Lees hoe NVIDIA GPU's en CUDA versnelde computing mogelijk maakten, en hoe de huidige AI-infrastructuur — chips, netwerken en software — moderne technologie aandrijft.
Versnelde computing is een eenvoudig idee: in plaats van een algemene CPU elk taakje te laten doen, geef je het zware, repetitieve werk over aan een gespecialiseerd procesor (meestal een GPU) die dat werk veel sneller en efficiënter kan uitvoeren.
Een CPU is uitstekend in het afhandelen van een brede mix kleine taken—het draaien van een besturingssysteem, coördineren van apps, beslissingen nemen. Een GPU is gebouwd om veel vergelijkbare berekeningen tegelijk uit te voeren. Wanneer een workload te verdelen is in duizenden (of miljoenen) parallelle bewerkingen—zoals grote matrices vermenigvuldigen of dezelfde wiskunde op enorme batches data toepassen—functioneert de GPU als een “accelerator” die de throughput sterk verhoogt.
Games maakten GPU's beroemd, maar dezelfde parallelle wiskunde komt overal in moderne computing voor:
Daarom verplaatste versnelde computing zich van consument-pc's naar datacenters. Het gaat niet alleen om “snellere chips”—het gaat om het uitvoerbaar maken van workloads die vóórheen onpraktisch waren qua kosten, tijd en energie.
Als men het heeft over “NVIDIA’s accelerated computing stack,” bedoelt men meestal drie lagen die samenwerken:
Aan het eind van deze gids heb je een helder mentaal model voor GPU vs CPU, waarom AI zo goed bij GPU's past, wat CUDA precies doet, en wat je nog meer nodig hebt (naast de GPU zelf) om echte AI-systemen op schaal te bouwen.
Zie een CPU als een klein team van hoogopgeleide experts. Er zijn er niet veel van, maar ieder van hen is geweldig in beslissingen nemen, snel van taak wisselen en complexe “als dit, dan dat”-logica afhandelen.
Een GPU daarentegen is alsof je honderden of duizenden capabele assistenten hebt. Elke assistent is misschien eenvoudiger dan de expert, maar samen kunnen ze enorme hoeveelheden vergelijkbaar werk tegelijk afhandelen.
CPU's excelleren in controle en coördinatie: je besturingssysteem draaien, bestanden beheren, netwerkverzoeken afhandelen en codepaden met veel branching uitvoeren. Ze zijn gebouwd voor sequentiële logica—stap 1, dan stap 2, dan stap 3—vooral wanneer elke stap afhankelijk is van de vorige.
GPU's blinken uit als dezelfde operatie op veel datapunten parallel moet worden toegepast. In plaats van één core die een taak herhaaldelijk uitvoert, doen veel cores het gelijktijdig.
Veelvoorkomende GPU-vriendelijke workloads zijn:
In de meeste echte systemen vervangen GPU's geen CPU's—ze vullen ze aan.
De CPU draait meestal de applicatie, bereidt data voor en orkestreert het werk. De GPU voert de zware parallelle berekeningen uit. Daarom bevatten moderne AI-servers nog steeds krachtige CPU's: zonder goede “expert”-coördinatie zitten al die “assistenten” anders te wachten in plaats van te werken.
GPU's begonnen als gespecialiseerde processoren om pixels en 3D-scènes te tekenen. Eind jaren 1990 en begin jaren 2000 bleven NVIDIA en anderen meer parallelle eenheden toevoegen om shading en geometrie sneller te verwerken. Onderzoekers merkten dat veel niet-grafische problemen ook neerkwamen op het herhalen van dezelfde bewerkingen over veel datapunten—precies waar graphics-pipelines voor gemaakt waren.
Een kort, praktisch tijdspad:
Graphics-workloads leunen zwaar op lineaire algebra: vectoren, matrices, dotproducten, convoluties en massa’s multiply-add operaties. Wetenschappelijk rekenen gebruikt dezelfde bouwstenen (bv. simulaties, signaalverwerking), en modern machine learning zet daar nog eens extra op in—vooral op dense matrixvermenigvuldigingen en convoluties.
