IZ GreenCompute (GreenCompute)

Institution: Humboldt-Universität zu Berlin Kategorie: Projekt
Website: https://www.greencompute.hu-berlin.de/de

Kurzbeschreibung

Das Interdisziplinäre Zentrum GreenCompute forscht an energieeffizienten Methoden für große Datenanalysen und Hochleistungsrechnen (HPC) an der Humboldt-Universität zu Berlin. Ziel ist die Reduktion des Energieverbrauchs und des CO₂-Fußabdrucks von Rechenprozessen ohne Einbußen bei Forschungsqualität oder Serviceleistung. Die Ergebnisse werden in Form von Technologien, Konfigurationsrichtlinien und bewährten Praktiken für die praktische Umsetzung bereitgestellt. Hochschulen profitieren durch nachhaltigere Nutzung von HPC-Infrastrukturen und langfristig geringere Betriebskosten.

Allgemeinverständliche Beschreibung

-

Thematische Einordnung

Fachgebiete

-Informatik -Physik -Naturwissenschaften -Geisteswissenschaften -Data Science -High Performance Computing (HPC) -Künstliche Intelligenz (KI) -Optimierung -Cluster- und Datamanagement -Energiesparsysteme -Interdisziplinäre Forschung

Forschungsfelder

• Energy-Efficient Artificial Intelligence
• Energy-Efficient Optimization
• Energy-Efficient Cluster/Data Management
• Energy-Efficient Scheduling

Spezialisierungen

• Energy-Efficient Artificial Intelligence
• Energy-Efficient Optimization
• Energy-Efficient Cluster/Data Management
• Energy-Efficient Scheduling
• Monitoring of energy consumption
• Development and dissemination of measures
• Community building and strategic development

Schlagworte

• GreenCompute
• Energiesparendes Hochleistungsrechnen
• Energieeffiziente Datenanalyse
• Research Track
• Transfer Track
• HPC@HU-Services
• Interdisziplinäre Forschung
• CO2-Fußabdruck reduzieren
• Energieverbrauchsmessung
• Energiesparende Systemkonfiguration

Förderung

Fördergeber: -
Förderprogramm: INSUFFICIENT
Förderkennzeichen: INSUFFICIENT
Förderzeitraum: -
Projektvolumen: INSUFFICIENT

Team & Partner

Projektleitung

• Prof. Dr. Ulf Leser (Institut für Informatik, Humboldt-Universität zu Berlin)
• Prof. Dr. Claudia Draxl (Institut für Physik, Humboldt-Universität zu Berlin)

Beteiligte Personen

• Sebastian Tiesler (Koordinierung, HPC-Team, CMS)

Beteiligte Einrichtungen

-

Externe Partner

• Berlin University Alliance (BUA)

Projektinhalte

Ziele

• Erforschung und Entwicklung energieeffizienter Methoden für massive Datenanalysen und High-Performance-Computing
• Umsetzung und Einführung energieeffizienter Technologien und Infrastrukturen im HPC-Bereich
• Reduzierung des Energieverbrauchs und des CO2-Fußabdrucks bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung hoher Forschungsqualität
• Sensibilisierung der Nutzer*innen und Verringerung redundanter Rechenoperationen
• Koordinierte Zusammenarbeit innerhalb der Humboldt-Universität und der Berlin University Alliance (BUA)

Arbeitspakete

• Research Track
• Energy-Efficient Artificial Intelligence
• Energy-Efficient Optimization
• Energy-Efficient Cluster/Data Management
• Energy-Efficient Scheduling
• Transfer Track
• Monitoring of energy consumption
• Development and dissemination of measures
• Community building and strategic development

Methoden

• Reduzierung von Leerlaufzeiten
• Sensibilisierung der Nutzenden
• Verringerung redundanter Rechenoperationen
• Entwicklung und Einführung energieeffizienter Analysemethoden
• Entwicklung und Einführung energieeffizienter Compute-Einheiten
• Energiesparende Konfiguration vorhandener Systeme
• Richtige Dimensionierung von Systemen
• Informierte Vorausschau auf neue Systeme
• Monitoring von Energieverbrauch
• Entwicklung und Verbreitung von Maßnahmen
• Community Building und strategische Entwicklung
• Interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen Expert:innen für Datenanalyse/HPC und Forschenden aus anderen Disziplinen
• Forschung in den Bereichen:
• Energy-Efficient Artificial Intelligence
• Energy-Efficient Optimization
• Energy-Efficient Cluster/Data Management
• Energy-Efficient Scheduling

Erwartete Ergebnisse

• Entwicklung und Einführung energieeffizienter Analysemethoden und Compute-Einheiten
• Reduzierung von Leerlaufzeiten in HPC-Systemen
• Energiesparende Konfiguration vorhandener Recheninfrastrukturen
• Optimierung der Dimensionierung von HPC-Systemen
• Informierte Vorausschau auf zukünftige HPC-Systeme mit geringerem Energieverbrauch
• Sensibilisierung der Nutzenden für energieeffizientes Computing
• Verringerung redundanter Rechenoperationen
• Umsetzung von Erkenntnissen aus der Forschung in praktische Technologien und Infrastrukturen
• Stärkung der interdisziplinären Zusammenarbeit zwischen HPC-Experten und Forschenden aus anderen Disziplinen
• Aufbau und Pflege eines breiten Netzwerks mit Institutionen, die sich mit dem Energiehunger digitaler Forschungsmethoden beschäftigen
• Monitoring und Analyse des Energieverbrauchs in HPC-Systemen
• Entwicklung und Verbreitung von Maßnahmen zur Energieeinsparung im Bereich der großen Datenanalysen und HPC

Kontakt

Ansprechperson: Prof. Dr. Ulf Leser, Prof. Dr. Claudia Draxl, Sebastian Tiesler
E-Mail: iz-greencompute@hu-berlin.de
Projekt-Website: https://www.greencompute.hu-berlin.de/de

Erfasst: 2026-01-11
Quelle: https://www.greencompute.hu-berlin.de/de