Als "Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft" schafft und vermittelt das KIT (www.kit.edu ) Wissen für Gesellschaft und Umwelt. Ziel ist es, zu den globalen Herausforderungen maßgebliche Beiträge in den Feldern Energie, Mobilität und Information zu leisten. Dazu arbeiten rund 9 300 Mitarbeiter*innen auf einer breiten disziplinären Basis in Natur-, Ingenieur-, Wirtschafts- sowie Geistes- und Sozialwissenschaften zusammen. Seine 25 500 Studierenden bereitet das KIT durch ein forschungsorientiertes universitäres Studium auf verantwortungsvolle Aufgaben in Gesellschaft, Wirtschaft und Wissenschaft vor. Die Innovationstätigkeit am KIT schlägt die Brücke zwischen Erkenntnis und Anwendung zum gesellschaftlichen Nutzen, wirtschaftlichen Wohlstand und Erhalt unserer natürlichen Lebensgrundlagen.
Das Steinbuch Centre for Computing (SCC, www.scc.kit.edu ) ist das Information Technology Centre des KIT und zählt zu den größten und leistungsfähigsten wissenschaftlichen Rechenzentren in Europa.
Ein neuartiger organisatorischer Ansatz führte nach der Gründung des SCC im Jahr 2008 – getreu dem Motto „Science for Services – Services for Science“ zu einer integrativen Struktur von IT- Diensten und Forschung & Entwicklung in den angewandten Informationstechnologien. Eigene Forschungen und Entwicklungen sorgen so für die Optimierung und Innovation der IT-Dienste. Umgekehrt wirken innovative IT-Dienste als Motor für Forschung, Lehre und Entwicklung.
Das SCC steht heute für Forschung, Entwicklung und Innovation in den Bereichen Hochleistungsrechnen und Simulation, der Behandlung großer Datenmengen und der sicheren IT-Föderationen. Hier kooperiert das SCC mit Partnern aus Wissenschaft und Industrie in Europa und darüber hinaus. Auch auf nationaler und Landesebene wirkt das SCC in diesen Bereichen engagiert mit, so zum Beispiel in der Helmholtz-Gemeinschaft deutscher Forschungszentren (HGF) und der Gauß-Allianz. Weitere Schwerpunkte sind das IT-Management und die Prozessintegration, Grid und Cloud Computing und Web-Engineering.
Der Betrieb sehr leistungsstarker HPC-Systeme und die Unterstützung deren Nutzer ist eine weitere Kernkompetenz des SCC. Der bwUniCluster steht den Universitäten des Landes Baden-Württemberg als HPC-Grundversorgungssystem der Leistungsebene 3 zur Verfügung. Der Forschungshochleistungsrechner ForHLR I wird als System der Leistungsebene 2 bundesweit für Forschungsprojekte verschiedenster Wissenschaftsgebiete genutzt. Im Rahmen des bwHPC-Konzepts erbringt das SCC Dienstleistungen für eine landesweite Wissenschaftsunterstützung auf der HPC-Einstiegsebene. Außerdem ist das SCC der Standort eines der elf Tier-1-Zentren des Worldwide Large Hadron Collider Computing Grid (WLCG) – und damit für die Speicherung und Analyse eines erheblichen Teils der Experiment-Daten verantwortlich.
Die am KIT etablierten und von SCC Mitarbeiter*innen geleiteten Simulation Laboratories (SimLabs) widmen sich der interdisziplinären Forschung und Entwicklung, dabei besonders der Ertüchtigung technisch-wissenschaftlicher Anwendungscodes zur effizienten Nutzung von Hochleistungsrechnern und verteilten Systemen. In enger Kooperation mit anderen Wissenschaftlern aus der Community leisten die SimLabs eigenständige Forschungsbeiträge in mehreren Anwendungsgebieten des wissenschaftlichen Rechnens.
Das SCC ist federführend in mehreren bundes- und landesweiten Projekten für das Management, die Archivierung und die Analyse großer Datenmengen. Mit der Large Scale Data Facility (LSDF) hat das SCC ein innovatives Konzept für die Speicherung, Archivierung und Analyse von wissenschaftlichen Daten realisiert. Es berücksichtigt dabei den gesamten Datenlebenszyklus für alle wissenschaftlichen Disziplinen.
In sogenannten Data Life Cycle Labs (DLCLs) forschen und entwickeln Datenexperten gemeinsam mit Wissenschaftlern aus verschiedenen Forschungsbereichen. Im Verbund mit generischen Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten werden ausgewählte Anwendungswissenschaften im wissenschaftlichen Erkenntnisgewinn und bei der tiefen Integration der Datenschnittstelle in den Scientific Data Life Cycle adäquat unterstützt.
Website: scc.kit.edu
