29 mei 2026
Voor AI-workloads die zowel training als inferentie omvatten, heb je een GPU-server nodig die hoge rekenkracht combineert met voldoende geheugenbandbreedte en flexibele configuratiemogelijkheden. GPU’s zoals de Nvidia H100, L40S en H200 zijn populaire keuzes voor dit type mixed workload. De juiste keuze hangt af van de verhouding tussen training en inferentie in jouw omgeving, de batchgrootte die je gebruikt en of je workloads gelijktijdig of afwisselend draaien. In dit artikel beantwoorden we de meest gestelde vragen over GPU-servers voor mixed AI-workloads, zodat je een weloverwogen keuze kunt maken.
Mixed workloads bij AI-servers zijn omgevingen waarin een server zowel modeltraining als inferentie uitvoert, vaak op hetzelfde systeem of binnen dezelfde infrastructuur. In plaats van aparte hardware voor elke taak draait alles op één platform dat beide typen taken aankan.
In de praktijk komt dit veel voor bij organisaties die hun eigen modellen ontwikkelen én tegelijkertijd in productie draaien. Denk aan een bedrijf dat overdag een taalmodel traint op nieuwe data, terwijl datzelfde model ’s avonds of ’s nachts inferentieverzoeken afhandelt. Of aan een onderzoeksinstelling die experimenteert met fine-tuning terwijl een productieversie van het model live staat voor eindgebruikers.
Mixed workloads stellen hogere eisen aan de hardware, omdat training en inferentie technisch gezien heel verschillende profielen hebben. Een server die dit goed aankan, moet dus op meerdere fronten sterk zijn.
Training vereist maximale rekenkracht (FLOPS), grote hoeveelheden GPU-geheugen en hoge geheugenbandbreedte om grote datasets en modelparameters te verwerken. Inferentie vraagt juist om lage latency, efficiënt geheugengebruik en de mogelijkheid om veel parallelle verzoeken snel af te handelen.
Bij training verwerk je grote hoeveelheden data in batches en pas je modelgewichten aan via backpropagation. Dit is rekenintensief en vraagt om GPU’s met veel HBM-geheugen (High Bandwidth Memory) en hoge FP16- of BF16-prestaties. Interconnects zoals NVLink spelen ook een grote rol als je meerdere GPU’s koppelt voor gedistribueerde training.
Bij inferentie stuur je een input door een al getraind model om een voorspelling of output te genereren. De prioriteit ligt hier op snelheid per verzoek en het efficiënt verwerken van veel gelijktijdige verzoeken. GPU-geheugen is nog steeds belangrijk, maar de focus verschuift naar throughput en latency in plaats van ruwe rekenkracht.
Het begrijpen van dit verschil helpt je om te bepalen welke GPU het beste past bij jouw specifieke verhouding tussen training en inferentie.
GPU’s die goed presteren voor zowel training als inferentie combineren hoge rekenkracht met grote geheugencapaciteit en ondersteuning voor meerdere precisiemodi. De meest geschikte opties op dit moment zijn de Nvidia H100, H200 en L40S.
De keuze tussen deze GPU’s hangt sterk af van de modelgrootte die je gebruikt en de verhouding tussen training en inferentie in jouw omgeving. Voor de allernieuwste generaties, zoals de Blackwell B200 of B300, is de beschikbaarheid nog beperkt, maar de vraag is enorm en de prijzen fluctueren sterk door schaarste.
De juiste serverconfiguratie voor mixed workloads bepaal je door te kijken naar vier factoren: het aantal GPU’s, de CPU-keuze, de geheugen- en opslagcapaciteit en de netwerkconfiguratie. Begin met de vraag hoe zwaar de training is ten opzichte van de inferentielast.
Voor zware training heb je meerdere GPU’s nodig die via NVLink of NVSwitch met elkaar communiceren. Supermicro biedt hiervoor platforms met 4, 8 of zelfs meer GPU-slots. Voor inferentie is de CPU minder bepalend, maar voor training wil je een krachtige processor die de datapipeline snel kan voeden, zoals een AMD EPYC of Intel Xeon Scalable.
