Das Leibniz-Institut für Präventionsforschung und Epidemiologie (BIPS GmbH) beschafft ein leistungsfähiges High-Performance Computing (HPC) Cluster-System. Ziel ist die Datenspeicherung sehr großer Modelle sowie die Verarbeitung und Analyse epidemiologischer Forschungsdaten. Das System muss über eine hohe Anzahl CUDA-f...
Angebotsfrist:30. April 2026
Typ:Ausschreibung
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Das Leibniz-Institut für Präventionsforschung und Epidemiologie (BIPS GmbH) beschafft ein leistungsfähiges High-Performance Computing (HPC) Cluster-System. Ziel ist die Datenspeicherung sehr großer Modelle sowie die Verarbeitung und Analyse epidemiologischer Forschungsdaten. Das System muss über eine hohe Anzahl CUDA-fähiger Datencente...
Das Leibniz-Institut für Präventionsforschung und Epidemiologie (BIPS GmbH) beschafft ein leistungsfähiges High-Performance Computing (HPC) Cluster-System. Ziel ist die Datenspeicherung sehr großer Modelle sowie die Verarbeitung und Analyse epidemiologischer Forschungsdaten. Das System muss über eine hohe Anzahl CUDA-fähiger Datencenter-GPUs verfügen, die auf das Training neuronaler Netze spezialisiert sind, um rechenintensive Anwendungen wie Modellierungen, Simulationen und KI/Deep Learning zu ermöglichen.
Nach Registrierung stehen Unterlagen, Fristen und Hinweise zur Einreichung strukturiert bereit.
Die Università della Svizzera italiana (USI) beschafft ein leistungsfähiges, skalierbares HPC-Cluster (High Performance Computing) für wissenschaftliche Forschungsaktivitäten. Ziel ist die Bereitstellung einer verteilten Recheninfrastruktur mit CPU- und GPU-Kapazitäten für aktuelle und zukünftige Workloads. Das System muss mit parallelen Rechenumgebungen (MPI, CUDA) kompatibel, gut verwaltbar und skalierbar sein. Zudem ist ein Support- und Hardware-Garantiekonzept erforderlich.
Upgrade des Supercomputers MareNostrum5 am BSC-CNS zur spezialisierten KI-Plattform. Die Konfiguration umfasst leistungsstarke GPUs für Machine Learning, Hardware für Deep Learning, NLP und komplexe Simulationen. Zudem werden Hochgeschwindigkeits-Interconnects, umfangreiche Datenspeicher und energieeffiziente Kühlsysteme integriert. Ziel ist die Unterstützung europäischer KI-Innovationen in Bereichen wie Gesundheitswesen, Klimaforschung, autonome Systeme und öffentlicher Sektor.
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