Beste workstation voor AI en machine learning

Wil je AI lokaal binnen een zakelijke omgeving gebruiken? Dan gaat het om een workstation dat past bij de software, AI-modellen en hoeveelheid te verwerken data. Vooral de videokaart en het beschikbare videogeheugen bepalen welke modellen gebruikt kunnen worden en hoe snel het systeem werkt.

Er bestaat dus niet een enkele ultieme configuratie voor het beste workstation voor AI. Een systeem voor documentanalyse stelt bijvoorbeeld andere eisen dan een workstation voor beeldgeneratie, fine-tuning of het ontwikkelen van eigen modellen.

Het is verstandig te beginnen bij de toepassing voordat de hardware uitgekozen wordt. Is het de bedoeling om een taalmodel lokaal te gebruiken, documenten te analyseren of afbeeldingen te genereren? Of om zelf machine learning-modellen te ontwikkelen en te trainen?

Voor de meeste bedrijven is inferencing (het vermogen van AI om conclusies te trekken op basis van gegevens die het voor het eerst ziet) het belangrijkst. Bij inferencing wordt een bestaand AI-model gebruikt om een taak uit te voeren. Denk aan het samenvatten van documenten, genereren van teksten, herkennen van afbeeldingen of classificeren van informatie.

Gaat het om een bestaand model dat aangepast moet worden met eigen data? Dan spreken we van fine-tuning. Volledige training vanaf het begin vraagt veel meer rekenkracht en vindt daarom meestal plaats in een datacenter of de cloud.

De videokaart (GPU) is bij veel AI-toepassingen het belangrijkste onderdeel. Een moderne GPU kan veel berekeningen tegelijkertijd uitvoeren. Hierdoor kan een AI-model sneller antwoorden genereren, afbeeldingen verwerken of patronen herkennen.

Voor AI en machine learning worden voornamelijk GPU’s van NVIDIA gebruikt. Dat komt onder andere door de eigen ontwikkeling van CUDA en de brede ondersteuning binnen software zoals PyTorch. GPU’s van AMD kunnen via ROCm eveneens worden gebruikt, maar de ondersteuning verschilt per toepassing, videokaart en besturingssysteem.

Controleer daarom vooraf welke GPU de gebruikte software ondersteunt. Zo kan voorkomen worden dat er geïnvesteerd wordt in hardware die niet goed samenwerkt met de ontwikkelomgeving of AI-toepassing.

Een AI-model wordt tijdens het gebruik geheel of gedeeltelijk in het videogeheugen van de GPU geladen. Dit videogeheugen wordt ook wel VRAM genoemd.

Past het model niet in het beschikbare VRAM? Dan kan de software soms een deel via het normale werkgeheugen of de processor verwerken. De prestaties nemen hierdoor vaak sterk af. In andere gevallen kan het model helemaal niet worden gestart.

Voor kleinere modellen en experimenten kan 16 GB VRAM voldoende zijn. Grotere taalmodellen, beeldgeneratie, fine-tuning en meerdere gelijktijdige gebruikers vragen vaak om 24, 32 GB of meer.

De NVIDIA GeForce RTX 5080 heeft bijvoorbeeld 16 GB VRAM en de GeForce RTX 5090 beschikt over 32 GB. Professionele videokaarten bieden nog meer geheugen. De NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell is verkrijgbaar met 48 of 72 GB en de RTX PRO 6000 Blackwell beschikt over 96 GB VRAM met ECC.

Deze hoeveelheden zijn richtlijnen. De werkelijke behoefte hangt af van het AI-model, de gebruikte precisie, de contextlengte, de batchgrootte en het aantal gelijktijdige gebruikers.

Een GeForce RTX-videokaart biedt veel rekenkracht voor zijn prijs. Een GeForce RTX 5090 met 32 GB VRAM kan daarom een goede keuze zijn voor lokale AI, softwareontwikkeling, beeldgeneratie en het testen van modellen.

Een NVIDIA RTX PRO-videokaart is vooral geschikt voor zakelijke omgevingen die meer videogeheugen, ECC-geheugen en professionele drivers nodig hebben. Door de grotere geheugencapaciteit kunnen modellen gebruikt worden die niet op een normale GeForce-videokaart passen.

De juiste keuze hangt niet alleen af van snelheid. Stabiliteit, geheugencapaciteit, softwareondersteuning en de verwachte gebruiksduur spelen eveneens een belangrijke rol.