Opslagsnelheid is een onderschatte factor. Training leest continu grote datasets van schijf. NVMe-opslag in RAID-configuratie voorkomt dat de GPU op data moet wachten. Voor inferentie zijn snelle RAM-toegang en lage I/O-latency belangrijker dan ruwe opslagcapaciteit.
Het netwerk speelt een rol zodra je meerdere nodes gebruikt voor gedistribueerde training. InfiniBand of high-speed Ethernet (100GbE of hoger) is dan noodzakelijk om te voorkomen dat communicatie tussen nodes een bottleneck wordt.
Het is beter om training en inferentie te scheiden wanneer de productie-SLA’s van je inferentieomgeving niet verenigbaar zijn met de piekbelasting van trainingsprocessen, of wanneer de schaalbehoeften van beide taken sterk van elkaar afwijken.
Stel dat je een model hebt dat 24/7 inferentieverzoeken afhandelt met een strikte maximale responstijd. Als je op datzelfde systeem ook een trainingsrun start, concurreert die direct om GPU-geheugen en rekentijd. Dit kan de responstijden van je productieomgeving negatief beïnvloeden.
Een andere reden om te scheiden is schaalbaarheid. Inferentie schaalt horizontaal goed: meer verzoeken betekent meer nodes toevoegen. Training schaalt verticaal en in clusters: meer GPU’s per node of meer nodes met snelle interconnects. Die twee patronen passen niet altijd bij dezelfde hardware.
Voor kleinere organisaties of teams in een experimentele fase is een gecombineerde setup vaak de meest praktische en kostenefficiënte keuze. Zodra de workloads groeien en de eisen strikter worden, is het de moeite waard om de scheiding te overwegen.
Supermicro biedt meerdere serverplatforms die specifiek zijn ontworpen voor zware GPU-workloads, waaronder mixed AI-omgevingen. De meest relevante systemen zijn de SYS-421GE-TNRT, de A+ Server-serie met 8-GPU-ondersteuning en de SuperBlade-platforms voor hogere densiteit.
De Supermicro 4U GPU-servers met ondersteuning voor 8x Nvidia H100 of H200 zijn populair voor mixed workloads omdat ze genoeg rekenkracht bieden voor training, terwijl de hoge geheugenbandbreedte inferentie ook efficiënt maakt. Supermicro ondersteunt als een van de eerste fabrikanten nieuwe Nvidia GPU-generaties, wat betekent dat je als klant vroeg toegang hebt tot de nieuwste hardware zonder te hoeven wachten op de langere releasecycli van andere merken.
Voor organisaties die compacter willen werken, maar toch hoge GPU-densiteit nodig hebben, bieden de SuperBlade- en MicroBlade-platforms een interessante optie. Deze zijn geschikt voor inferentie-zware omgevingen met occasionele training, maar niet voor grootschalige gedistribueerde trainingsprocessen.
De meest gemaakte fout bij het kiezen van een GPU-server voor mixed workloads is het onderschatten van hoeveel GPU-geheugen je nodig hebt. Veel teams baseren hun keuze op de modelgrootte in rust, maar vergeten de geheugenoverhead van training, optimizers en activaties mee te rekenen.
Een andere veelgemaakte fout is kiezen voor een standaardconfiguratie van een grote fabrikant, terwijl de specifieke workload vraagt om maatwerk. Bij onze Supermicro-oplossingen voor AI en GPU-workloads configureren wij elk systeem op basis van jouw exacte vereisten: van het aantal GPU’s en de geheugenopstelling tot de opslagarchitectuur en netwerkconfiguratie. Zo weet je zeker dat je investering aansluit bij wat je vandaag nodig hebt én wat je morgen wilt bereiken. Wil je weten welke configuratie het beste past bij jouw mixed workload? Neem contact met ons op, dan denken we graag met je mee.
