1 oktober 2026
Om de koelcapaciteit voor een AI-server te berekenen, vertrek je vanuit het totale warmtevermogen van alle componenten, uitgedrukt in watt. Tel de TDP-waarden op van de CPU’s, GPU’s, geheugenmodules, opslag en voeding, en voeg daar een veiligheidsmarge van 20 tot 30 procent bovenop. Dit totaal bepaalt hoeveel koelcapaciteit je installatie minimaal nodig heeft.
Voor AI-servers met meerdere high-end GPU’s loopt het warmtevermogen snel op tot meerdere kilowatts per server, wat specifieke eisen stelt aan zowel de koeloplossing als de rack- en datacenterinfrastructuur. In dit artikel beantwoorden we de meest gestelde vragen over het berekenen en kiezen van de juiste koelcapaciteit voor AI-servers en GPU-infrastructuur.
De benodigde koelcapaciteit van een AI-server wordt primair bepaald door het gecombineerde warmtevermogen van de GPU’s, CPU’s, geheugen, opslag en voedingseenheden. Hoe meer rekenkracht een systeem levert, hoe meer warmte het produceert. De bezettingsgraad van de server, de omgevingstemperatuur en de luchtstroom binnen het rack spelen daarbij ook een directe rol.
Bij AI-servers zijn de GPU’s verreweg de grootste warmtebron. Een moderne high-end GPU heeft een Thermal Design Power (TDP) van 300 tot meer dan 700 watt per kaart. In systemen met vier, acht of meer GPU’s loopt de totale warmteproductie daardoor al snel op tot meerdere kilowatts, nog voordat je de CPU’s en overige componenten meerekent.
Daarnaast speelt de workload een grote rol. Een AI-server die continu zware trainingsjobs draait, produceert structureel meer warmte dan een systeem dat inferentietaken uitvoert met wisselende belasting. Bij het dimensioneren van koeling moet je altijd uitgaan van de piekbelasting, niet van het gemiddelde gebruik.
Tot slot bepalen de fysieke omgeving en het rackontwerp mee hoeveel koelcapaciteit je nodig hebt. Een slecht georganiseerd rack met gemengde koud- en warmluchtstromen vereist aanzienlijk meer koeling dan een goed ontworpen hot-aisle/cold-aisle-opstelling.
Om het warmtevermogen van een AI-server te berekenen, tel je de TDP-waarden op van alle actieve componenten: GPU’s, CPU’s, RAM, NVMe-opslag en de voedingseenheid. Voeg vervolgens een veiligheidsmarge van 20 tot 30 procent toe om piekbelasting en componentvariatie op te vangen. Het resultaat in watt is de minimale koelcapaciteit die je systeem nodig heeft.
Een praktisch voorbeeld: stel, je configureert een server met vier GPU’s van elk 400 watt TDP, twee CPU’s van elk 200 watt, 512 GB RAM (circa 100 watt) en NVMe-opslag (circa 50 watt). Dat geeft een basisvermogen van 2.150 watt. Met een veiligheidsmarge van 25 procent kom je op een benodigde koelcapaciteit van circa 2.688 watt, afgerond naar boven.
Let op: de TDP-waarde van een component is de maximale warmteproductie onder volledige belasting. Fabrikanten publiceren deze waarden in de technische specificaties. Voor GPU-servers is het verstandig om ook de PSU-efficiëntie mee te nemen: een voeding met 80 Plus Platinum-certificering verliest minder energie als warmte dan een minder efficiënte variant, wat de totale warmteproductie iets drukt.
Voor nauwkeurigere berekeningen in grotere omgevingen wordt warmtevermogen ook uitgedrukt in BTU per uur (British Thermal Units). De omrekening is eenvoudig: 1 watt staat gelijk aan 3,41 BTU per uur. Koelingsinstallateurs en datacenterspecialisten werken vaak met deze eenheid bij het dimensioneren van CRAC-units en precisieklimaatsystemen.
Luchtkoeling gebruikt ventilatoren om warme lucht van componenten af te voeren en die te vervangen door gekoelde omgevingslucht. Vloeistofkoeling transporteert warmte via water of koelvloeistof rechtstreeks weg van de warmtebron. Voor AI-servers met een hoge warmtedichtheid biedt vloeistofkoeling een significant hogere koelefficiëntie en is het in veel gevallen de enige haalbare oplossing.
Traditionele luchtkoeling werkt goed voor servers met een warmtevermogen tot ongeveer 15 tot 20 kW per rack. Voor standaard server- en opslagomgevingen is dit meestal voldoende. Luchtkoeling is relatief eenvoudig te implementeren en vraagt minder aanpassingen aan de bestaande infrastructuur. Het nadeel is dat het minder efficiënt wordt naarmate de warmtedichtheid stijgt, en bij AI-servers met meerdere GPU’s wordt die grens snel bereikt.
