoren aller Karrierestufen: Faculty@TUM) und mittlere Akademiker (CareerDesign@TUM) an, um sie mit den notwendigen digitalen Fähigkeiten auszustatten, z. B. Grundlagen der Datenwissenschaft und Ethik im Datenmanagement.
Zusammenarbeit und Finanzierungsmöglichkeiten
Wir werden aktiv Partnerschaften mit der Industrie, Regierungsbehörden und Förderinstitutionen suchen, gemeinsame Forschungsprojekte erkunden und Finanzierungen sichern, um Forschungsinitiativen mit erheblichem Bedarf an Rechen- und Speicherressourcen zu unterstützen.
Forschung mit personenbezogenen Daten, z. B. Gesundheitsdaten
Um Forscherinnen und Forschern die Arbeit mit hoch sensiblen Daten wie Gesundheitsdaten zu ermöglichen, wird die TUM sicherstellen, dass die in den Punkten 1-3 beschriebene IT-Infrastruktur die erforderlichen Sicherheitsmaßnahmen bietet.
Die TUM arbeitet eng mit der bayerischen Initiative „Bavarian Cloud for Health Research” (BCHR) zusammen, um eine sichere, skalierbare und vertrauenswürdige IT-Infrastruktur bereitzustellen. Dies ermöglicht auch den Zugang zu katalogisierten Daten im Gesundheitssektor
Themen: Forschung und Innovation
M365 und Copilot
SAP Transformation gestartet
Confluence Migration
TUM Leitlinie KI
TUM Research Data Hub gegründet
Grammarly ab sofort für alle TUM Mitglieder verfügbar
Berufungsportal online