25 maart 2026
NVIDIA HGX is een high-density GPU-platform dat meerdere krachtige GPU’s combineert in één systeem via een snelle interconnecttechnologie. Het verschilt fundamenteel van een standaard GPU-server doordat het niet één of twee losse GPU’s bevat, maar een volledig geïntegreerd GPU-subsysteem met eigen geheugen, koeling en hoge-bandbreedteverbindingen. HGX-systemen zijn speciaal ontworpen voor de zwaarste AI-trainingstaken, grootschalige simulaties en high-performance computing, waarbij standaard GPU-servers simpelweg tekortschieten.
NVIDIA HGX is een modulair GPU-basisplatform dat meerdere high-end GPU’s samenbrengt op één gedeelde baseboard, verbonden via NVLink en NVSwitch. Het platform fungeert als een zelfstandig GPU-subsysteem dat serverfabrikanten zoals Supermicro integreren in hun systemen. HGX is beschikbaar met vier of acht GPU’s per baseboard en vormt de ruggengraat van de krachtigste AI- en HPC-infrastructuren ter wereld.
Anders dan een losse GPU-kaart is HGX een compleet, vooraf gevalideerd platform. NVIDIA ontwerpt en levert de HGX-baseboard inclusief GPU’s, NVLink-verbindingen en koelingscomponenten als één geheel. Serverpartners bouwen vervolgens een complete server rondom dit platform. Dit garandeert dat de GPU’s optimaal samenwerken en dat de prestaties reproduceerbaar en stabiel zijn, ongeacht welke serverfabrikant het systeem levert.
De HGX-architectuur verbindt meerdere GPU’s via NVLink, een snelle interconnect van NVIDIA met een bandbreedte die vele malen hoger ligt dan die van een standaard PCIe-verbinding. NVSwitch fungeert als een soort schakelmatrix die alle GPU’s op de baseboard met elkaar verbindt, zodat elke GPU direct toegang heeft tot het geheugen van alle andere GPU’s. Dit maakt het mogelijk om rekenwerk naadloos over meerdere GPU’s te verdelen.
NVLink is de verbindingstechnologie die GPU-naar-GPU-communicatie mogelijk maakt met extreem hoge bandbreedte en lage latentie. NVSwitch is de schakelaar die ervoor zorgt dat alle GPU’s in het systeem met elkaar kunnen communiceren zonder flessenhals. In een HGX-systeem met acht GPU’s kan elke GPU direct communiceren met alle andere zeven GPU’s, wat de schaalbaarheid van grote AI-modellen drastisch verbetert.
Een ander technisch voordeel van HGX is de mogelijkheid tot geheugensamenvoeging. Wanneer acht GPU’s elk tientallen gigabytes aan HBM-geheugen bevatten, kan een HGX-systeem in totaal honderden gigabytes aan GPU-geheugen bieden die als één grote geheugenpool werken. Dit is onmisbaar voor het trainen van grote taalmodellen en andere geheugenintensieve AI-werklasten.
Het belangrijkste verschil tussen een NVIDIA HGX-server en een standaard GPU-server is de manier waarop GPU’s met elkaar verbonden zijn. Een standaard GPU-server plaatst GPU’s via PCIe-slots in een server, waarbij elke GPU relatief zelfstandig werkt. Een HGX-server gebruikt een dedicated baseboard waarop GPU’s via NVLink en NVSwitch met elkaar verbonden zijn, wat resulteert in een veelvoud aan bandbreedte en de mogelijkheid om als één groot GPU-cluster te functioneren.
Standaard GPU-servers zijn flexibel en geschikt voor uiteenlopende taken, van grafische verwerking tot inferentie op kleinere schaal. Ze zijn ook toegankelijker qua aanschafprijs en stroomverbruik. HGX-systemen zijn daarentegen geoptimaliseerd voor de absolute top van AI-training, grootschalige simulaties en wetenschappelijk rekenwerk, waarbij de samenwerking tussen GPU’s het verschil maakt. De hogere investering rechtvaardigt zich alleen bij werklasten die daadwerkelijk profiteren van de NVLink-interconnect en de gedeelde geheugenpool.
