11 min lezen - 10 oktober 2025
Ontdek hoe GPU-virtualisatie AI-workloads verbetert door de efficiëntie te verbeteren, de kosten te verlagen en het resourcebeheer in gevirtualiseerde omgevingen te optimaliseren.
GPU-virtualisatie verandert de manier waarop AI-workloads worden beheerd. Door een fysieke GPU op te splitsen in meerdere virtuele instanties kun je meerdere AI-taken tegelijk uitvoeren, waardoor de efficiëntie verbetert en de hardwarekosten dalen. Deze aanpak is vooral waardevol voor het trainen van complexe modellen, het afhandelen van resource-intensieve taken en het schalen van AI-projecten zonder te investeren in extra GPU's.
Dit is waarom het belangrijk is:
Prestaties optimaliseren:
Hostingdiensten zoals FDC Servers bieden GPU-oplossingen op maat vanaf $1.124/maand, inclusief onbeperkte bandbreedte en wereldwijde implementatieopties voor grootschalige AI-projecten.
Meenemen: GPU-virtualisatie stroomlijnt het resourcebeheer, verbetert de prestaties en verlaagt de kosten voor AI-workloads, waardoor het een praktische oplossing is voor het efficiënt schalen van AI-activiteiten.
GPU-virtualisatie stelt meerdere gebruikers in staat om één GPU te delen door virtuele instanties aan te maken, elk met zijn eigen specifieke geheugen, cores en verwerkingskracht. Dit betekent dat een enkele GPU meerdere taken of gebruikers tegelijkertijd kan verwerken, waardoor het een efficiënte oplossing is voor AI-workloads.
In de kern maakt deze technologie gebruik van een hypervisor, die fungeert als manager en GPU-resources verdeelt over virtuele machines. De hypervisor zorgt ervoor dat elke instantie zijn toegewezen deel krijgt zonder tussenkomst van anderen. Voor AI-taken stelt dit een enkele NVIDIA A100 of H100 GPU in staat om meerdere machine learning-experimenten, trainingssessies of inferentiebewerkingen tegelijkertijd uit te voeren.
Er zijn twee belangrijke methoden om deze bronnen te delen:
Een belangrijk verschil tussen GPU- en traditionele CPU-virtualisatie ligt in geheugenbeheer. GPU's gebruiken geheugen met hoge bandbreedte (HBM), dat anders werkt dan standaard systeem-RAM. Het efficiënt beheren van dit geheugen is cruciaal, vooral tijdens resource-intensieve AI-bewerkingen zoals fijnafstemming of grootschalige training.
Dit fundamentele inzicht vormt de basis voor het onderzoeken hoe GPU-virtualisatie de AI-prestaties in praktische scenario's verbetert.
Virtualisatie biedt een reeks voordelen die direct inspelen op de uitdagingen van AI en machine learning (ML) workloads.
Het maximaliseren van het gebruik van GPU's is een van de belangrijkste voordelen. Krachtige GPU's, die tussen de $10.000 en $30.000 kunnen kosten, worden vaak onderbenut tijdens taken als data preprocessing of model setup. Virtualisatie zorgt ervoor dat deze kostbare bronnen volledig worden benut doordat meerdere taken dezelfde GPU kunnen delen, waardoor de inactieve tijd afneemt en de hardwarekosten dalen. Deze aanpak stelt organisaties in staat om meer gebruikers en toepassingen te bedienen zonder dat er extra fysieke GPU's nodig zijn.
Flexibiliteit in ontwikkeling is een andere game-changer. Met virtualisatie kunnen ontwikkelaars virtuele GPU-instanties maken die zijn aangepast aan specifieke behoeften, zoals verschillende CUDA-versies, geheugengroottes of driverconfiguraties. Deze isolatie zorgt ervoor dat projecten die frameworks zoals PyTorch, TensorFlow of JAX gebruiken zonder conflicten naast elkaar kunnen bestaan, waardoor workflows worden gestroomlijnd en innovatie wordt versneld.
Schaalbaarheid wordt veel eenvoudiger te beheren. AI workloads kunnen aanzienlijk variëren in hun eisen. Voor het trainen van een klein neuraal netwerk zijn bijvoorbeeld minimale resources nodig, terwijl voor het finetunen van een groot taalmodel enorme rekenkracht nodig is. Virtuele instanties kunnen dynamisch op- of afschalen en resources toewijzen op basis van de intensiteit van de werklast. Dit aanpassingsvermogen zorgt te allen tijde voor een efficiënt gebruik van bronnen.
