Hochleistungsrechnen für die Zukunft – effiziente Algorithmen und hybride Architekturen für datenintensive Anwendungen
Übersicht
Wir entwickeln leistungsfähige Algorithmen für daten- und rechenintensive Anwendungen in Wissenschaft, Technik und Industrie. Im Zentrum steht die effiziente Parallelisierung von Programmen auf verteilten Systemen – in Clustern, der Cloud oder spezialisierten HPC-Umgebungen.
Eine besondere Stärke liegt in der engen Verzahnung von HPC mit Methoden der Künstlichen Intelligenz. Wir kombinieren klassische numerische Verfahren mit modernen KI-Workloads, etwa in der Bildverarbeitung, der Simulation physikalischer Prozesse oder der Analyse grosser wissenschaftlicher Datensätze. Durch hybride Architekturen (CPU/GPU) versuchen wir, maximale Performance bei hoher Energieeffizienz zu erreichen.
Unsere Expertise umfasst:
- GPU-optimierte Algorithmen und Datenpipelines,
- AI-beschleunigte Simulation und Modellierung,
- skalierbare Trainings- und Inferenzumgebungen für moderne Modelle,
- Aufbau und Betrieb robuster, produktionsnaher HPC-Systeme.
Mit unserem eigenen Hochleistungsrechner betreiben wir eine leistungsfähige Infrastruktur, die Forschung und Industrieprojekte zuverlässig unterstützt – auch für rechenintensive AI-Experimente und Simulationen im grossen Stil.
HPC Lab
High Performance Computing für daten- und rechenintensive Forschung sowie praxisbezogene Projekte mit der Industrie
Angebot
Wir bieten Expertise und Infrastruktur im Bereich High Performance Computing (HPC) für anspruchsvolle Anwendungen, insbesondere in Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Science und simulationsbasierten Verfahren. Dazu gehören die Nutzung und Erforschung neuartiger HPC-Beschleuniger (z. B. GPUs, DPUs und spezialisierte Accelerator-Architekturen) sowie energieeffizientes und nachhaltiges Computing mit Low-Energy Devices.
Das HPC Lab unterstützt Forschungs- und Entwicklungsprojekte bei der effizienten Nutzung moderner Rechenarchitekturen, der Skalierung von Algorithmen sowie beim Experimentieren mit neuen, ressourcenschonenden Technologien – von Prototypen bis hin zu produktionsnahen Szenarien.
Tritt mit uns in Kontakt
Prof. Dr. Tomasz Kacprzak
- Telefon
- +41 56 202 79 49
- tomasz.kacprzak@fhnw.ch
Infrastruktur
- Hochleistungs-Compute-Cluster mit modernen Multi-Core-Prozessoren und GPU-Beschleunigern
- Ressourcen für energieeffizientes und Low-Energy-Computing
- Entwicklungs- und Testumgebung für skalierbare Algorithmen und HPC-Workflows
- Tools und Frameworks für Performance-Analyse und Optimierung
- Unterstützung bei der Integration neuer Accelerator-Technologien
- Hochbandbreitige Netzwerkarchitektur mit bis zu 400 Gbit Interconnect
- Cluster Playground zum Nachbilden unterschiedlicher Systemarchitekturen, Software-Stacks und Orchestrierungsumgebungen
- Spezial-Hardware wie Apex Storage X21 (Storage-Beschleunigung), FPGA-basierte Compute-Knoten und andere domänenspezifische Beschleuniger
Ausgewählte Projekte
I.R.I.S.: Echtzeitverarbeitung von Lidar-Daten zur Bewertung des Strassenzustands
- Institut
- Institut für Data Science
- Forschungsfeld
- High-Performance Computing (HPC)
Euclid – dunkle Energie & dunkle Materie
- Institut
- Institut für Data Science
- Forschungsfeld
- Astroinformatik und Space Sciences, High-Performance Computing (HPC), Data Engineering
STIX für Solar Orbiter
- Institut
- Institut für Data Science
- Forschungsfeld
- Astroinformatik und Space Sciences, High-Performance Computing (HPC), Data Engineering
Studienangebot
BSc Informatik
- Studienmodus
- Praxisintegriertes Bachelorstudium (PiBS), Teilzeit/berufsbegleitend, Vollzeit
- Unterrichtssprache
- Englisch, Deutsch
- Durchführungsort
- Brugg-Windisch
- Dauer
- 6-8 Semester
- Nächster Start
- 14.9.2026
BSc Data Science & Artificial Intelligence
- Studienmodus
- Praxisintegriertes Bachelorstudium (PiBS), Vollzeit, Teilzeit
- Unterrichtssprache
- Englisch, Deutsch
- Durchführungsort
- Brugg-Windisch
- Dauer
- 6-8 Semester
- Nächster Start
- 14.9.2026
AI & High Performance Computing
- Studienmodus
- Praxisintegriertes Bachelorstudium (PiBS), Teilzeit/berufsbegleitend, Vollzeit
- Unterrichtssprache
- Englisch, Deutsch
- Durchführungsort
- Brugg-Windisch
- Dauer
- 6-8 Semester
- Nächster Start
- 14.9.2026
Weiterbildungsangebot
Data Science
- Preis
- CHF 24'300
- Unterrichtssprache
- Englisch, Deutsch
- Durchführungsort
- Brugg-Windisch
- Nächster Start
- Einstieg laufend möglich
Data Science
- Preis
- CHF 14'500
- Unterrichtssprache
- Englisch, Deutsch
- Durchführungsort
- Brugg-Windisch
- Dauer
- 2 - 3 Semester
- Nächster Start
- 5.9.2026
Agentic AI & Deep Learning
- Preis
- CHF 7'800
- Unterrichtssprache
- Deutsch
- Durchführungsort
- Brugg-Windisch
- Dauer
- 18 Kurstage
- Nächster Start
- 5.2.2027
Data & AI Engineering
- Preis
- CHF 24'800
- Unterrichtssprache
- Deutsch
- Durchführungsort
- Brugg-Windisch
- Nächster Start
- Einstieg laufend möglich
Tritt mit uns in Kontakt
Für weitere Informationen zu Bildverarbeitung & Computer Visionan der Hochschule für Informatik FHNW oder um eine Zusammenarbeit zu besprechen, kontaktiere Susanne Suter:
Prof. Dr. Tomasz Kacprzak
- Telefon
- +41 56 202 79 49
- tomasz.kacprzak@fhnw.ch
