Die UniBw M beschafft ein NVIDIA DGX B300 System zur Erweiterung ihres bestehenden Deep-Learning-Clusters im Projekt MissionLab (dtec.bw). Ziel ist die nahtlose Integration in die vorhandene Infrastruktur (40 NVIDIA H100 GPUs, 1.120 CPU-Kerne, 10 TB RAM, Infiniband/NVLink-Vernetzung), um Software, Frameworks und Traini...
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Die UniBw M beschafft ein NVIDIA DGX B300 System zur Erweiterung ihres bestehenden Deep-Learning-Clusters im Projekt MissionLab (dtec.bw). Ziel ist die nahtlose Integration in die vorhandene Infrastruktur (40 NVIDIA H100 GPUs, 1.120 CPU-Kerne, 10 TB RAM, Infiniband/NVLink-Vernetzung), um Software, Frameworks und Trainingsdaten weiter z...
Die UniBw M beschafft ein NVIDIA DGX B300 System zur Erweiterung ihres bestehenden Deep-Learning-Clusters im Projekt MissionLab (dtec.bw). Ziel ist die nahtlose Integration in die vorhandene Infrastruktur (40 NVIDIA H100 GPUs, 1.120 CPU-Kerne, 10 TB RAM, Infiniband/NVLink-Vernetzung), um Software, Frameworks und Trainingsdaten weiter zu nutzen. Das System dient dem Training von Large-Language-Modellen, Reinforcement Learning sowie der Sensorauswertung mittels neuronaler Netze.
Nach Registrierung stehen Unterlagen, Fristen und Hinweise zur Einreichung strukturiert bereit.
Auftragsgegenstand ist die Lieferung eines NVIDIA DGX B300 Systems für das dtec.bw Projekt MissionLab sowie weitere Forschungsprojekte der UniBw M.
Die UniBw M beschafft ein NVIDIA DGX B300 System zur Erweiterung des bestehenden Deep-Learning-GPU-Clusters im Projekt SPARTA. Ziel ist die nahtlose Integration in die vorhandene NVIDIA-Infrastruktur, um Large-Language-Modelle und große Datenmengen aus sozialen Netzwerken effizient zu verarbeiten. Die Erweiterung ist notwendig, um die Kompatibilität mit bestehender Software, Trainingsdaten und neuronalen Netzen zu wahren und die Forschungsziele des Projekts sicherzustellen.