23 maart 2026
De opslagarchitectuur van een GPU-server bepaalt in grote mate hoe snel je AI-workloads daadwerkelijk draaien. Een GPU die op data wacht, is een GPU die niets doet—en dat is precies het probleem dat je met de juiste opslagkeuze voorkomt. Voor de meeste on-premise AI server-omgevingen geldt: lokale NVMe-opslag is de snelste optie voor training, terwijl gedeelde netwerkopslag beter past bij teams die datasets willen delen. De beste keuze hangt af van je workload, je teamgrootte en je budget. In dit artikel nemen we alle relevante vragen met je door.
Opslagarchitectuur bepaalt hoe snel je GPU’s toegang krijgen tot trainingsdata. Wanneer de opslag trager is dan de verwerkingscapaciteit van je GPU’s, ontstaat er een bottleneck die de volledige rekenkracht van je systeem ondermijnt. Bij AI-workloads gaat het om het continu laden van grote datasets, checkpoints en modelgewichten; daarvoor heb je opslag nodig die dat tempo bijhoudt.
Een moderne GPU kan in seconden hoeveelheden data verwerken waarvoor trage opslag minuten nodig heeft. Dit verschil vertaalt zich direct in langere trainingstijden, hogere energiekosten en een minder efficiënte benutting van dure hardware. Het kiezen van de juiste opslagarchitectuur is dan ook geen technisch detail, maar een beslissing die de prestaties van je hele AI-infrastructuur beïnvloedt.
De meest gebruikte opslagarchitecturen voor GPU-servers zijn lokale NVMe-opslag, netwerkgebonden opslag via NFS of SMB, objectopslag zoals S3-compatibele systemen en gedistribueerde bestandssystemen zoals Lustre of GPFS. Elke architectuur heeft zijn eigen sterktes, afhankelijk van de workload, het aantal gebruikers en de schaal van de omgeving.
Lokale NVMe-schijven zitten direct in de server en bieden de laagste latency en hoogste doorvoersnelheid. Ze zijn ideaal voor situaties waarin één server intensief traint op een vaste dataset. Het nadeel is dat de data niet automatisch beschikbaar is voor andere servers in het cluster.
Netwerkopslag via NFS of SMB maakt data toegankelijk voor meerdere systemen tegelijk. Objectopslag is populair in grotere omgevingen omdat het goed schaalt en goed integreert met cloud-native tooling. Beide opties zijn trager dan lokale NVMe, maar bieden meer flexibiliteit en eenvoudiger databeheer.
Het belangrijkste verschil zit in latency en toegankelijkheid. Lokale NVMe-opslag levert extreem lage latency en hoge bandbreedte, maar is alleen beschikbaar voor de server waaraan de schijven fysiek verbonden zijn. Gedeelde netwerkopslag is toegankelijk voor meerdere servers tegelijk, maar introduceert netwerklatency en is afhankelijk van de netwerkcapaciteit.
Voor single-node training of inferentie op één machine is lokale NVMe vrijwel altijd de betere keuze. Zodra je met meerdere GPU-servers aan hetzelfde project werkt, of wanneer data-engineers en AI-teams dezelfde datasets willen gebruiken, wordt gedeelde opslag relevant. De keuze is dus niet alleen technisch, maar ook organisatorisch.
Voor AI-training past lokale NVMe-opslag het beste, omdat training continu grote hoeveelheden data leest en regelmatig checkpoints wegschrijft. Voor inferentie zijn de opslagvereisten minder intensief: modellen worden eenmalig geladen en vervolgens in het GPU-geheugen gehouden, waardoor gedeelde opslag of zelfs een snelle SSD vaak voldoende is.
Bij training is de doorvoersnelheid van opslag een directe beperking op de trainingssnelheid. Elke epoch laadt nieuwe batches data, en wanneer die data niet snel genoeg beschikbaar is, wacht de GPU. Bij inferentie draait het model in het geheugen en wordt opslag vooral gebruikt bij het opstarten of bij het cachen van resultaten. De opslagvereisten voor inferentie zijn daardoor een stuk minder veeleisend.
