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:
- 34 Knoten mit redundanter 100 GBit Ethernet + 100 GBit Infiniband EDR Anbindung
- 2 DGX A100 Systeme
- 2336 Kerne, 16 TB RAM insgesamt
- Vernetzte GPU - Hardware für beschleunigtes maschinelles Lernen (NVidia K80, P100, V100, A100, H100)
- 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. 500 aktive NutzerInnen, ca. 1300 laufende Anwendungen