De GPU voert veel AI-berekeningen uit, maar de processor blijft verantwoordelijk voor taken zoals het voorbereiden en verwerken van data. Voor een AI-workstation met één GPU biedt een moderne AMD Ryzen 9- of Intel Core Ultra-processor meestal voldoende prestaties.

Zullen er meerdere krachtige GPU’s gebruikt worden? Dan kan een workstationplatform zoals AMD Ryzen Threadripper PRO beter passen. Zo’n platform biedt meer PCIe-lanes, uitbreidingsmogelijkheden en ondersteuning voor grotere hoeveelheden werkgeheugen.

Voor een professioneel AI-workstation is 64 GB RAM een praktisch startpunt. Bij grote datasets, meerdere modellen, virtuele machines of zware ontwikkelomgevingen kan 128 of 256 GB nodig zijn.

AI-modellen en datasets kunnen veel opslagruimte innemen. Een snelle NVMe-SSD verkort de laadtijd en zorgt ervoor dat je vlot met grote bestanden kunt werken.

Een SSD van 2 TB is voor veel AI-workstations een goede basis. Wordt er binnen de organisatie gewerkt? Dan kan een aparte SSD voor data en projecten extra snelheid en overzicht bieden.

Zorg daarnaast voor een goede back-up. De interne opslag van het workstation beschermt niet tegen een defect, beschadigd bestand of menselijke fout.

Een krachtige AI-videokaart kan langdurig zwaar worden belast. Het workstation moet de warmte daarom goed kunnen afvoeren. Een ruime behuizing, voldoende ventilatoren en een geschikte CPU-koeler zijn belangrijk voor stabiele prestaties.

De voeding moet voldoende vermogen en de juiste aansluitingen hebben. Ook is enige reserve verstandig, zodat de voeding niet voortdurend op de maximale capaciteit draait.

Worden er meerdere GPU’s gebruikt? Controleer dan ook de beschikbare ruimte, PCIe-slots en luchttoevoer. Niet ieder moederbord en iedere behuizing is geschikt voor twee of meer krachtige videokaarten.

Een AI-workstation is meestal geschikt voor één gebruiker of een klein team. Deze kan in een kantooromgeving worden geplaatst en is lokaal en op afstand te gebruiken.

Een AI-server past beter wanneer meerdere medewerkers tegelijkertijd dezelfde modellen gebruiken. Een server is ook interessanter als de AI-omgeving continu beschikbaar moet zijn of meerdere GPU’s nodig heeft.

Houd er rekening mee dat een server hogere eisen kan stellen aan beheer, koeling, stroomvoorziening, geluid en netwerkverbindingen.

Het beste workstation voor AI en machine learning sluit aan op de gebruikte modellen, software en de aard van de dagelijkse werkzaamheden. De krachtigste GPU is niet automatisch de beste keuze. Voldoende VRAM, goede softwareondersteuning en een gebalanceerde configuratie zijn minstens zo belangrijk.

Breng daarom eerst in kaart welke modellen je wilt gebruiken, hoeveel gebruikers toegang krijgen en welke snelheid daarbij verwacht wordt. Pas daarna kan bepaald worden welke GPU, processor, hoeveelheid werkgeheugen en opslagcapaciteit nodig zijn.

Het samenstellen van een AI-workstation vraagt om meer dan het kiezen van losse krachtige componenten. De videokaart, processor, het werkgeheugen, de opslag, koeling en voeding moeten goed op elkaar aansluiten.

Azerty kijkt daarom eerst naar hoe het AI-workstation ingezet zal worden. We bespreken welke modellen en software je gebruikt, hoeveel mensen met het systeem werken en welke prestaties er nodig zijn. Op basis daarvan adviseren we een passend AI-workstation of een geschikte serverconfiguratie.

Past een standaardoplossing niet bij de werkzaamheden? Dan kunnen we in onze eigen assemblage-afdeling een systeem op maat bouwen. Zo krijgt je organisatie een complete AI-oplossing die aansluit op de huidige toepassing en toekomstige groeiplannen.

Daarnaast bieden we bij Azerty ons eigen ontwerp aan: het Xenith workstation. In het bijzonder de serie Xenith Aquilo AI, die uitermate geschikt is als stijlvol workstation voor AI in zakelijke omgevingen. De Xenith Aquilo is doorgaans op voorraad en wordt geleverd met een garantie van maar liefst vier jaar.

Wil je weten welk workstation het beste past bij de AI- of machine-learning toepassingen binnen jouw organisatie? Neem contact op met Azerty via verkoop@azerty.nl. We helpen je graag bij het kiezen en samenstellen van de juiste oplossing.