De sleutelpassendheid is parallelisme: veel ML-taken passen identieke operaties toe over grote batches data (pixels, tokens, features). GPU's zijn ontworpen om duizenden vergelijkbare threads efficiënt te draaien, dus ze leveren veel meer rekenwerk per seconde dan een CPU voor deze patronen.
NVIDIA's impact was niet alleen snellere chips; het maakte GPU's bruikbaar voor alledaagse ontwikkelaars. CUDA maakte GPU-programmeren toegankelijker, en een groeiende set libraries (voor lineaire algebra, neurale netwerken en data processing) verminderde de noodzaak om custom kernels te schrijven.
Naarmate meer teams GPU-versnelde producten opleverden, versterkte het ecosysteem zichzelf: meer tutorials, betere tooling, meer ervaren engineers en sterkere framework-ondersteuning—waardoor het makkelijker werd voor het volgende team om GPU's succesvol te adopteren.
Een krachtige GPU is alleen nuttig als ontwikkelaars betrouwbaar kunnen aangeven wat hij moet doen. CUDA (Compute Unified Device Architecture) is NVIDIA's programmeerplatform dat GPU's als een echt compute-doelpunt laat voelen, niet slechts als een graphics-add‑on.
CUDA doet twee grote taken tegelijk:
Zonder die laag zou elk team low-level GPU-programmering, performance-tuning en geheugenbeheer voor elke nieuwe chipgeneratie opnieuw moeten uitvinden.
In CUDA schrijf je een kernel, wat gewoon een functie is bedoeld om vele keren tegelijk te draaien. In plaats van hem één keer aan te roepen zoals op een CPU, lanceer je hem over duizenden (of miljoenen) lichtgewicht threads. Elke thread behandelt een klein stukje van de hele taak—bijvoorbeeld één pixel, één matrixrij of één chunk van een neurale netwerkberekening.
Het sleutelidee: als je probleem in veel vergelijkbare, onafhankelijke taken te knippen is, kan CUDA die taken efficiënt over de vele cores van de GPU schedule'en.
De meeste mensen schrijven geen ruwe CUDA voor AI. Het zit meestal onder de tools die ze al gebruiken:
Daarom is “CUDA-ondersteuning” vaak een vinkje in AI-infrastructuurplanning: het bepaalt welke geoptimaliseerde bouwstenen je stack kan gebruiken.
CUDA is nauw verbonden met NVIDIA GPU's. Die strakke integratie is een belangrijke reden waarom het snel en volwassen is—maar het betekent ook dat het verplaatsen van dezelfde code naar niet-NVIDIA-hardware aanpassingen, alternatieve backends of andere frameworks kan vereisen.
AI-modellen lijken complex, maar veel van het zware werk komt neer op het herhalen van dezelfde wiskunde op enorme schaal.
Een tensor is gewoon een meer-dimensionale array met getallen: een vector (1D), een matrix (2D) of hogere-dimensionale blokken (3D/4D+). In neurale netwerken representeren tensors inputs, gewichten, tussenliggende activaties en outputs.
De kernoperatie is het vermenigvuldigen en optellen van deze tensors—vooral matrixvermenigvuldiging (en nauwverwante convoluties). Training en inference voeren dit patroon miljoenen tot biljoenen keren uit. Daarom wordt AI-prestatie vaak gemeten op hoe snel een systeem dense multiply-add werk kan doen.
GPU's zijn gebouwd om veel vergelijkbare berekeningen parallel uit te voeren. In plaats van een paar zeer snelle cores (typisch CPU-ontwerp), hebben GPU's veel kleinere cores die enorme roosters van operaties tegelijk kunnen verwerken—perfect voor de repetitieve wiskunde binnen tensor-workloads.
Moderne GPU's bevatten ook gespecialiseerde units gericht op dit gebruiksgeval. Conceptueel versnellen deze tensor-georiënteerde versnellers de multiply-add patronen die vaak voorkomen in AI efficiënter dan algemene cores, waardoor ze hogere throughput per watt leveren.
Training optimaliseert modelgewichten. Het wordt meestal beperkt door totale compute en het verplaatsen van grote tensors door geheugen, vooral bij herhaalde passes.
