Gefördert vom Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg haben das Scientific Computing Center des KIT und das TIK der Universität Stuttgart diesen Dienst im Rahmen eines Verbundprojekts entwickelt. Erste Lehrende setzen den Dienst bereits ein (lesen Sie hier Ihre Erfahrungsberichte).
Bei Jupyter handelt es sich um eine Webanwendung, die den Zugang zu Rechenumgebungen und Ressourcen gewährleistet. Dabei erhält jeder Nutzer 8 GB Arbeitsspeicher (RAM) und 2 GB Speicher. Für rechenintensive Operationen werden NVIDIA L40S Grafikkarten (GPUs) bereitgestellt.
Der große Vorteil ist, dass Nutzende keine Installation und folglich auch keine Wartung wie Updates vornehmen müssen. Eine zentrale Komponente von Jupyter ist das Jupyter Notebook. Hierbei handelt es sich um ein Dokument, welches gleichzeitig formatierten Fließtext, ausführbare Code-Abschnitte und (interaktive) Visualisierungen (Bild, Ton, Video, 3D Ansichten) beinhalten kann. Derzeit werden zehn Notebook-Optionen bereitgestellt, beispielsweise Jupyter Datascience with Phython, R and Julia; Jupyter Tensorflow oder Jupyter GPU. Zusätzlich haben Dozierende die Möglichkeit eigene Umgebungen in Form von Docker Images anzugeben. Dozierende können auf dem JupyterHub eigene Profile anlegen und so Materialien mit Studierenden teilen. Weitere Features sind in der Entwicklung, so wird beispielsweise an einer Bewertungsfunktion für Übungsblätter und einer Anbindung an ILIAS gearbeitet.
Die Anmeldung erfolgt über das landesweite Identitätsmanagement bwIDM mit den regulären Anmeldedaten der Universität (ac- bzw. st-Accounts). Eine Freischaltung für den Dienst ist nicht erforderlich.
Im Laufe der Projektzeit konnten ausgewählte Pilot-Kurse den neuen Dienst bereits testen. Rund 1000 Nutzende aus sechs Hochschulen hatten im WS24/25 Zugriff auf den Pilot-Hub.