Beschaffung eines GPU-Servers für das HCDS -Vorhaben CLICCS und Akademie der Wissenschaften in Hamburg

Die Universität Hamburg (im Folgenden „UHH“) ist als Exzellenzuniversität mit mehr als 43.000 Studierenden und ca. 6.000 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern eine der forschungsstärksten Universitäten Deutschlands und gleichzeitig eine der größten Ausbildungseinrichtungen Norddeutschlands. Mit ihrem Konzept der „Flags-hip University“ in der Metropolregion Hamburg pflegt sie innovative und kooperative Verbindungen zu wissen-schaftlichen und außerwissenschaftlichen Partnern. Sie produziert für den Standort – aber auch national und international – die zukunftsgerichteten gesellschaftlichen Güter Bildung, Erkenntnis und Austausch von Wis-sen unter dem Leitziel der Nachhaltigkeit. Zur Förderung exzellenter Forschung mit angewandter künstlicher Intelligenz plant der Hub of Computing & Data Science die Beschaffung eines leistungsfähigen GPU-Servers. Dieser Server wird eine zentrale Rolle bei der Entwicklung und Verwendung großer Sprachmodelle einnehmen, die für die Forschung und Lehre uner-lässlich sind. Die primäre Aufgabe dieses Servers besteht in der Entwicklung und der Bereitstellung von großen Sprachmo-dellen. Die technologische Herausforderung liegt dabei in der schieren Größe der aktuell leistungsfähigsten Sprachmodelle. Dazu sollen auch Sprachmodelle verteilt über mehrere GPUs effizient und performant berech-net werden. Der Server wird im Rechenzentrum der Universität Hamburg installiert, um den Schutz sensibler Daten zu gewährleisten und die Einhaltung geltender Datenschutzbestimmungen sicherzustellen. Zwei der GPUs werden prioritär für Forschende des Exzellenzclusters Climate, Climatic Change, and Society (CLICCS) zur Verfügung stehen. Diese GPUs werden u.a. für das Training und Betrieb eines speziellen großem Sprachmodell für CLICCS benötigt, das auf klimabezogene Diskurse, den Zugriff auf klimabezogene Datensätze sowie die Verarbeitung multimodaler Daten angepasst ist. Ziel ist der Kauf und die Lieferung eines fabrikneuen GPU-Servers mit 7 NVIDIA GPUs.