info_hpc.html

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    <title>Infos zur Hochleistungsrechnen</title>
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                        <h2 class="d-flex flex-column flex-shrink-1 justify-content-lg-start text-center" style="padding-top: 15px;color: #708090;"><strong>Hochleistungsrechnen</strong></h2>
                    </div>
                    <div class="col-auto flex-row flex-grow-1 flex-fill" style="background-color: #ffffff;">
                        <p> Das Hochleistungsrechen (englisch: high-performance computing, HPC) ist eine Technologie, die Rechenarbeiten ermöglicht, welche einen hohen Bedarf an Rechenleistung oder Speicherkapazität haben. Somit können umfangreiche Modelle, Algorithmen oder auch Simulationen in deutlich kürzerer Zeit ausgeführt werden als es auf herkömmlichen Computersystemen möglich ist.

                            Das Land BW stellt unter Beteiligung mehrerer Universitäten und Hochschulen – darunter auch der HFT Stuttgart – eine Hochleistungsrechenplattform bereit, den BW HPC Cluster.
                            
                        </p>
                    </div>
                    <a class="btn btn-primary text-center d-inline-flex d-lg-flex flex-column flex-grow-1 flex-shrink-1 flex-fill justify-content-between align-items-baseline align-content-center align-self-baseline flex-wrap order-3 mb-auto justify-content-md-center align-items-md-end align-items-lg-center justify-content-xl-center mx-auto"
                            role="button" style="background-color: #E0001B;" href="https://www.bwhpc.de/"><strong>Zugriff auf die Hochleistungsrechnenplatform</strong></a>
                </div>
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        </div>
        
    <div id="Projects_Text" style="margin-top: 10px;margin-bottom: 30px;">
        <div class="container" style="background-color: #ffffff;">
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                <div class="col-lg-12">
                    <h2 class="d-flex flex-column order-1 justify-content-lg-start text-center" style="padding-top: 15px;color: #708090;"><strong>Beispielprojekte der HFT Stuttgart auf der Hochleistungsrechnenplatform</strong></h2> 
                </div>
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                    <div class="help">
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                                <h3 class="card-title">
                                    <a class="collapsed" data-toggle="collapse" href="#collapse7" aria-expanded="false" aria-controls="collapse7">
                                        <small>HPC: Vehicle Detection using Machine Listening and Deep Learning</small></a>
                                </h3>
                            </div>
                            <div id="collapse7" class="card-body collapse" style="">
                                <p align="justify">
                                   In einer Masterarbeit in der Akustikgruppe der HFT Stuttgart wurde für eine Beurteilung des Verkehrsaufkommens der Einsatz einer automatischen Erkennung von Straßengeräuschen wie Motoren, Passanten und Umweltgeräuschen untersucht. Durch Verwendung des maschinellen Lernens, genauer dem s.g. Deep Learning, sollten unterschiedliche Fahrzeuge anhand der akustischen Signale erkannt und unterschiedlichen Fahrzeugkategorien (z.B. Leicht-, Mittel-, Schwerfahrzeuge, Schienenfahrzeuge, Zweiräder) zu geordnet werden. Um die Berechnungszeit für das Deep Learning zu verkürzen, wurden die Berechnungen auf dem HPC Cluster durchgeführt, wobei mittels paralleler Programmierung eine Vielzahl von Rechenknoten auf dem Cluster genutzt wurden. Mehr Informationen bitte klicken Sie <a href="https://transfer.hft-stuttgart.de/pages/sharif/akustikimobi/home/" > hier</a>
                                </p>
                                <img style="width:100%" src="/img/hpc/acoustic.png" alt="template based approach">
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                                <h3 class="card-title">
                                    <a class="collapsed" data-toggle="collapse" href="#collapse5" aria-expanded="false" aria-controls="collapse5">
                                    <small>Bewertung von Freitextfragen mit Neuronalen Netzwerken (in Arbeit)</small></a>
                                </h3>
                            </div>
                            <div id="collapse5" class="card-body collapse" style="">
                                <p align="justify">
                                    In der Hochschullehre liefern häufige kleine Tests den Studierenden und Lehrenden wichtige Rückmeldung zum Lernstand, bedeuten aber auch zusätzlichen Zeitaufwand für die Korrektur. Daher gibt es schon länger Ansätze zur automatischen oder automatisch gestützten Bewertung von kurzen Freitext-Antworten. Wir prüfen, ob die im Natural Language Processing (NLP) hoch erfolgreichen transformerbasierten neuronalen Modelle auch eine Qualitätsverbesserung bei der automatisierten Bewertung von Freitexten liefern können.Der Trainingsaufwand für das Anpassen der existierenden Modelle an die konkrete Aufgabe übersteigt bei weitem das auf einem üblichen PC realistisch leistbare. Daher nutzen wir die Ressourcen von bwHPC.
                                </p>
                            </div>
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                                <h3 class="card-title">
                                    <a class="collapsed" data-toggle="collapse" href="#collapse6" aria-expanded="false" aria-controls="collapse6">
                                    <small>Kontextabhängiges Smart2Charge (in Arbeit)</small></a>
                                </h3>
                            </div>
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                                <p align="justify">
                                    Die Elektromobilität hat einen tiefgreifenden wirtschaftlichen und ökologiscen Einfluss auf unsere Gesellschaft. Ein Großteil der Transformation im Mobilitätssektor wird durch die Digitalisierung vorangetrieben, indem diese echtzeitfähige Interaktionen zwischen den unterschiedlichen Beteiligten, wie z.B. Fahrzeugnutzern und Infrastrukturbetreiber, ermöglicht. In einer Studie wird ein neues, auf dem s.g. Deep Reinforcement Learning basierendes Konzept für die Optimierung solcher Interaktionen und Entscheidungsprozessen zwischen den Beteiligten in einem Smart-Mobility Ecosystem untersucht. Der hierbei entwickelte Algorithmus löst dabei kontextbezogene, beschränkte Optimierungsprobleme zur Erfüllung von Anfragen der Beteiligten. Dabei lernt der Algorithmus von der Umgebung und den Interaktionen bis sich für den jeweils betrachteten Kontext ein optimales Gleichgewicht bei der Erfüllung der Anfragen einstellt. 
Um dieses rechenintensive Problem zu lösen, läuft der Algorithmus auf dem HPC Cluster unter Verwendung des oben genannten, bereit gestellten Templates.


                                </p>
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