Je berekent de benodigde opslagbandbreedte door te kijken naar de datagrootte per trainingsiteratie, de batchgrootte en de gewenste trainingssnelheid. Een praktische aanpak is om te meten hoe snel je GPU’s data consumeren tijdens een representatieve workload, en vervolgens te controleren of je opslag die snelheid kan bijhouden zonder dat de GPU’s hoeven te wachten.
Begin met het profileren van je workload. Tools zoals iostat, nvtop of framework-specifieke profilers laten zien of je een storage-bottleneck hebt. Wanneer je GPU-utilization structureel onder de 80 procent ligt terwijl de workload actief is, is opslag vaak de oorzaak. Houd ook rekening met piekbelasting: tijdens het laden van een nieuwe epoch kan de opslagvraag tijdelijk veel hoger zijn dan het gemiddelde.
Een gedistribueerd bestandssysteem is de juiste keuze wanneer meerdere GPU-servers gelijktijdig toegang nodig hebben tot dezelfde data, en wanneer de dataomvang de capaciteit van lokale opslag overstijgt. Systemen zoals Lustre, GPFS of BeeGFS zijn ontworpen voor hoge doorvoer over meerdere nodes tegelijk, wat ze geschikt maakt voor grote HPC- en AI-clusters.
In de praktijk zie je gedistribueerde bestandssystemen vooral bij onderzoeksinstellingen, universiteiten en grotere bedrijven met meerdere GPU-nodes die aan gedeelde modeltraining doen. De implementatie en het beheer zijn complexer dan bij lokale opslag, en de kosten zijn hoger. Voor kleinere omgevingen of teams die met één of twee GPU-servers werken, wegen de voordelen vaak niet op tegen de extra complexiteit.
Wanneer je met één GPU-systeem werkt of wanneer je workloads geen gedeelde datatoegang vereisen, voegt een gedistribueerd bestandssysteem alleen overhead toe. In dat geval levert lokale NVMe-opslag betere prestaties tegen lagere kosten en met minder beheercomplexiteit.
Veelgemaakte fouten bij het kiezen van AI-opslag zijn: te weinig opslagbandbreedte inplannen, opslag als bijzaak behandelen bij het samenstellen van een GPU-server en vergeten dat opslagbehoeften groeien naarmate datasets en modellen groter worden. Wie alleen naar GPU-specificaties kijkt en opslag als afterthought behandelt, loopt tegen een bottleneck aan die de volledige investering ondermijnt.
Een andere veelgemaakte fout is het kiezen van gedeelde netwerkopslag zonder voldoende netwerkbandbreedte. Een 10GbE-verbinding is voor veel AI-workloads te traag; 25GbE of 100GbE is bij intensieve training realistischer. Ook het onderschatten van de schrijfsnelheid is een valkuil: checkpoints tijdens training kunnen veel data genereren, en wanneer de opslag dat niet bijhoudt, vertraagt het trainingsproces aanzienlijk.
Tot slot zien we regelmatig dat organisaties voor de goedkoopste opslagoptie kiezen zonder rekening te houden met schaalbaarheid. Opslag die vandaag voldoende is, kan binnen een jaar een knelpunt worden wanneer datasets groeien of het team uitbreidt. Plan opslagcapaciteit en bandbreedte daarom altijd met ruimte voor groei.
Bij NCS International helpen wij organisaties dagelijks met het samenstellen van on-premise AI server-oplossingen die vanaf het begin goed geconfigureerd zijn, inclusief de juiste opslagarchitectuur voor de specifieke workload. Als grootste en oudste Supermicro-distributeur van Nederland weten wij welke combinaties van GPU’s, opslag en netwerkinfrastructuur in de praktijk werken, en wij configureren elk systeem volledig op maat, zodat je geen rekenkracht verliest aan een bottleneck die je had kunnen voorkomen.
