Zum Inhalt springen
Onderhoud van GPU-systemen
Benut de volledige kracht van kunstmatige intelligentie met een infrastructuur die speciaal is ontwikkeld voor AI-workloads. Wij ondersteunen u van architectuuradvies en hardwareonderhoud tot monitoring en rapportage – ongeacht de fabrikant, maar altijd met een duidelijke focus op uw vereisten.
Waar bedrijven op moeten letten bij AI-infrastructuren
Met de juiste onderhoudsconcepten, duidelijk architectonisch advies en voortdurende monitoring kunnen veel van de risico’s van een AI-datacenter worden geminimaliseerd – en de kansen volledig worden benut. De sleutel is het vinden van de balans tussen technologisch potentieel en operationele realiteit.
Gegevenssoevereiniteit en -beveiliging
Gevoelige bedrijfs- of klantgegevens blijven volledig in uw eigen datacenter – een duidelijk voordeel voor industrieën met hoge eisen op het gebied van compliance of gegevensbescherming.
Prestaties en efficiëntie
Speciale GPU-clusters kunnen worden geoptimaliseerd voor specifieke werklasten. Trainingstaken worden uitgevoerd zonder cloud-latentie en de aangepaste architectuur zorgt voor het best mogelijke gebruik van resources.
Winstgevendheid & nieuwe bedrijfsmodellen
Met een hoge bezettingsgraad is een on-premise datacenter vaak goedkoper dan het gebruik van de cloud. Tegelijkertijd opent de infrastructuur de mogelijkheid om AI-diensten intern of extern als toegevoegde waarde aan te bieden.
Hoge initiële investering
GPU’s, netwerken, koeling en facilitaire aanpassingen zijn kapitaalintensief. De ROI hangt sterk af van het werkelijke gebruik en de projecten.
Complexe werking & tekort aan geschoolde arbeidskrachten
AI-datacenters vereisen speciale expertise op het gebied van HPC, DevOps en AI-engineering. Een gebrek aan personeel kan een stabiele werking aanzienlijk bemoeilijken.
Snelle technologische verandering
Hardware evolueert in cycli van twee tot drie jaar. Zonder een doordachte onderhouds- en upgradestrategie bestaat het risico dat investeringen te snel hun waarde verliezen.
Hardware voor AI-werklasten
GPU’s vormen het hart van een AI-datacenter. Ze leveren de massaal parallelle rekenkracht die essentieel is voor neurale netwerken. Van de eerste NVIDIA werkstation-GPU’s zoals de Quadro P1000 tot de A100 en H100 als industriestandaard en de nieuwe Blackwell-generatie met Rubin-architectuur – de ontwikkeling laat een continue sprong in prestaties zien. Ruby maakt gebruik van HBM4-geheugen en is geoptimaliseerd voor zowel training als inferentie met lange contexten. Gedesaggregeerde architecturen zoals Rubin CPX scheiden reken- en bandbreedtevereisten – een aanpak die de efficiëntie verder verhoogt. AMD met de Instinct MI300 serie en Intel met de Arc Pro B serie brengen ook krachtige alternatieven op de markt.
Maar zelfs de krachtigste GPU kan zijn potentieel alleen waarmaken in een geschikte systeemomgeving. NVIDIA biedt hier een compleet portfolio:
- DGX-platform: de AI-fabriek voor de ontwikkeling en levering van modellen.
- HGX-platform: basis voor AI- en HPC-supercomputers.
- IGX-platform: gericht op functionele beveiliging en randscenario’s.
- MGX-platform: Modulaire architectuur voor flexibel, versneld computergebruik.
- OVX-systemen: schaalbare infrastructuur voor krachtige AI en digitale tweelingen.
- Grace CPU: Architectuur die gegevensverwerking en AI-werklasten dichter bij elkaar brengt.
Daarnaast leveren partners zoals Supermicro of Dell GPU-geoptimaliseerde servers die als basis dienen voor individuele architecturen – met maximaal acht GPU’s per node en NVSwitch-technologie voor terabyte bandbreedtes in het netwerk.
Onze USP: Terwijl OEM’s vaak slechts beperkte serviceniveaus bieden, beveiligen wij uw systemen met volledige service, ons eigen SLA-model en een gegarandeerde hersteltijd van 4 uur.
Een andere vooruitgang is NVLink Fusion, dat heterogene systemen mogelijk maakt door GPU’s, CPU’s of andere versnellers van verschillende fabrikanten te verbinden met extreem lage latency. Tegelijkertijd wint CXL (Compute Express Link) aan belang, omdat geheugen over meerdere componenten kan worden gedeeld en flexibeler kan worden gebruikt.
Er ontstaan ook nieuwe mogelijkheden voor opslag: Peer-to-peer SSD’s met een directe verbinding naar GPU’s omzeilen de CPU en verlagen de latentie drastisch. De nieuwste XL flash modellen leveren tot 10 miljoen IOPS en maximaliseren de gegevensdoorvoer voor training en inferentie workloads. Aangevuld met NVMe SSD’s met GPUDirect Storage en parallelle bestandssystemen zoals Lustre, BeeGFS of GPFS, ontstaat een zeer schaalbare opslagarchitectuur die duizenden GPU’s tegelijk kan voeden.