Multi-tenancy ondersteuning is vooral waardevol voor organisaties met uiteenlopende behoeften. Door de infrastructuur te delen, hebben verschillende afdelingen, klanten of toepassingen toegang tot GPU-resources zonder dat ze fysieke hardware hoeven te beheren. Cloudproviders kunnen zelfs GPU-as-a-Service aanbieden, waardoor gebruikers virtuele GPU-instanties kunnen gebruiken met behoud van prestatie-isolatie en minder administratieve complexiteit.
Tot slot zorgt foutisolatie voor stabiliteit. Als een virtuele instantie crasht of buitensporig veel bronnen verbruikt, worden andere instanties die dezelfde GPU delen niet verstoord. Deze betrouwbaarheid is cruciaal in productieomgevingen waar meerdere AI-services soepel en consistent moeten draaien.
GPU-virtualisatie optimaliseert niet alleen het resourcegebruik, maar geeft AI-teams ook de tools en flexibiliteit die nodig zijn om complexe, steeds veranderende workloads aan te pakken.
Het behalen van de beste AI-prestaties in gevirtualiseerde GPU-omgevingen is sterk afhankelijk van de juiste hardware- en interconnectiekeuzes. Deze beslissingen spelen een belangrijke rol bij het maximaliseren van het potentieel van GPU-virtualisatie voor AI-workloads.
Wanneer u GPU's selecteert voor AI-taken, zoek dan naar modellen met een hoge geheugencapaciteit, snelle bandbreedte en ingebouwde virtualisatieondersteuning. Veel moderne GPU's kunnen worden opgesplitst in meerdere geïsoleerde instanties, zodat verschillende gebruikers of toepassingen kunnen beschikken over specifieke reken- en geheugenbronnen. Maar het kiezen van de juiste GPU is slechts een deel van de vergelijking - je ondersteunende opslag- en netwerkinfrastructuur moet ook in staat zijn om de prestaties bij te houden.
AI-werklasten omvatten vaak het beheer van enorme hoeveelheden gegevens, waardoor snelle NVMe-opslag en netwerken met lage latentie essentieel zijn. In bedrijfsomgevingen zijn NVMe-schijven met een hoog uithoudingsvermogen ideaal voor het verwerken van de zware lees-/schrijfcycli van AI-toepassingen.
Voor gegevensuitwisseling tussen nodes bieden technologieën zoals InfiniBand of geavanceerde Ethernet-oplossingen de bandbreedte die nodig is voor soepele operaties. Het gebruik van een gedistribueerd bestandssysteem om parallelle I/O mogelijk te maken, kan knelpunten minimaliseren wanneer meerdere processen tegelijkertijd gegevens benaderen. Zodra aan de opslag- en netwerkbehoeften is voldaan, is de volgende stap het afstemmen van de middelen.
Configureer NUMA (Non-Uniform Memory Access) om directe verbindingen tussen GPU's, geheugen en CPU's te garanderen. Wijs snelle netwerkinterfaces toe en wijs PCIe lanes toe om latentie te verminderen. Houd in gedachten dat robuuste koeling en voldoende stroomcapaciteit cruciaal zijn om thermische throttling te voorkomen en de stabiliteit van het systeem te behouden. Daarnaast kan het plaatsen van opslag dicht bij verwerkingseenheden de latentie verder verlagen, waardoor een efficiëntere en responsievere systeemarchitectuur ontstaat.
Zodra de hardware is ingesteld, is de volgende stap het configureren van virtuele machines (VM's) en GPU's om optimale AI-prestaties te garanderen. De juiste configuraties ontsluiten het potentieel van gevirtualiseerde GPU's, waardoor ze effectiever worden voor AI-werklasten. Laten we eens kijken hoe we deze resources efficiënt kunnen configureren en beheren.
Als het gaat om GPU-configuraties, zijn er twee hoofdbenaderingen: GPU passthrough en vGPU partitionering.
Moderne GPU's zoals de NVIDIA A100 en H100 ondersteunen MIG (Multi-Instance GPU), waardoor tot zeven geïsoleerde GPU-instanties op één kaart mogelijk zijn. Deze functie is perfect om het gebruik van hardware te maximaliseren en tegelijkertijd de kosten in de hand te houden.
De juiste keuze hangt af van je use case:
Efficiënte toewijzing van resources is essentieel om knelpunten te voorkomen en een soepele werking van AI te garanderen. Hier leest u hoe u uw resources in balans brengt:
Zodra resources zijn toegewezen, kunnen orkestratietools het beheer van GPU's vereenvoudigen, vooral in geschaalde AI-omgevingen.
