Forschungsinfrastruktur
Unsere Forschungsinfrastruktur unterstützt datenintensive Simulationen, das Training von KI-Modellen, die Entwicklung von Regelungsalgorithmen sowie hardwarebezogenes Prototyping und Testen von Systemen. Sie umfasst moderne Server- und HPC-Ressourcen, eine Testumgebung für cyber-biologische Systeme unter realen Umweltbedingungen sowie ein vollständig ausgestattetes Elektronik- und Prototyping-Labor für die Entwicklung eingebetteter Systeme.
Unser Labor bietet moderne Infrastruktur für die Entwicklung und Analyse eingebetteter Systeme, digitaler Hardware und Leistungselektronik mit geringer Leistung. Es umfasst vollständig ausgestattete Messplätze, Debug-Werkzeuge sowie Ausstattung zur schnellen Hardware-Prototypenerstellung.
Digitale Messtechnik
- Digitaloszilloskop und Digitalmultimeter
- Differenztastkopf für Leistungselektronik
- Funktions- und Signalgenerator
- Logikanalysator
- Diverse Debugger und Adapter für die Mikrocontroller-Entwicklung
Prototyping-Ausstattung
- SMD-Lötstation und Heißluftstation
- ESD-Arbeitsplatz inkl. Lötabsaugung
- Bambu Lab X1 Carbon für 3D-Druck von Prototypen
Unsere Recheninfrastruktur unterstützt datenintensive Simulationen, numerische Optimierung sowie das Training und Testen neuronaler Netze. Sie umfasst mehrere GPU- und CPU-Server unterschiedlicher Leistungsklassen sowie ein eigenes, energieeffizientes Mini-Cluster auf Basis von Apple-Silicon-Systemen. Damit decken wir sowohl HPC-Workloads als auch verteilte Experimente und virtuelle Entwicklungsumgebungen ab.
Apple-Silicon Mini-Cluster
- Kenndaten:
- 3 × Mac Mini M2 (8 GB RAM)
- 2 × Mac Mini M2 Pro (16 GB RAM)
- Einsatz: Parallele Simulationen, KI-Prototyping und energieeffiziente Entwicklungs-Workloads
- Förderung: Berufungsmittel der Universität Kassel
Server „hippo“ (High-End-Training & HPC)
| CPU | 2 × AMD EPYC 9755 (zusammen 256 Cores / 512 Threads) |
| Arbeitsspeicher | 1.5 TB DDR5 RAM |
| Festplattenspeicher | 5 × 7.68 TB SSD |
| Grafikkarten | 2 × NVIDIA H200 NVL GPUs (je 141 GB, NVLink) |
| Einsatz | Große KI-Modelle, Training neuronaler Netze, HPC-Simulationen, größere Optimierungsprobleme lösen |
| Förderung | Gerätefonds der Universität Kassel |
| Nutzung | Gemeinsam mit weiteren Fachgebieten an der Uni Kassel |
Server „rhino“ (GPU-beschleunigte KI-Workloads)
| CPU | AMD EPYC 9555 (64 Cores / 128 Threads) |
| Arbeitsspeicher | 384 GB DDR5 RAM |
| Festplattenspeicher | 2 × 7.68 TB SSD |
| Grafikkarten | 2 × NVIDIA A30 GPUs (je 24 GB) |
| Einsatz | Große KI-Modelle, Training neuronaler Netze, Simulationen, Optimierungsprobleme lösen |
| Förderung | Gerätefonds der Universität Kassel |
| Nutzung | Gemeinsam mit weiteren Fachgebieten an der Uni Kassel |
Server „elephant“ (Virtualisierung & Softwaretests)
| CPU | AMD EPYC 9374F (32 Cores / 64 Threads) |
| Arbeitsspeicher | 192 GB DDR5 RAM |
| Festplattenspeicher | 4 × 3.84 TB SSD |
| Einsatz | Virtuelle Maschinen, Continuous Integration, Simulationen |
| Förderung | Berufungsmittel der Universität Kassel |
Unsere Testumgebung für cyber-biologische Systeme umfasst sensorisch und aktorisch ausgestattete Hochbeete sowie eine eigene Wetterstation. Mit ihr untersuchen und erproben wir Systemidentifikations- und Regelungskonzepte, wie z. B. automatische, ressourcenschonende Bewässerung, unter realen Umweltbedingungen.
Ausstattungsmerkmale
- Vier Hochbeete, jeweils ausgestattet mit
- 2 Feuchtigkeitssensoren (ThetaProbe ML2x)
- 2 Temperatursensoren
- 2 Pumpen zur lokalen Bewässerung
- Wetterstation (basierend auf Raspberry Pi Weather Hat) mit Sensoren für
- Windstärke
- Windrichtung
- Temperatur
- Luftfeuchtigkeit
- Einstrahlung
- Niederschlag
Wir danken dem Zentralen Lehrfonds der Universität Kassel für die Unterstützung beim Aufbau der Testumgebung. Außerdem möchten wir uns bei den vielen Studierenden bedanken, die einen großen Beitrag dazu geleistet haben, die Umgebung entstehen zu lassen.