Inference dient voorspellingen. Het wordt vaak beperkt door latency-doelen, throughput en hoe snel je data naar de GPU kunt voeden zonder cycles te verspillen.
AI-teams letten op:
Een moderne “GPU-server” (vaak een GPU-box genoemd) lijkt van buiten op een gewone server, maar van binnen is hij gebouwd om één of meerdere krachtige acceleratorkaarten zo efficiënt mogelijk van data te voorzien.
Elke GPU heeft zijn eigen hogesnelheidsgeheugen genaamd VRAM. Veel AI-taken falen niet omdat de GPU “te langzaam” is—ze falen omdat het model, de activaties en de batchgrootte niet in VRAM passen.
Daarom zie je mensen praten over “80GB GPU's” of “hoeveel tokens passen.” Als je geen VRAM meer hebt, moet je kleinere batches, lagere precisie, model-sharding of meer GPU's gebruiken.
Meerdere GPU's in één box helpen, maar opschalen hangt af van hoeveel die GPU's moeten communiceren. Sommige workloads schalen bijna lineair; andere lopen tegen limieten aan door synchronisatie-overhead, VRAM-duplicatie of data-loading bottlenecks.
High-end GPU's kunnen honderden watts verbruiken. Een 8-GPU-server gedraagt zich soms meer als een kachel dan als een normale rackserver. Dat betekent:
Een GPU-box is niet zomaar “een server met een GPU”—het is een systeem dat voorkomt dat accelerators verhongeren, oververhit raken en dat ze op volle snelheid met elkaar communiceren.
Een GPU is slechts zo snel als het systeem eromheen. Als je van “één krachtige server” naar “veel GPU's die samenwerken” gaat, stopt de limiterende factor vaak met ruwe compute en begint het te draaien om hoe snel je data kunt verplaatsen, resultaten kunt delen en elke GPU bezig kunt houden.
Single-GPU jobs halen meestal data van lokale opslag en draaien. Multi-GPU training (en veel inference-opstellingen) wisselen constant data uit: gradients, activaties, modelparameters en tussenresultaten. Als die uitwisseling traag is, wachten GPU's—en idle GPU-tijd is de duurste soort.
Twee veelvoorkomende symptomen van een netwerkbottleneck zijn:
In een server zijn GPU's soms verbonden met zeer snelle, lage-latency verbindingen zodat ze kunnen coördineren zonder via tragere paden te hoeven omrijden. Over servers heen gebruiken datacenters high-bandwidth netwerkfabrics die ontworpen zijn voor voorspelbare prestaties onder zware belasting.
Conceptueel kun je het in twee lagen zien:
Daarom is “aantal GPU's” niet genoeg—je moet ook weten hoe die GPU's met elkaar praten.
GPU's trainen niet op “bestanden,” ze trainen op stromen van batches. Als data-loading traag is, stokt de compute. Efficiënte pipelines combineren doorgaans:
Een goed gebouwde pipeline kan dezelfde GPU's dramatisch sneller laten voelen.
In echte omgevingen delen veel teams hetzelfde cluster. Scheduling beslist welke jobs GPU's krijgen, hoe lang en met welke resources (CPU, geheugen, netwerk). Goede scheduling vermindert “GPU-starvation” (jobs die wachten) en “GPU-waste” (toegewezen maar idle). Het maakt ook beleid mogelijk zoals priority queues, preëmptie en right-sizing—kritisch wanneer GPU-uren een budgetpost zijn, geen luxe.
Hardware is maar de helft van het verhaal. NVIDIA's echte voordeel is de softwarestack die een GPU verandert van een snelle chip naar een bruikbaar platform waarop teams kunnen bouwen, deployen en onderhouden.
De meeste teams schrijven geen raw GPU-code. Ze assembleren applicaties uit bouwstenen: geoptimaliseerde libraries en SDK's die veelvoorkomende, kostbare operaties afhandelen. Zie ze als kant-en-klare “LEGO-stenen” voor acceleratie—matrixwiskunde, convoluties, videobewerking, databeweging—zodat je je kunt richten op productlogica in plaats van low-level kernels opnieuw uitvinden.