NVIDIA heeft meerdere HGX-generaties uitgebracht, elk gebaseerd op de nieuwste GPU-architectuur van dat moment. De bekendste generaties zijn HGX A100 (gebaseerd op de Ampere-architectuur), HGX H100 (Hopper-architectuur) en de recentere HGX H200, die HBM3e-geheugen introduceert voor nog hogere geheugenbandbreedte. De nieuwste generatie is gebaseerd op de Blackwell-architectuur en biedt opnieuw een forse prestatieverbetering voor AI-trainingstaken.
Elke generatie brengt concrete verbeteringen op het gebied van rekenprestaties, geheugenbandbreedte en energie-efficiëntie. De overstap van A100 naar H100 leverde bijvoorbeeld een significante sprong op in AI-trainingsprestaties, en H200 verbeterde vervolgens specifiek inferentietaken door het grotere en snellere geheugen. Organisaties die de nieuwste AI-modellen willen trainen of draaien, kiezen doorgaans voor de meest recente beschikbare HGX-generatie.
NVIDIA HGX is geschikt voor toepassingen waarbij meerdere GPU’s intensief moeten samenwerken en waarbij grote hoeveelheden GPU-geheugen nodig zijn. De meest voorkomende toepassingen zijn het trainen van grote AI-modellen zoals LLM’s, wetenschappelijke simulaties, genomica, klimaatmodellering en high-performance computing in het algemeen. Ook inferentie op grote schaal, waarbij duizenden verzoeken per seconde worden verwerkt, profiteert van HGX-systemen.
Datacenters en cloudproviders die AI-diensten aanbieden, kiezen vrijwel altijd voor HGX-gebaseerde systemen als ze de hoogste prestaties willen leveren. Universiteiten en onderzoeksinstellingen gebruiken HGX-servers voor complexe simulaties die weken of maanden zouden duren op minder krachtige hardware. Ook bedrijven die eigen AI-modellen trainen op bedrijfsdata, zoals grote financiële instellingen of farmaceutische bedrijven, investeren in HGX-infrastructuur om die trainingstijd drastisch te verkorten.
Supermicro HGX-servers onderscheiden zich van andere HGX-implementaties door de snelheid waarmee nieuwe generaties beschikbaar komen, de breedte van het productportfolio en de mogelijkheid tot maatwerkconfiguraties. Supermicro is doorgaans een van de eerste serverfabrikanten die nieuwe HGX-generaties op de markt brengt, wat betekent dat klanten eerder toegang hebben tot de nieuwste GPU-technologie dan bij merken als HPE of Dell.
Daarnaast biedt Supermicro een breed scala aan formfactors en koelingsopties voor HGX-systemen, waaronder luchtgekoelde en vloeistofgekoelde varianten. Dit maakt het mogelijk om HGX-servers in te zetten in datacenters met uiteenlopende infrastructuren. De open-standaardenaanpak van Supermicro geeft organisaties ook meer vrijheid in de keuze van processoren, opslagoplossingen en netwerkhardware rondom het HGX-platform.
Je kiest voor een NVIDIA HGX-server wanneer je werklast meerdere GPU’s tegelijk nodig heeft die intensief met elkaar samenwerken, wanneer je grote AI-modellen traint die meer GPU-geheugen vereisen dan één GPU kan bieden, of wanneer je maximale doorvoer nodig hebt voor grootschalige inferentie. Als een standaard GPU-server met twee of vier losse GPU’s voldoet voor jouw toepassing, is een HGX-systeem waarschijnlijk niet de juiste keuze.
Praktisch gezien stel je jezelf drie vragen: past het model dat je wilt trainen in het geheugen van één of twee GPU’s? Kun je je werklast efficiënt over losse GPU’s verdelen zonder hoge communicatiekosten? En is de investering in een HGX-systeem gerechtvaardigd gezien de verwachte tijdwinst? Als het antwoord op de eerste twee vragen nee is, is HGX de logische keuze. Ook het stroomverbruik en de koelingsinfrastructuur spelen een rol: HGX-systemen verbruiken aanzienlijk meer stroom dan standaard GPU-servers, wat vraagt om een datacenter dat dat aankan.
Wil je weten welke HGX-configuratie het beste past bij jouw specifieke werklast? Bij NCS International helpen wij je als de grootste en oudste Supermicro-distributeur van Nederland om de juiste keuze te maken, van de eerste technische analyse tot de volledige implementatie. Wij leveren Supermicro HGX-systemen als een van de eersten in de Benelux en configureren elk systeem volledig op maat voor jouw situatie.
