De toekomst van AI-infrastructuur:

Een technische gids voor het schalen van AI-workloads

In de wereld van kunstmatige intelligentie en deep learning is de infrastructuur net zo cruciaal als de algoritmes zelf. Met de toenemende complexiteit van Large Language Models (LLMs) en de groeiende vraag naar GPU-accelerated computing, staat de datacenter-infrastructuur voor ongekende uitdagingen. In deze technische analyse bespreken we de specifieke vereisten voor AI-workloads en hoe de juiste colocatie-strategie het verschil kan maken.

Stroomvereisten voor modern AI Computing

De laatste generatie NVIDIA H100 Tensor Core GPU's, gebouwd op de Hopper-architectuur, vereist significant meer stroom dan zijn voorgangers. Een enkele H100 PCIe GPU heeft een thermisch design power (TDP) van 350W, terwijl de SXM5-variant maar liefst 700W kan verbruiken. Voor een typische AI-training setup met 8 GPU's betekent dit:

• Basis GPU-verbruik: 8 x 700W = 5.6kW

• Ondersteunende CPU's (2x Intel Xeon Platinum): ~500W

• Geheugen en opslag: ~400W

• Koeling en overhead: ~1.5kW

• Totaal per rack: 8-12kW
  

Bij het schalen naar meerdere nodes voor distributed training kunnen deze getallen snel oplopen tot 15-30kW per rack.

Koelingsuitdagingen

Met deze extreme vermogensdichtheid is traditionele luchtkoeling vaak niet meer toereikend. Moderne oplossingen die we ondersteunen zijn:

• Direct-to-chip vloeistofkoeling

• Immersion cooling met diëlektrische vloeistoffen

• Rear-door heat exchangers met geoptimaliseerde airflow

Netwerkarchitectuur voor distributed AI

Voor effectieve distributed training is een ultra-low-latency, high-bandwidth netwerk essentieel:

• InfiniBand NDR 400Gb/s voor inter-GPU communicatie

• RoCE (RDMA over Converged Ethernet) voor toegang tot gedistribueerde datasets

• Directe verbinding met AMS-IX voor edge inferencing en model deployment