Populaire ML-frameworks (voor training en inference) integreren met NVIDIA's stack zodat wanneer je een model op een GPU draait, het framework sleuteloperaties naar deze geaccelereerde libraries routet. Vanuit gebruikersperspectief lijkt het vaak op één simpele schakel (“gebruik GPU”), maar achter die schakel zit een keten van componenten: het framework, de CUDA-runtime en performance-libraries die samenwerken.
Minimaal beheer je:
Hier struikelen veel projecten over. Drivers, CUDA-versies en framework-releases hebben compatibiliteitsbeperkingen; mismatches kunnen leiden tot vertragingen of falende deploys. Veel teams standaardiseren op “known-good” combinaties, pinnen versies in containers en gebruiken gefaseerde rollouts (dev → staging → productie). Behandel de GPU-softwarestack als een productafhankelijkheid, niet als een eenmalige installatie.
Als je een model op één GPU draaiende krijgt, is de volgende vraag hoe je het sneller maakt (of hoe je een groter model kwijt kunt). Er zijn twee hoofdwegen: scale up (meer/betere GPU's in één machine) en scale out (veel machines die samenwerken).
Met één GPU is alles lokaal: het model, de data en het geheugen van de GPU. Met meerdere GPU's begin je werk over apparaten te coördineren.
Opschalen up betekent meestal naar een server met 2–8 GPU's met high-speed links. Dat kan een grote verbetering zijn omdat GPU's snel resultaten kunnen delen en dezelfde host-CPU en opslag gebruiken.
Opschalen out betekent meer servers toevoegen en die verbinden met snel netwerk. Zo bereiken trainingsruns tientallen tot duizenden GPU's—maar coördinatie wordt dan een hoofdzaak.
Data parallel: elke GPU heeft een volledige kopie van het model, maar elke GPU traint op een ander stukje data. Na elke stap stemmen GPU's hun gewichten af door gradients uit te wisselen. Dit is het meest voorkomende uitgangspunt omdat het makkelijk te begrijpen is.
Model parallel: het model zelf wordt over GPU's verdeeld omdat het te groot is (of te traag) om op één te passen. GPU's moeten tijdens de forward- en backward-pass communiceren, niet alleen aan het einde van een stap. Dit maakt grotere modellen mogelijk, maar verhoogt meestal de communicatie.
Veel echte systemen combineren beide: model-parallel binnen een server, data-parallel over servers.
Meer GPU's brengen meer “praattijd” met zich mee. Als de workload klein is of het netwerk traag, kunnen GPU's idle zitten terwijl ze wachten op updates. Je ziet afnemende meeropbrengsten wanneer:
Je hebt multi-GPU of een cluster nodig wanneer:
Op dat punt verschuift de “stack” van alleen GPU's naar ook snelle interconnects, networking en scheduling—omdat opschaling evenveel over coördinatie gaat als over ruwe compute.
Versnelde computing is geen achter-de-schermen truc voor onderzoekslabs. Het is een reden waarom veel alledaagse producten directer, vloeiender en slimmer aanvoelen—omdat bepaalde workloads veel beter draaien wanneer duizenden kleine operaties parallel gebeuren.
De meeste mensen merken de serving-kant: chat-assistenten, beeldgeneratoren, realtime vertaling en “slimme” features in apps. Onder de motorkap drijven GPU's twee fases:
In productie vertaalt zich dit naar snellere responsen, hogere throughput (meer gebruikers per server) en de mogelijkheid om grotere of capabelere modellen te draaien binnen een gegeven datacenterbudget.
Streamingplatforms en video-apps gebruiken acceleratie voor taken zoals encoderen, decoderen, upscaling, achtergrondverwijdering en effecten. Creatieve tools gebruiken het voor timeline-weergave, color grading, 3D-rendering en AI-gestuurde features (ruisonderdrukking, generative fill, style transfer). Het praktische resultaat is minder wachten en meer realtime feedback tijdens bewerking.