Voor AI-servers met een hoge GPU-dichtheid, zoals systemen met acht of meer high-end GPU’s, is directe vloeistofkoeling steeds vaker de standaard. Varianten zijn onder andere Direct Liquid Cooling (DLC), waarbij koelplaten direct op CPU’s en GPU’s worden geplaatst, en immersion cooling, waarbij componenten volledig in koelvloeistof worden ondergedompeld. Vloeistofkoeling maakt warmtedichtheden van 40 tot 100 kW per rack of meer mogelijk en verlaagt tegelijk het energieverbruik van de koelingsinstallatie zelf.
Supermicro biedt voor beide koelingsvormen gevalideerde platforms aan. Wij leveren bij NCS zowel luchtgekoelde als vloeistofgekoelde Supermicro GPU-servers, afhankelijk van de infrastructuur en werklasten van de klant. De AI-oplossingen die wij leveren zijn vooraf gevalideerd en direct inzetbaar in bestaande datacenteromgevingen.
In een AI-datacenter moet je rekenen op een koelcapaciteit van minimaal 20 tot 80 kW per rack, afhankelijk van de configuratie. Traditionele serverracks hebben een gemiddelde warmtedichtheid van 5 tot 15 kW. AI-racks met meerdere GPU-servers zitten structureel aan de bovenkant van dit spectrum of overschrijden het, waardoor standaard luchtkoeling vaak onvoldoende is.
De exacte koelcapaciteit per rack hangt af van het aantal servers, het warmtevermogen per server en de bezettingsgraad. Een rack met vier AI-servers van elk 10 kW warmtevermogen vereist minimaal 40 kW koelcapaciteit, plus veiligheidsmarge. Bij het ontwerpen van een AI-datacenter is het daarom essentieel om de koelinfrastructuur te dimensioneren op de maximale piekbelasting van het volledige rack, niet op de gemiddelde verwachting.
Naast de koelcapaciteit zelf moet je ook rekening houden met de stroomtoevoer per rack. Hoge warmtedichtheid gaat hand in hand met een hoog stroomverbruik. Een rack met 80 kW warmtevermogen verbruikt ook 80 kW of meer aan elektrisch vermogen, wat specifieke eisen stelt aan de PDU’s, UPS-systemen en de aansluiting op het elektriciteitsnet.
Datacenteroperators hanteren de Power Usage Effectiveness (PUE) als maatstaf voor koelingsefficiëntie. Een PUE van 1,2 betekent dat voor elke watt IT-vermogen 0,2 watt extra wordt verbruikt voor koeling en overige faciliteiten. Bij het dimensioneren van koelcapaciteit voor een AI-rack is het verstandig om de PUE van de omgeving mee te nemen in de berekening.
De meest gemaakte fout bij het inschatten van koelcapaciteit voor AI-servers is onderdimensionering: berekeningen gebaseerd op gemiddeld gebruik in plaats van piekbelasting. Andere veelvoorkomende fouten zijn het negeren van toekomstige uitbreiding, het onderschatten van de warmteproductie van GPU’s en het niet meenemen van de omgevingstemperatuur en luchtstroom in het rack.
Specifiek bij GPU-servers zien we vaak dat de TDP van de GPU’s wel wordt meegenomen, maar de warmtebijdrage van de voedingseenheden, NVMe-opslag en netwerkapparatuur wordt vergeten. Deze componenten kunnen samen nog eens 10 tot 20 procent toevoegen aan het totale warmtevermogen.
Een andere veelgemaakte fout is het ontwerpen van koeling voor de huidige situatie zonder rekening te houden met groei. AI-infrastructuur wordt vrijwel altijd uitgebreid naarmate workloads groeien of nieuwe GPU-generaties beschikbaar komen. Wie de koelingsinfrastructuur niet schaalt met de geplande groei, loopt al snel tegen beperkingen aan die kostbaar zijn om achteraf op te lossen.
Tot slot wordt de kwaliteit van de luchtstroom in het rack zelf regelmatig onderschat. Slecht kabelmanagement, lege rack-units zonder blindplaten en een gemengde plaatsing van servers met verschillende luchtstroomrichtingen verstoren de koeling aanzienlijk, zelfs als de totale koelcapaciteit op papier voldoende is.
Schakel een koelingsspecialist in zodra je AI-servers plant met een warmtevermogen van meer dan 20 kW per rack, wanneer je overweegt vloeistofkoeling te implementeren, of wanneer je bestaande datacenterinfrastructuur uitbreidt met GPU-zware systemen. In deze situaties overstijgt de complexiteit van het koelingsontwerp wat standaard IT-beheer kan overzien.
Voor kleinere GPU-setups met luchtkoeling kun je in veel gevallen volstaan met de richtlijnen van de hardwarefabrikant en een zorgvuldige rack-indeling. Maar zodra je te maken krijgt met hoge warmtedichtheden, directe vloeistofkoeling of een nieuwbouw- of verbouwingsproject voor een AI-datacenter, is gespecialiseerde kennis van thermisch beheer onmisbaar.