Ja, maar de uitbreidingsmogelijkheden zijn beperkt door het aantal beschikbare PCIe-slots en schijfbaaien in je server. Het is verstandig om bij de aanschaf al rekening te houden met toekomstige groei door een server te kiezen met voldoende vrije slots. Wanneer lokale NVMe-capaciteit onvoldoende wordt, is een hybride aanpak mogelijk: lokale NVMe voor actieve trainingsdata en gedeelde opslag voor archivering en minder frequent gebruikte datasets.
Het duidelijkste signaal is een structureel lage GPU-utilization (onder de 80%) terwijl je workload actief is. Je kunt dit meten met tools zoals nvtop of nvidia-smi voor GPU-gebruik, en iostat of iotop voor opslagactiviteit. Wanneer je ziet dat de GPU regelmatig in een idle-staat staat terwijl de schijven op maximale capaciteit draaien, is opslag vrijwel zeker de bottleneck. Framework-specifieke profilers zoals PyTorch Profiler kunnen dit verder bevestigen.
Voor lichte tot middelzware AI-workloads is 25GbE een realistisch minimum; voor intensieve multi-GPU training wordt 100GbE aanbevolen. Een 10GbE-verbinding is in de meeste gevallen te traag en wordt snel een knelpunt, zeker bij grote batchgroottes of frequente checkpoint-schrijfoperaties. Houd er ook rekening mee dat de totale netwerkbelasting stijgt wanneer meerdere servers tegelijk toegang hebben tot dezelfde gedeelde opslag.
Ja, een RAM disk (tmpfs) kan zeer effectief zijn als tijdelijke buffer voor datasets die volledig in het systeemgeheugen passen. Door trainingsdata vooraf naar een RAM disk te kopiëren, elimineer je de opslaglatency volledig tijdens het trainen. Dit is vooral handig wanneer je dataset relatief klein is en je dezelfde data meerdere epochs hergebruikt. Het nadeel is dat RAM disk-inhoud verloren gaat bij een herstart, dus het is geen vervanging voor permanente opslag.
Voor checkpoints is schrijfsnelheid de belangrijkste factor, omdat checkpoints periodiek en snel weggeschreven moeten worden zonder de training te onderbreken. Lokale NVMe is hiervoor ideaal vanwege de hoge schrijfsnelheid en lage latency. Als je checkpoints ook toegankelijk wilt maken voor andere systemen of wilt gebruiken voor herstel na een storing, combineer dan lokale NVMe voor het wegschrijven met een automatische synchronisatie naar gedeelde opslag of objectopslag als back-uplocatie.
In kleinere omgevingen kan dit prima op dezelfde schijven, maar het is verstandig om ze logisch te scheiden via aparte partities of mappen voor overzicht en beheer. In grotere of productie-omgevingen heeft het voordelen om trainingsdata en modelgewichten op afzonderlijke volumes of opslagsystemen te plaatsen, zodat intensief leesverkeer van trainingsdata de toegang tot modelgewichten niet verstoort. Dit wordt relevanter naarmate je meer GPU-servers tegelijk gebruikt.
On-premise opslag biedt lagere latency, voorspelbare prestaties en geen doorlopende kosten per gigabyte of per I/O-operatie, wat bij intensieve AI-workloads snel oploopt in de cloud. Cloudopslag is flexibeler en makkelijker op te schalen, maar de netwerklatency en egress-kosten kunnen een significante impact hebben op trainingstijden en totale kosten. Voor organisaties met structurele, zware AI-workloads is on-premise opslag doorgaans kostenefficiënter op de lange termijn; voor incidentele of sterk wisselende workloads kan een hybride aanpak de beste balans bieden.
Den Sliem 89
7141 JG Groenlo
The Netherlands
+31 544 470 000
info@ncs.nl