Naarmate je AI-infrastructuur groeit, worden deze orkestratietools onmisbaar. Ze automatiseren resource management, verbeteren het gebruik en bieden de intelligentie die nodig is om meerdere werklasten efficiënt te laten draaien op gedeelde hardware.
Na het instellen van je hardware en configuraties is de volgende stap om alles soepel te laten draaien het monitoren en plannen. Deze twee praktijken vormen de ruggengraat van het handhaven van piekprestaties van AI in gevirtualiseerde GPU-omgevingen. Zelfs de beste hardware-instellingen kunnen tekortschieten zonder goed inzicht in het resourcegebruik en slimme planningsstrategieën. Profiling, scheduling en continue monitoring zorgen ervoor dat AI workloads efficiënt en effectief blijven.
Profilering is als het meten van de pols van je AI workloads - het helpt knelpunten op te sporen en zorgt ervoor dat resources verstandig worden gebruikt voordat de prestaties onder druk komen te staan. Het doel is om te begrijpen hoe verschillende taken GPU-resources, geheugen en rekencycli gebruiken.
NVIDIA Nsight Systems is een veelgebruikt hulpmiddel voor het profileren van CUDA-applicaties en biedt gedetailleerde inzichten in GPU-gebruik, geheugenoverdrachten en kerneluitvoeringstijden. Voor deep learning frameworks kunnen profiling tools helpen identificeren of werklasten GPU-, geheugen- of CPU-gebonden zijn, wat cruciaal is voor het fijn afstellen van de toewijzing van resources.
Raamwerkspecifieke tools zoals TensorFlow Profiler en PyTorch Profiler gaan nog dieper. TensorFlow Profiler splitst stappentijden uit en laat zien hoeveel tijd er wordt besteed aan taken zoals het laden van gegevens, preprocessing en training. Ondertussen biedt PyTorch Profiler een nauwkeurige blik op geheugengebruik, zodat geheugenlekken of inefficiënte tensorbewerkingen kunnen worden opgespoord.
Bij het profileren zijn de belangrijkste meetgegevens onder andere:
In gevirtualiseerde omgevingen wordt profilering iets lastiger vanwege de toegevoegde hypervisor-laag. Tools zoals vSphere Performance Charts of KVM prestatiemonitoring kunnen de kloof overbruggen door metriek op VM-niveau te correleren met profileringsgegevens op gastniveau. Deze tweelaagse aanpak helpt te bepalen of prestatieproblemen te wijten zijn aan de virtualisatielaag of aan de werklast zelf.
De inzichten die worden verkregen uit profiling worden direct gebruikt voor slimmere planningsstrategieën, waardoor resources effectief worden toegewezen.
Planning is waar de magie gebeurt - ervoor zorgen dat GPU's efficiënt worden gebruikt terwijl er met meerdere AI-workloads wordt gewerkt. Verschillende strategieën spelen in op verschillende behoeften, van het synchroniseren van gedistribueerde taken tot het toekennen van prioriteit aan kritieke taken.
De planningsmethode die u kiest kan de efficiëntie van het systeem maken of breken. Batchplanning werkt bijvoorbeeld goed in onderzoeksopstellingen met flexibele deadlines, terwijl realtime planning essentieel is voor inferentiewerklasten die een lage latentie vereisen.
Als de planning eenmaal staat, zorgt continue monitoring ervoor dat alles op schema blijft.
Continue monitoring fungeert als een systeem voor vroegtijdige waarschuwing en vangt potentiële problemen op voordat ze de productie verstoren. Door real-time statistieken te combineren met historische gegevens kunnen trends en patronen worden ontdekt die anders misschien onopgemerkt zouden blijven.
GPU-monitoringprogramma's moeten alles bijhouden, van gebruik en geheugengebruik tot temperatuur en stroomverbruik. NVIDIA's Data Center GPU Manager (DCGM) is een robuuste optie, die integreert met platforms als Prometheus en Grafana om een uitgebreid beeld te geven. Deze tools kunnen helpen bij het detecteren van problemen zoals thermische throttling of geheugendruk die de prestaties kunnen schaden.
Monitoring op applicatieniveau richt zich op AI-specifieke meetgegevens zoals verlies bij training, validatienauwkeurigheid en convergentiesnelheden. Tools zoals MLflow en Weights & Biases combineren deze meetgegevens met systeemprestatiegegevens en bieden zo een compleet beeld van de gezondheid van de werklast.
Voor gedistribueerde training is netwerkbewaking een must. Het is belangrijk om bandbreedtegebruik, latentie en pakketverlies tussen knooppunten bij te houden. Voor snelle interconnecties zoals InfiniBand zijn speciale tools nodig om een soepele synchronisatie van gradiënten en parallelle training van gegevens te garanderen.
