Das Institute of Science and Technology Austria (ISTA), ein führendes Forschungsinstitut in den Bereichen Naturwissenschaften, Mathematik und Computerwissenschaften, hat seine IT-Infrastruktur durch die Implementierung hochperformanter Server- und Storage-Lösungen von Dell Technologies umfassend ausgebaut und modernisiert. Mit der neuen IT-Infrastruktur, die speziell auf die Anforderungen von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen ausgerichtet ist, setzt das Institut ein deutliches Zeichen für seine Zukunftsorientierung und seinen Innovationsgeist.
Das Institut hat aktuell bereits über 80 Forschungsgruppen und wird bis 2036 auf 150 Forschungsgruppen wachsen. Die immer größer werdende Zahl der Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler am ISTA, die damit wachsenden Ansprüche an die IT-Infrastruktur sowie das Bestreben, in den Bereichen Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) stets am Puls der Zeit zu bleiben, erfordern es, die interne IT des Instituts laufend zu modernisieren. Die aktuellen Erweiterungen sind maßgeblich forschungsgetrieben und zielen darauf ab, die spezifischen Anforderungen der Forschungsgruppen, die insbesondere im Training von Large-Language-Modellen (LLMs) sowie komplexen KI-Modellen tätig sind, optimal zu unterstützen. Die Entscheidung für Dell Technologies als Technologiepartner fiel aufgrund das wettbewerbsfähigen Angebotes sowie der raschen Verfügbarkeit der Lösung.
Technologie trifft Forschungsgeist
Die neuen Server dienen als Schlüsselelement zur Grundlagenforschung im Bereich der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learnings am ISTA. Zudem ermöglichen die neuen Komponenten den Forschungsgruppen, die nicht nur an, sondern auch mit KI und Large-Language-Modellen (LLM) arbeiten, komplexe Berechnungen mit erhöhter Effizienz durchzuführen sowie große Datenmengen mit gesteigerter Geschwindigkeit zu analysieren. Der Dell PowerEdge XE9680 ist mit kraftvollen Intel Xeon Prozessoren und 8 vollständig mit der NVIDIA NVLink-Technologie verbundenen NVIDIA HGX H100 SXM5-GPUs ausgestattet. Die Lösung ist speziell für das Training von LLMs und die Bewältigung großer Datensätze in anspruchsvollen Bereichen wie Generativer KI und High Performance Computing (HPC) konzipiert. Der Dell PowerEdge R760xa hingegen kann durch seine flexible Architektur nicht nur bei Künstlicher Intelligenz unterstützen, sondern auch bei Virtualisierungsprozessen sowie der Erstellung digitaler Zwillinge eingesetzt werden. Mit 32 DDR5-Speicher-DIMM-Steckplätzen, bis zu acht Laufwerken und PCIe Gen 5-Erweiterungssteckplätzen kann die IT-Infrastruktur den Bedürfnissen des ISTA entsprechend jederzeit und leicht skaliert werden. Die Administration der Server verwendet den Integrated Dell Remote Access Controller (iDRAC).
Datenspeicher für Petabyte-Herausforderungen
Neben den neuen Servern ergänzt das Dell PowerScale Speichersystem die IT-Infrastruktur des ISTA. Mit der Fähigkeit, bis zu 60 Petabyte an Daten in einem einzigen Cluster zu speichern, werden hohe Kapazitäten für effiziente Sicherung, Verwaltung und Bereitstellung großer Forschungsdatenmengen gewährleistet. Als Herzstück der Speicherarchitektur zeichnet sich Dell PowerScale nicht nur durch seine umfassenden Archivierungs- und Backup-Funktionen aus, sondern auch durch eine hohe Performance mit einer Durchsatzrate von bis zu 15,5 GB/s pro Knoten. Zudem führt die Entscheidung für eine On-Premises-Lösung zu erheblichen Kosteneinsparungen im Vergleich zu cloudbasierten Alternativen. Die immense Menge an generierten Daten wird vor Ort verarbeitet und gespeichert, was Subscription-Kosten und potenzielle Latenzen im Datenverkehr vermeidet.
Roland Gansch, Head der Scientific Service Units des Institute of Science and Technology Austria (ISTA), zum jüngsten IT-Projekt: „Diese Erweiterung, realisiert mit Dell Systemen, stellt eine wichtige Investition in die Zukunft dar und unterstreicht die Rolle der IT und Technologie als Grundpfeiler unseres Instituts und der wissenschaftlichen Forschung. Mit den Dell PowerEdge Servern und der Dell PowerScale können wir komplexe Datenanalysen und die Arbeit an und mit KI-Modellen effizient durchführen.“
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