Onze belofte: We adviseren je bij de keuze van de juiste combinatie van compute, storage en networking – onafhankelijk van fabrikant en kosteneffectief. Met GPU-inruil (ook voor defecte kaarten) en servicepakketten op maat verlengen we de levenscyclus van je hardware en stellen we je investering op de lange termijn veilig.
Praat dan met ons over een oplossing op maat – fabrikantonafhankelijk, voordelig en afgestemd op uw IT-landschap.
Praat dan met ons over een oplossing op maat – fabrikantonafhankelijk, voordelig en afgestemd op uw IT-landschap.
Een andere kijk op infrastructuur
GPU-clusters vereisen extreme energiedichtheid en innovatieve koeling. Directe vloeistofkoeling of dompelkoeling zijn al lang standaard. Wij plannen en ondersteunen deze omgevingen met hoge dichtheid, inclusief het onderhoud van pompen, leidingen en warmtewisselaars.
Intelligente bewaking toont verbruik, efficiëntie en thermische belasting in realtime. Dit garandeert niet alleen de prestaties, maar ook uw bedrijfskosten.
Onderhoud en operationele betrouwbaarheid voor uw AI-datacenter
GPU-clusters werken continu onder extreme omstandigheden: hoge temperaturen, enorm energieverbruik en complexe netwerkbelastingen. Zonder een consistente onderhoudsstrategie lopen bedrijven het risico op storingen, prestatieverlies en stijgende bedrijfskosten. Daarbij komt de snelle hardwarecyclus van moderne GPU’s – zonder proactief firmware- en lifecycle management verliezen systemen al vroeg waarde. Koeling- en energiesystemen moeten ook regelmatig worden gecontroleerd, omdat zelfs de kleinste defecten ernstige gevolgen kunnen hebben voor de stabiliteit. End-to-end monitoring in combinatie met voorspellend onderhoud is daarom essentieel om de beschikbaarheid te garanderen en de totale eigendomskosten op de lange termijn te verlagen.
Onze aanpak:
- Onderhoud van hardware door derden, inclusief GPU-gezondheidscontroles, firmware-updates en functietests
- Volledige service voor servers en GPU’s met SLA en hersteltijd van 4 uur
- Voorspellend onderhoud door continue evaluatie van sensorgegevens
- Transparantie door technische en economische rapportage
Antwoorden op belangrijke vragen over AI in het datacenter
Welke software is er nodig voor een AI-datacenter?
Een AI-datacenter vereist meer dan alleen hardware. Deze kan alleen efficiënt worden gebruikt door middel van software-orkestratie. Klassieke HPC-omgevingen vertrouwen op Slurm als scheduler, terwijl gecontaineriseerde AI-workloads meestal worden georkestreerd met Kubernetes. Daarnaast biedt NVIDIA Base Command speciale functies voor GPU-monitoring, resourcebeheer en rapportage.
Waarom is een MLOps-infrastructuur zo belangrijk?
MLOps vormt de brug tussen de ontwikkeling en werking van AI-modellen. Geautomatiseerde pipelines voor training en inferentie, CI/CD-processen voor machine learning en monitoring van modellen in productie zorgen ervoor dat modellen reproduceerbaar, betrouwbaar en efficiënt werken. Zonder MLOps bestaat het risico op inconsistenties, inefficiënte processen en een langere time-to-market.
Hoe kan de efficiëntie van AI workloads worden geoptimaliseerd?
Efficiëntieverbeteringen worden bereikt door GPU scheduling, die het gebruik maximaliseert, en energie-adaptieve workloads, die het stroomverbruik dynamisch aanpassen. Geautomatiseerd schalen van bronnen helpt ook om ervoor te zorgen dat rekencapaciteit alleen wordt gebruikt wanneer het echt nodig is.
Welke rol spelen bewaking en rapportage in operaties?
Monitoring zorgt ervoor dat technische kerncijfers zoals GPU-gebruik, geheugenbandbreedtes of netwerkprestaties altijd zichtbaar zijn. We vullen dit aan met een rapportagesysteem dat ook economische kengetallen, zoals kosten per training of efficiëntiecijfers voor het management opstelt. Dit maakt de infrastructuur niet alleen technisch transparant, maar ook economisch.
Kunnen bestaande IT-teams deze softwareoplossingen zelf bedienen?
In principe wel, maar het beheren van een AI-infrastructuur vereist ervaring met HPC, Kubernetes en MLOps-frameworks. Veel bedrijven bereiken hier hun grenzen, omdat de relevante expertise schaars is op de markt. Wij bieden ondersteuning met consulting, trainen interne teams en bieden monitoring- en onderhoudsdiensten om ervoor te zorgen dat de activiteiten soepel verlopen.
Uw contactpersoon
Rainer WaiblingerCTO
Er is een slimme oplossing voor elke technische uitdaging - laat ons je adviseren en de optimale oplossing vinden.