Benchmarking helpt bij het vaststellen van basisregels voor prestaties en het valideren van optimalisaties. MLPerf-benchmarks zijn een standaardkeuze voor het evalueren van training en inferentie voor verschillende AI-modellen en hardwareopstellingen. Door deze tests in uw gevirtualiseerde omgeving uit te voeren, stelt u de basisverwachtingen vast en brengt u configuratieproblemen aan het licht.
Synthetische benchmarks, zoals die in NVIDIA's DeepLearningExamples repository, zijn ook nuttig. Ze simuleren specifieke scenario's, helpen bij het isoleren van virtualisatie-overhead en bevestigen dat uw omgeving presteert zoals verwacht.
Regelmatige benchmarking - bijvoorbeeld één keer per maand - kan problemen aan het licht brengen zoals driver updates, configuratieafwijkingen of hardwaredegradatie die anders misschien onopgemerkt blijven.
Om topprestaties te bereiken in AI-systemen is een betrouwbare hostinginfrastructuur onontbeerlijk. De juiste hostingpartner zorgt ervoor dat uw profilerings-, plannings- en bewakingsstrategieën naadloos werken en biedt de ruggengraat die nodig is om AI-workloads effectief te optimaliseren.
Deze stabiele infrastructuur maakt een geavanceerde inzet van de eerder besproken profilerings-, scheduling- en orkestratietechnieken mogelijk.
FDC Servers biedt GPU-hosting die speciaal is afgestemd op AI- en machine learning-toepassingen. Vanaf $1.124 per maand worden hun GPU-servers geleverd met onbeperkte bandbreedte - een must-have bij het werken met grote datasets of gedistribueerde training. Dankzij deze functie hoeft u zich geen zorgen te maken over limieten voor gegevensoverdracht, waardoor u voorspelbare kosten kunt behouden.
Hun servers zijn in hoge mate aanpasbaar, zodat u hardwareconfiguraties kunt afstemmen voor AI-modellen met veel geheugen of gespecialiseerde GPU-opstellingen, zoals die nodig zijn voor computervisietaken. Met directe implementatie kunt u GPU-resources snel opschalen om te voldoen aan fluctuerende eisen.
Belangrijke functies zijn onder andere ondersteuning voor GPU passthrough, vGPU partitionering en aangepaste planning, allemaal cruciaal voor het verwerken van veeleisende AI workloads.
Onbeperkte bandbreedte is een game-changer voor AI-projecten die veel gegevens vergen. Voor het trainen van grote modellen moeten vaak terabytes aan gegevens worden verplaatst tussen opslagsystemen, rekenknooppunten en monitoringtools. Door de limieten voor gegevensoverdracht te elimineren, houdt FDC Servers uw budget voorspelbaar en uw workflows ononderbroken.
Met 74 wereldwijde locaties biedt FDC Servers het geografische bereik dat nodig is voor moderne AI-infrastructuur. Dankzij dit wereldwijde netwerk kunt u computermiddelen dichter bij de gegevensbronnen plaatsen, waardoor de latentie in gedistribueerde trainingsopstellingen afneemt. Voor inferentie kunnen modellen worden ingezet op locaties aan de rand, zodat eindgebruikers sneller kunnen reageren.
De wereldwijde infrastructuur speelt ook een cruciale rol bij noodherstel en redundantie. Als een locatie uitvalt, kunnen workloads naadloos worden gemigreerd naar een andere regio, zodat de activiteiten soepel blijven verlopen. Voor organisaties die AI-pijplijnen met meerdere regio's beheren, zorgt een consistente infrastructuur op alle 74 locaties voor uniformiteit in virtualisatie-instellingen, monitoringtools en planningsstrategieën, ongeacht waar uw resources worden ingezet.
Daarnaast biedt FDC Servers 24/7 ondersteuning bij problemen met GPU-stuurprogramma's, virtualisatieconflicten of resourcetoewijzing. Dit zorgt voor minimale downtime, zelfs in complexe gevirtualiseerde GPU-omgevingen.
Deze functies vormen samen een sterke basis voor het bereiken van geoptimaliseerde AI-prestaties.
Deze handleiding laat zien hoe het combineren van geavanceerde hardware, nauwkeurig afgestemde resources en een solide infrastructuur de AI-prestaties aanzienlijk kan verbeteren.
Om het maximale uit uw AI-werklasten te halen, moet u uw hardware, resourcetoewijzing en infrastructuur afstemmen op uw specifieke vereisten. Voor maximale prestaties is GPU passthrough ideaal, terwijl vGPU-partitionering een efficiënte manier is om resources te delen.