Versnelde computing wordt veel gebruikt in simulaties waarbij je in feite dezelfde wiskunde herhaalt over gigantische roosters of vele deeltjes: weer- en klimaatmodellen, computational fluid dynamics, moleculaire dynamica en validatie van engineeringontwerpen. Kortere simulatietijden kunnen leiden tot snellere R&D, meer ontwerpiteraties en betere resultaten.
Aanbevelingen, zoekranking, advertentie-optimalisatie en fraudedetectie verwerken vaak grote stromen events snel. GPU's kunnen delen van feature-processing en modeluitvoering versnellen zodat beslissingen genomen worden terwijl de gebruiker nog op de pagina is.
Niet alles hoort op een GPU. Als je workload klein is, veel branching heeft of gedomineerd wordt door sequentiële logica, is een CPU vaak eenvoudiger en goedkoper. Versnelde computing schittert wanneer je veel vergelijkbare wiskunde tegelijk kunt draaien—of wanneer latency en throughput direct het productervaring vormen.
Een praktisch product-opmerking: naarmate meer teams AI-features bouwen, is de bottleneck vaak niet langer “kunnen we CUDA schrijven?” maar “kunnen we de app uitrollen en veilig itereren?” Platforms zoals Koder.ai zijn hier nuttig: je kunt prototype- en productversies maken voor web/back-end/mobile via een chatgestuurde workflow, en GPU-gestuurde inference-services integreren achter de schermen wanneer je acceleratie nodig hebt—zonder je hele delivery-pijplijn opnieuw te bouwen.
Het kopen van “een GPU” voor AI is eigenlijk het kopen van een klein platform: compute, geheugen, networking, opslag, vermogen, koeling en softwareondersteuning. Een beetje structuur vooraf bespaart je pijnlijke verrassingen zodra modellen groter worden of gebruik toeneemt.
Begin met wat je het vaakst draait—training, fine-tuning of inference—en de modelgroottes die je de komende 12–18 maanden verwacht.
Een krachtige GPU kan nog steeds onderpresteren in een mismatchende kast. Veelvoorkomende verborgen kosten:
Een hybride aanpak is gebruikelijk: basiscapaciteit on-prem, en cloud voor piektrainingen.
Stel leveranciers (of je interne platformteam) de volgende vragen:
Behandel de antwoorden als onderdeel van het product: de beste GPU op papier is niet het beste platform als je hem niet kunt voeden, koelen of van data kunt voorzien.
Versnelde computing heeft echte voordelen, maar het is geen “gratis prestatie.” De keuzes die je maakt rond GPU's, software en operatie kunnen langdurige beperkingen creëren—vooral zodra een team op een stack standaardeert.
CUDA en NVIDIA's library-ecosysteem kunnen teams snel productief maken, maar hetzelfde gemak kan draagbaarheid verminderen. Code die afhankelijk is van CUDA-specifieke kernels, geheugenpatronen of propriëtaire libraries kan aanzienlijke herwerking vereisen om naar andere accelerators te migreren.
Een praktische aanpak is om “businesslogica” te scheiden van “acceleratorlogica”: houd modelcode, datapreprocessing en orkestratie zo draagbaar mogelijk, en isoleer custom GPU-kernels achter een heldere interface. Als draagbaarheid belangrijk is, valideer je kritieke workloads vroeg op ten minste één alternatief pad (ook al is het langzamer), zodat je de echte switchkosten kent.
GPU-aanbod kan volatiel zijn en prijsstelling beweegt vaak met de vraag. Totale kosten zijn meer dan hardware: stroom, koeling, rackruimte en personeelstijd kunnen domineren.
Energie is een eersteklas beperking. Sneller trainen is geweldig, maar als het het stroomverbruik verdubbelt zonder tijd-tot-resultaat te verbeteren, betaal je mogelijk meer voor minder. Houd metrics bij zoals kosten per trainingrun, tokens per joule en utilisatie—niet alleen “GPU-uren.”
Als meerdere teams GPU's delen, is basis-hygiëne belangrijk: strikte tenancy boundaries, geauditeerde toegang, gepatchte drivers en zorgvuldig omgaan met modelgewichten en datasets. Geef de voorkeur aan isolatieprimitieven die je platform ondersteunt (containers/VMs, per-job credentials, netwerksegmentatie) en behandel GPU-nodes als hoogwaardige assets—want dat zijn ze.