Een HGX H100- of H200-systeem met acht GPU's kan gemakkelijk 10 tot 15 kilowatt per server verbruiken, afhankelijk van de configuratie en werklast. Dit stelt hoge eisen aan de stroomdichtheid en koelcapaciteit van je datacenter. Voordat je in HGX-hardware investeert, is het essentieel om te controleren of je datacenter voldoende stroomaansluitingen, koelcapaciteit (bij voorkeur vloeistofkoeling) en fysieke ruimte heeft om deze systemen veilig en stabiel te laten draaien.
HGX-systemen zijn zeker geschikt voor inferentie op grote schaal, met name wanneer je grote taalmodellen (LLM's) serveert die niet in het geheugen van één GPU passen, of wanneer je extreem hoge doorvoer nodig hebt voor duizenden gelijktijdige verzoeken. De HGX H200 is bijvoorbeeld specifiek verbeterd op het gebied van inferentieprestaties dankzij het grotere en snellere HBM3e-geheugen. Voor kleinere inferentiewerklasten met compactere modellen zijn standaard GPU-servers echter kostenefficiënter.
Begin met een grondige analyse van je huidige en toekomstige werklasten: hoe groot zijn de modellen die je traint of wilt gaan trainen, hoeveel GPU-geheugen heb je nodig, en hoe intensief communiceren je GPU's met elkaar? Een goede volgende stap is contact opnemen met een gespecialiseerde distributeur zoals NCS International, die samen met jou een technische analyse kan uitvoeren en een configuratie kan aanbevelen die aansluit bij je specifieke situatie en budget.
Een veelgemaakte fout is investeren in een HGX-systeem terwijl de werklast prima past op een standaard GPU-server met twee of vier losse GPU's — de meerwaarde van NVLink en NVSwitch wordt dan nauwelijks benut. Een andere veelgemaakte fout is te weinig rekening houden met de totale infrastructuurkosten, zoals stroomvoorziening, koeling en netwerkinfrastructuur, die bij HGX-systemen aanzienlijk hoger liggen dan bij standaard GPU-servers. Zorg ook dat je softwarestack (frameworks, drivers, CUDA-versies) volledig compatibel is met de gekozen HGX-generatie voordat je aanschaft.
Ja, meerdere HGX-servers kunnen via hoge-snelheidsnetwerkverbindingen zoals InfiniBand of NVIDIA Quantum-2 worden gekoppeld tot een groter GPU-cluster. Dit wordt multi-node training genoemd en is de standaardaanpak voor het trainen van de allergrootste AI-modellen, zoals GPT-schaalmodellen, die zelfs de geheugenpool van één HGX-systeem overstijgen. De netwerkinfrastructuur tussen de nodes is hierbij cruciaal: lage latentie en hoge bandbreedte zijn essentieel om communicatiekosten tussen nodes te minimaliseren.
Supermicro biedt standaard garantie- en supportopties voor hun HGX-systemen, maar de exacte voorwaarden en responstijden variëren per configuratie en regio. Via een gespecialiseerde distributeur zoals NCS International kun je aanvullende servicecontracten afsluiten die passen bij de kritikaliteit van jouw omgeving, van next-business-day hardware-vervanging tot 24/7 ondersteuning. Gezien de hoge investeringswaarde en bedrijfskritische aard van HGX-systemen is een goed supportcontract sterk aan te raden.
Het voornaamste verschil is het geheugentype en de geheugenbandbreedte: de HGX H200 gebruikt HBM3e-geheugen met een significant hogere bandbreedte dan de HBM2e in de HGX H100, wat met name inferentieprestaties voor grote modellen sterk verbetert. De rekenkracht (FLOPS) verschilt minder drastisch tussen de twee generaties. Upgraden van H100 naar H200 is het meest zinvol als je werklast geheugenbandbreedte-gelimiteerd is, zoals bij het draaien van grote LLM's, terwijl organisaties die nog op de H100 wachten beter direct voor de H200 of de nieuwste Blackwell-generatie kunnen kiezen.
Den Sliem 89
7141 JG Groenlo
The Netherlands
+31 544 470 000
info@ncs.nl