Tel de geheugenbehoeften van training en inferentie bij elkaar op als ze gelijktijdig draaien. Voor training moet je rekening houden met de modelparameters, optimizer states (bij Adam ruwweg 3x de modelgrootte), activaties en gradiënten. Voor inferentie tel je de modelgewichten plus de KV-cache voor actieve verzoeken. Een veiligheidsmarge van 20-30% bovenop je berekende behoefte is sterk aan te raden om onverwachte piekbelasting op te vangen.
Ja, maar alleen als je van tevoren kiest voor een platform dat horizontale uitbreiding ondersteunt. Kies een serverplatform met vrije GPU-slots en zorg dat het moederbord en de voeding ruimte bieden voor extra GPU's. Houd ook rekening met je netwerkconfiguratie: als je later gedistribueerde training wilt draaien over meerdere nodes, heb je van meet af aan de juiste netwerkinfrastructuur (zoals InfiniBand) nodig.
Gebruik GPU-partitionering via Nvidia MIG (Multi-Instance GPU) of plan workloads op verschillende tijdstippen via een job scheduler zoals Slurm of Kubernetes. MIG maakt het mogelijk om één GPU op te splitsen in meerdere geïsoleerde instanties, zodat inferentie een gegarandeerd deel van de GPU-resources krijgt, ongeacht de trainingsbelasting. Voor tijdgebaseerde planning is het verstandig om zware trainingsruns buiten de piekuren van je inferentieomgeving te plannen.
Voor training is BF16 de aanbevolen keuze vanwege de bredere dynamische range ten opzichte van FP16, wat stabielere training oplevert bij grote modellen. Voor inferentie kun je FP8 gebruiken op GPU's als de H100 en H200 om de throughput te verhogen en het geheugengebruik te verlagen zonder significant kwaliteitsverlies. Een mixed-precision aanpak — BF16 voor training en FP8 voor inferentie — geeft je het beste van beide werelden op moderne Nvidia GPU's.
Monitor het GPU-gebruik tijdens een gedistribueerde trainingsrun: als GPU's regelmatig onder de 70-80% bezetting zakken terwijl er geen datalaadproblemen zijn, is de netwerkcommunicatie waarschijnlijk de bottleneck. Tools zoals Nvidia Nsight Systems of DCGM geven inzicht in de verhouding tussen rekentijd en communicatietijd. Voor serieuze gedistribueerde training over meerdere nodes is InfiniBand met een bandbreedte van minimaal 200 Gbps de aanbevolen standaard.
Voor structurele, langdurige workloads is aanschaf doorgaans kostenefficiënter dan huren: de break-even ligt gemiddeld tussen de 12 en 18 maanden, afhankelijk van de GPU-generatie en het gebruikspatroon. Huren is voordeliger voor tijdelijke projecten, piekbelasting of wanneer je snel toegang wilt tot de nieuwste hardware zonder kapitaalinvestering. Een hybride aanpak — eigen hardware voor de basisbelasting, cloud-bursting voor pieken — is voor veel organisaties met mixed workloads de meest flexibele en kostenefficiënte oplossing.
Nvidia DCGM (Data Center GPU Manager) is de basis voor GPU-gezondheidsmonitoring en prestatietelemetrie op serverniveau. Combineer dit met Prometheus en Grafana voor dashboarding van GPU-gebruik, geheugendruk en temperatuur over tijd. Voor workload-specifieke inzichten bij inferentie bieden frameworks zoals Triton Inference Server ingebouwde metrics, terwijl tools als Weights & Biases of MLflow helpen bij het monitoren van trainingsruns. Stel altijd drempelwaarden in voor GPU-geheugengebruik en temperatuur om problemen vroegtijdig te signaleren.
Den Sliem 89
7141 JG Groenlo
The Netherlands
+31 544 470 000
info@ncs.nl
GPU-servers verwerken duizenden berekeningen parallel — ontdek wanneer ze onmisbaar zijn voor jouw organisatie.
Wat is een AI-server en wanneer heb je er een nodig? Ontdek de techniek, hardware en toepassingen.
