Es ist immer wieder erstaunlich, wie viel Hollywood in einer Rede eines Vorstandsvorsitzenden eines US-Tech-Unternehmens zu finden ist. Gestern abend zeigte Jensen Huang von NVIDIA auf seiner Entwicklerkonferenz einen langen Trailerfilm, in dem Galaxien, Operationen und Wirbelstürme zu sehen waren. Anschließend gab es 90min harte Technologie, aber auf die Anwendungen aus Astrophysik, Medizin und Geowissenschaften kam er immer wieder zurück. Wenn man die Welt zu einem besseren Ort machen möchte, ist das kein schlechter Ausgangspunkt.
Diesbezüglich würden mir die Astrophysiker:innen, Mediziner:innen und Geowissenschaftler:innen meiner eigenen, kleinen Universität sicherlich zustimmen. Im nächsten Satz würden sie aber Forderungen stellen: um in der Forschung wettbewerbsfähig zu bleiben, brauchen wir auch GPUs. Am liebsten ganze Cluster. Großgeräteanträge bei der DFG wäre doch eine Möglichkeit?
Ich sehe die Notwendigkeit, um wissenschaftlich am Ball zu bleiben. Ich sehe auch die Problematik der dauerhaften Finanzierung einer solchen Investition. Die Bundesförderung übernimmt bei der Erstanschaffung die Hälfte, die andere Hälfte muss die Uni aus ihren Mitteln bestreiten. Das wird nicht wenig sein, und Investitionen drum herum, in die Infrastruktur und Klimatisierung des Rechenzentrums, kommen noch dazu. Nach 4-5 Jahren (wenn es überhaupt so lange dauert), muss vermutlich die ganze Hardware erneuert und durch GPUs der neuesten Generation ersetzt werden.
Ist das von allen Universitäten leistbar? Vermutlich nicht. Große Universitäten und solche mit einer guten Zusatzfinanzierung aus Overheads, z.B. Technische Universitäten, werden sich damit leichter tun als kleinere Hochschulen.
Der Ausweg liegt in der wissenschaftlichen Kooperation und der Zentralisierung der KI-Infrastruktur auf wenige Rechenzentren, vermutlich nur eines oder zwei pro Bundesland. Hier braucht es einen fairen Zugriff auf die Rechenleistung, Schulung und Support für alle Anwender in allen beteiligten Hochschulen, eine Einigung auf steuerliche Regelungen, und bezüglich einer lastorientierten Kostenbeteiligung der Endnutzer.
Das einzelne Rechenzentrum der einzelnen Universität ist aus der Nummer leider raus.
