Den Wissenschaftsgemeinden in Baden-Württemberg stehen über bwHPC - Hochleistungsrechnen in Baden-Württemberg verschiedene Cluster- und Speicherressourcen zu Verfügung.

bwHPC verfolgt als Ziele die Bereitstellung einer landesweiten Hochleistungs- und Speicherinfrastruktur, die Koordination einer hochschulübergreifenden Unterstützung für die Nutzer*innen der baden-württembergischen Hochleistungsrechner und die Verwirklichung der dafür erforderlichen Maßnahmen. Konkret für die Umsetzung ist das Projekt bwHPC als Bestandteil des aktuellen Umsetzungskonzepts für HPC, DIC (Daten intensives Computing) und LS2DM (Large Scale Scientific Data Management) in Baden-Württemberg zuständig.

bwHPC bietet fachspezifische Kompetenzzentren an, die z.B. bei der Optimierung von Rechenjobs unterstützen. Es können aber auch Anfragen an das landesweite Supportsystem gerichtet werden, womit auch „einfache“ Fragen gemeint sind. Für interdisziplinäre oder hochschulübergreifende Projekte können individuell zusammengestellte Expertenteams, die sogenannten Tigerteams, angefordert werden. Um sich HPC-Wissen anzueignen, können Schulungsformate, ob für Einsteiger*innen oder erfahrene HPC-Nutzende, auf der webasierten Trainingsplattform ausgewählt werden. Ein zeit- und ortsunabhängiges Selbststudium ist über eLearning Module oder über das sich bwHPC-Wiki möglich.

Die föderative bwHPC-Infrastruktur, also die Hardware- und Softwarekomponenten der Hochleistungsrechner, werden im Zeitablauf aktualisiert, optimiert und regelmäßig erneuert, wobei auch auf Innovationen geblickt wird. Auf Grund der stark anwachsenden Mengen an Forschungsdaten, ob aus Simulationen oder wissenschaftlichen Experimenten, liegt der Fokus des Projektes bwHPC in den nächsten Jahren verstärkt auf dem Ausbau und Betrieb von Speicherinfrastrukturen, wodurch auch eine bessere Zugänglichmachung und nachhaltige Nutzung von Forschungsdaten ermöglicht wird. In die bereits bestehende Struktur zur föderativen Nutzerunterstützung, werden Themen zum Management und der Analyse von großvolumigen wissenschaftlicher Datenmengen integriert.

Auch in Seminaren, Workshops und Online-Kurse erfahren Sie mehr zum Hochleistungsrechnen. Themen sind u. a.: Einführung in die Nutzung der bwHPC-Cluster, (Parallel-) Programmierung, Python, wissenschaftliche Visualisierung und Anwendung wissenschaftlicher Software (u. a. Matlab, OpenFOAM). Weitere Informationen