GPU-Serversystem KI-Workloads Forschung Training >250GB Modelle Keras Tensorflow CUDA ARM Halle

GPU-Serversystem für KI-Workloads und Forschung - Es wird ein GPU-Serversystem für gehobene ML-Aufgaben, zu denen das Training/RAG größerer KI-Modelle von mehr als 250GB Größe benötigt. Aufgrund der bereits im Vorprojekt und im aktuellen Projekt entwickelten umfangreichen Software (siehe https://gitlab.informatik.uni-halle.de/cybersecmlu) muss das System die Entwicklung und Betrieb der Machine-Learning-Modelle mit Keras und Tensorflow mit CUDA unterstützen. Zusätzlich wird Software für ARM-Prozessoren entwickelt, so dass das Basissystem eine ARM-Prozessor oder Copropzessor-Architektur besitzen muss