Verwacht vooruitgang op drie gebieden: betere efficiëntie (performance per watt), sneller netwerken tussen GPU's en nodes, en meer volwassen softwarelagen die operationele frictie verminderen (profiling, scheduling, reproduceerbaarheid en veiligere multi-tenant sharing).
Als je versnelde computing adopteert, begin met één of twee representatieve workloads, meet end-to-end kosten en latency en documenteer draagbaarheidsassumpties. Bouw daarna een kleine “golden path” (standaard images, drivers, monitoring en toegang), voordat je naar meer teams opschaalt.
Voor gerelateerde planning, zie /blog/choosing-gpus-and-platforms en /blog/scaling-up-and-scaling-out.
Versnelde computing betekent dat je de “zware, repetitieve wiskunde” uitvoert op een gespecialiseerd procesor (meestal een GPU) in plaats van alles door een algemene CPU te laten doen.
In de praktijk orkestreert de CPU de applicatie en datastromen, terwijl de GPU grote aantallen vergelijkbare bewerkingen parallel uitvoert (bijv. matrixvermenigvuldigingen).
CPU's zijn geoptimaliseerd voor controleflow: veel takken, contextswitches en het draaien van het besturingssysteem.
GPU's zijn geoptimaliseerd voor throughput: hetzelfde bewerkingspatroon toepassen op enorme hoeveelheden data tegelijk. Veel AI-, video- en simulatie-workloads passen goed op dat data-parallel patroon, dus GPU's kunnen voor die delen van het werk veel sneller zijn.
Nee—de meeste echte systemen gebruiken beide.
Als de CPU, opslag of het netwerk niet kan bijhouden, zit de GPU vaak te wachten en krijg je niet de verwachte snelheidswinst.
Mensen bedoelen meestal drie lagen die samenwerken:
CUDA is NVIDIA's softwareplatform dat ontwikkelaars in staat stelt algemene berekeningen op NVIDIA GPU's uit te voeren.
Het omvat het programmeermodel (kernels/threads), de compiler toolchain, runtime en drivers—plus een groot ecosysteem van libraries zodat je meestal geen raw CUDA hoeft te schrijven voor gangbare operaties.
Een kernel is een functie die je lanceert om veel keer parallel te draaien.
In plaats van hem eenmaal aan te roepen zoals op een CPU, lanceer je hem over duizenden of miljoenen lichte threads, waarbij elke thread een klein deel van het werk afhandelt (één element, één pixel, één rij, enz.). De GPU schedule't die threads over zijn vele cores om throughput te maximaliseren.
Omdat het meeste zware werk terug te voeren is op tensorwiskunde—met name dense multiply-add patronen zoals matrixvermenigvuldigingen en convoluties.
GPU's zijn ontworpen om enorme aantallen vergelijkbare rekenkundige operaties parallel uit te voeren, en moderne GPU's hebben ook gespecialiseerde units voor deze tensor-intensieve patronen om de throughput per watt te verhogen.
Training wordt meestal beperkt door totale rekenkracht en het herhaaldelijk verplaatsen van grote tensors door geheugen (en door communicatie bij gedistribueerde runs).
Inference wordt vaak beperkt door latencydoelen, throughput en databeweging—het continu bezet houden van de GPU terwijl reactietijden gehaald worden. Optimalisaties (batching, quantisatie, betere pipelines) verschillen sterk tussen beide.
Omdat VRAM bepaalt wat er tegelijkertijd op de GPU kan leven: modelgewichten, activaties en batchdata.
Als je VRAM opraakt, moet je doorgaans:
Veel projecten lopen tegen geheugenlimieten aan voordat ze de “ruwe rekenkracht” raken.
Kijk verder dan piekspecificaties en beoordeel het volledige platform:
De checklist-sectie in het artikel is een goed startpunt; vergelijk ook de planningsafwegingen in /blog/choosing-gpus-and-platforms en /blog/scaling-up-and-scaling-out.
