ATML Extreme-Scale AI and Simulation (xAIS)
Das ATML Extreme-Scale AI and Simulation (xAIS) ist das führende Labor für Extrem-Scale-Computing (Exascale) in Europa. Es hat einzigartigen Zugang zum größten Supercomputer Europas, JUPITER, und verfolgt das Ziel, einflussreiche Publikationen in führenden Fachzeitschriften und auf renommierten Konferenzen zu veröffentlichen, wie kürzlich mit der Verleihung des Gordon Bell Prize for Climate Modelling während der Supercomputing Conference 2025 in St. Louis unter Beweis gestellt.
Das ATML Extreme-Scale AI and Simulation (xAIS) konzentriert sich auf die Entwicklung von Algorithmen, Workloads für Künstliche Intelligenz (KI) und Anwendungen für die Skalierung auf den größten Supercomputern und disruptiven Computertechnologien. Dies erfordert Design- und Entwicklungsaktivitäten entlang der gesamten Softwarehierarchie: von grundlegenden numerischen Methoden, die für die neuesten Hardwarearchitekturen optimiert sind, über problemspezifische Algorithmen bis hin zu anwendungsspezifischen Workflows für Fachwissenschaftler. Somit vereint das SDL Fachwissen aus den Bereichen Hardwarearchitektur, numerische Methoden, Datenwissenschaft, Softwareentwicklung und wissenschaftliche Anwendungen. Eine Besonderheit des ATML ist die Zusammenarbeit mit Fachwissenschaftlern aus führenden akademischen Einrichtungen wie CERN, RWTH Aachen, TU München, ETH Zürich, Barcelona Supercomputing Center, Riken, Stanford University und Industriepartnern wie NVIDIA, Siemens und Airbus.
Mit dem Ziel, die wichtigsten wissenschaftlichen Fragen zu beantworten und den mit dem ATML zusammenarbeitenden Forschern weltweit zum Erfolg zu verhelfen, nutzen wir den Supercomputer JUPITER für das Training groß angelegter KI-Modelle und die Durchführung hochkomplexer Simulationen. Darüber hinaus leiten wir sowohl das JUPITER Research and Early Access Program (JUREAP) als auch die JUPITER AI Factory (JAIF), zwei der bekanntesten Projekte im Bereich HPC und KI in Europa.
Das Labor bietet derzeit offene Stellen für alle Qualifikationsstufen (von Studierenden bis zu Postdoktoranden).
Forschungsthemen
- Hochskalierbare numerische Methoden
- Multimodale KI
- Komplexe Workflows für Anwendungen im Extremmaßstab
- KI-Ansätze für ordnungsreduzierte Modelle
- Anwendungen in verschiedenen Bereichen: Energie, Gesundheit, Klima, Physik, Computational Fluid Dynamics (CFD) etc.