De synergie tussen hardwareselectie en resource tuning is de sleutel tot het optimaliseren van prestaties. Het gebruik van GPU's met een ruime geheugenbandbreedte, de integratie van NVMe-opslag en een hoge netwerkdoorvoer kunnen de trainingsefficiëntie en modeluitvoer direct verbeteren. Het nauwkeurig afstellen van de systeemtopologie vermindert interconnectievertragingen, terwijl profilering en intelligente planning het GPU-gebruik maximaliseren. Orkestratiehulpmiddelen zorgen verder voor consistente prestaties op hoog niveau.
Een betrouwbare hostingpartner verbindt alles. Voor organisaties die uitdagingen op het gebied van resources willen overwinnen, is betrouwbare hosting van cruciaal belang. FDC Servers biedt GPU-hosting voor $1.124/maand met onbeperkte bandbreedte - een optie die limieten voor gegevensoverdracht en onvoorspelbare kosten elimineert.
Met functies zoals geografische schaalbaarheid, onmiddellijke inzet en 24/7 ondersteuning kunt u AI-activiteiten naadloos schalen. Of u nu gedistribueerde training in verschillende regio's beheert of edge-inferentiemodellen inzet, een betrouwbare infrastructuur neemt veel van de technische hindernissen weg die AI-projecten vaak vertragen.
Om succes te boeken op het gebied van AI is een naadloze combinatie nodig van GPU-kracht, nauwkeurig resourcebeheer en betrouwbare hosting. Door deze strategieën te volgen en gebruik te maken van de infrastructuur van FDC Servers, kunt u de weg vrijmaken voor topprestaties op het gebied van AI.
Met GPU-virtualisatie kunnen meerdere virtuele machines gebruikmaken van één fysieke GPU, waardoor de efficiëntie toeneemt en de kosten dalen. Door resources te delen, is er geen extra hardware nodig, waardoor beter gebruik wordt gemaakt van wat al beschikbaar is en de totale kosten worden verlaagd.
Deze opzet maakt schalen en beheer ook veel eenvoudiger. Organisaties kunnen meer AI workloads aan zonder dat ze voor elke virtuele machine een aparte GPU nodig hebben. Het resultaat? Gestroomlijnde prestaties en gecontroleerde kosten - een ideale combinatie voor AI en machine learning projecten.
Bij GPU passthrough wordt de volledige GPU toegewezen aan een enkele virtuele machine (VM), waardoor prestaties worden geboden die bijna niet te onderscheiden zijn van die op fysieke hardware. Hierdoor is dit de optie bij uitstek voor veeleisende taken zoals AI-model training, deep learning of 3D rendering, waarbij het essentieel is om elk grammetje prestatie eruit te persen.
Daarentegen splitst vGPU-partitionering een enkele GPU op in meerdere op hardware gebaseerde segmenten, waardoor meerdere VM's of gebruikers tegelijkertijd dezelfde GPU kunnen delen. Deze opzet werkt het beste voor gedeelde omgevingen zoals virtuele desktops of werkstations voor samenwerking, waar een balans tussen flexibiliteit en efficiënt resourcegebruik prioriteit heeft.
Om het maximale uit AI-workloads in gevirtualiseerde GPU-omgevingen te halen, is het essentieel om GPU-monitoringtools te gebruiken die realtime gegevens over resourcegebruik en prestaties bieden. De vGPU-beheeroplossingen van NVIDIA maken het bijvoorbeeld eenvoudiger om het gebruik van GPU's bij te houden en de verdeling van bronnen te optimaliseren.
Een andere belangrijke aanpak is het gebruik van orkestratieplatforms zoals Kubernetes. Deze platforms kunnen workloads dynamisch aanpassen en resources effectiever toewijzen, waardoor je betere GPU-prestaties kunt bereiken. Daarnaast speelt het regelmatig afstellen van hyperparameters en het verfijnen van datapijplijnen een grote rol bij het hoog houden van prestatieniveaus. Door GPU-metriek continu te monitoren, kunt u knelpunten vroegtijdig opsporen en conflicten met bronnen voorkomen, zodat uw AI-taken soepel verlopen.
Leer hoe u de ideale GPU-server selecteert voor uw AI-werklasten, rekening houdend met use cases, hardwarespecificaties, schaalbaarheid en operationele kosten.
10 min lezen - 15 oktober 2025
10 min lezen - 10 oktober 2025
Flexibele opties
Wereldwijd bereik
Onmiddellijke inzet
Flexibele opties
Wereldwijd bereik
Onmiddellijke inzet
