Das RIS-Labor koordiniert die Administration des Data Science Cluster der BHT. Diese Infrastruktur wird aus Drittmitteln des Forschungsverbund "Data Science + X", des "Human VR Lab" und aus Haushaltsmitteln der BHT finanziert. Sie steht den Forschenden und Lehrenden auf dem Gebiet Data Science für  nicht-kommerzielle Zwecke zur Verfügung. Der Betrieb erfolgt in den Räumlichkeiten des Hochschulrechenzentrums.

Eckdaten:

  • 37 Knoten mit redundanter 100 GBit Ethernet + 100 GBit Infiniband EDR Anbindung
  • 2 DGX A100 Systeme, 1 DGX B200 System
  • 2336 Kerne, 16 TB RAM insgesamt
  • Vernetzte GPU - Hardware für beschleunigtes maschinelles Lernen (NVidia K80, P100, V100, A100, H100, H200, B200)
  • Verteiltes redundantes Ceph-Speichersystem mit 500 TB Kapazität
  • Lokales SSD-Caching mit NVMe Technologie
  • eigener Kubernetes-Zugang für Nutzerinnen und Nutzer
  • JupyerHub, ArgoCD, umfangreiche Dokumentation
  • englischsprachiger Support-Kanal in Microsoft Teams
  • ca. 100 aktive NutzerInnen, ca. 400 laufende Anwendungen