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Deep Hybrid Data Cloud (DHDC)

Das Projekt DHDC untersucht wie rechenintensive Anwendungen, die Anforderungen an Hochleistungsrechner (HPC) und Graphikprozessoren (GPUs) haben, mit Hilfe von Cloud Diensten unterstützt werden können.

Im Projekt Deep Hybrid Data Cloud (DHDC) haben sich zehn Partner aus dem erfolgreich abgeschlossenen INDIGO-DataCloud Projekt zusammengetan. 15 Vollzeitmitarbeiter werden sich 30 Monate lang Cloud-bsierten Lösungen widmen, die komplexe, rechenintensive Anwendungen unterstützen. Das Projekt-Budget beträgt drei Millionen Euro.

Im Fokus von DHDC stehen Anwendungen, die Anforderungen an Hochleistungsrechner (HPC) und Graphikprozessoren (GPUs) haben. Ein „hybrid-cloud Ansatz“ soll Wissenschaftlern einen einfachen Zugang zu den Cloud-Ressourcen ermöglichen. Hierzu sollen unter dem Label „DEEP as a Service“ eine Reihe von Bausteinen entwickelt werden, die die einfache Entwicklung und Skalierung von Anwendungen, die diesen Anforderungen genügen, bereitstellen. Zu diesen Anwendungen gehören insbesondere deep learning Methoden, neuronale Netze, paralleles Prozessieren von großen Datenmengen und die Online Analyse von Streaming-Daten. Zusätzlich sollen Komponenten des Vorläuferprojekts INDIGO DataCloud integriert werden, die dem Anwender erlauben, das Zusammenspiel der DHDC-Bausteine auf einfache Art und Weise zu konfigurieren. Die fertigen Bausteine sollen dann zu Diensten weiterentwickelt werden, die im Rahmen der European Open Science Cloud (EOSC) integriert und skaliert betrieben werden.

Projektwebseite: https://deep-hybrid-datacloud.eu/

Kontaktperson am SCC: Dr. Marcus Hardt