Een koelingsspecialist beoordeelt niet alleen de warmteproductie van de servers zelf, maar ook de interactie met de bredere datacenteromgeving: luchtstroompatronen, koelmachines, warmtewisselaars, noodkoeling en de impact op de PUE. Dit zijn aspecten die bij onjuiste inschatting leiden tot ongeplande downtime, versnelde componentdegradatie of kostbare aanpassingen achteraf.
Bij NCS begeleiden wij klanten van hardwareselectie tot implementatie, inclusief advies over thermisch beheer en koelingsintegratie. Onze opslag- en serveroplossingen worden vooraf gevalideerd en geconfigureerd op basis van de specifieke omgeving van de klant. Heb je vragen over de koelcapaciteit die jouw AI-infrastructuur nodig heeft? Neem dan direct contact met ons op voor een technisch gesprek zonder omwegen.
Controleer eerst de maximale stroomcapaciteit per rack (in kW) en vergelijk dit met het berekende warmtevermogen van je geplande AI-servers. Kijk daarnaast naar de koelcapaciteit van je huidige CRAC- of CRAH-units, de kwaliteit van je hot-aisle/cold-aisle-indeling en de PUE van je omgeving. Als een of meer van deze factoren niet aansluiten bij de eisen van je AI-workload, is een infrastructuuraudit door een specialist de logische eerste stap voordat je hardware aanschaft.
TDP (Thermal Design Power) geeft aan hoeveel warmte een koelsysteem maximaal moet kunnen afvoeren, maar het werkelijke stroomverbruik kan hier licht van afwijken. Onder extreme belasting, zoals bij intensieve AI-trainingsjobs, kunnen sommige GPU’s hun TDP-waarde tijdelijk overschrijden via zogenaamde power boost-mechanismen. Voor koelberekeningen is het daarom verstandig om altijd de maximale TDP als uitgangspunt te nemen én een veiligheidsmarge van minimaal 20 tot 25 procent toe te passen.
Ja, hybride koelingsopstellingen zijn mogelijk en worden in de praktijk ook toegepast. Zo kun je directe vloeistofkoeling (DLC) gebruiken voor de GPU’s en CPU’s, terwijl de overige componenten zoals opslag en netwerkapparatuur via luchtkoeling worden gekoeld. Belangrijk is wel dat de twee systemen thermisch goed op elkaar zijn afgestemd en dat de luchtstroom in het rack niet wordt verstoord door de aanwezigheid van koelleidingen of koelplaten. Een gevalideerd platform, zoals de Supermicro GPU-servers die NCS levert, is bij voorbaat ontworpen voor dergelijke hybride scenario’s.
Een hogere inlaattemperatuur (de temperatuur van de lucht die de server inkomt) betekent dat de koeling harder moet werken om componenten binnen hun veilige bedrijfstemperatuur te houden. ASHRAE raadt voor de meeste serverklassen een inlaattemperatuur aan tussen 18 en 27 graden Celsius. Als de omgevingstemperatuur structureel hoger ligt, neemt de effectieve koelcapaciteit van je installatie af en vergroot je het risico op thermische throttling of vroegtijdige componentuitval. Houd bij het dimensioneren van koeling dus altijd rekening met de worst-case omgevingstemperatuur, niet de gemiddelde.
Thermische throttling treedt op wanneer een GPU of CPU zijn kloksnelheid automatisch verlaagt om oververhitting te voorkomen. Dit beschermt de hardware, maar gaat direct ten koste van de rekenprestaties en verlengt de doorlooptijd van AI-trainingsjobs. Je voorkomt het door voldoende koelcapaciteit te dimensioneren op piekbelasting, de luchtstroom in het rack correct in te richten, en de temperatuurmonitoring actief in te stellen zodat je vroegtijdig kunt ingrijpen voordat throttling optreedt.
Investeer vroeg in een efficiënte koelingsarchitectuur, zoals een goed ingerichte hot-aisle/cold-aisle-opstelling of vloeistofkoeling met een lage PUE. Vloeistofkoeling heeft doorgaans een hogere initiële investering, maar leidt op termijn tot lagere energiekosten doordat het koelingsrendement significant hoger ligt dan bij luchtkoeling. Overweeg daarnaast om de warmte die AI-servers produceren te hergebruiken voor verwarming van kantoorruimtes of andere processen (warmteterugwinning), wat de totale operationele kosten verder drukt.
Voor GPU-temperaturen is nvidia-smi een veelgebruikte tool die real-time inzicht geeft in GPU-temperatuur, kloksnelheid en vermogensverbruik per kaart. Op serverniveau bieden platforms zoals IPMI, Redfish en de Supermicro BMC-interface gedetailleerde sensordata over componenttemperaturen, ventilatorsnelheden en stroomverbruik. Voor datacenterbreed thermisch beheer zijn DCIM-oplossingen (Data Center Infrastructure Management) zoals Nlyte of Sunbird geschikt om hotspots te detecteren en koelcapaciteit proactief bij te sturen.
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.
