De GPU is het belangrijkste onderdeel van een AI-workstation, maar de juiste keuze hangt af van je workload.

Voor AI-inferentie, lokale LLM's en ontwikkeling bieden NVIDIA GeForce RTX-videokaarten uitstekende prestaties en een goede prijs-kwaliteitverhouding. Voor grotere modellen, implementaties op ondernemingsniveau en continue workloads bieden NVIDIA RTX PRO-videokaarten aanzienlijk hogere VRAM-capaciteiten, drivers voor ondernemingen en meer betrouwbaarheid.

Als je niet zeker weet welke GPU geschikt is voor jouw toepassing, kunnen onze AI-specialisten een configuratie aanbevelen op basis van de modellen en software die je wilt gebruiken.

VRAM bepaalt hoe groot de AI-modellen kunnen zijn die je systeem efficiënt kan uitvoeren.

Als algemene richtlijn:

• 8-16 GB: inferentie op instapniveau met kleinere taalmodellen (ongeveer 7 tot 13 miljard parameters)
• 16-24 GB: inferentie in het middensegment met grotere taalmodellen (ongeveer 13 tot 70 miljard parameters, afhankelijk van de kwantisering)
• 32-48 GB: grote taalmodellen, fine-tuning en veeleisendere AI-workflows
• 96 GB+: professionele AI-ontwikkeling, modeltraining en AI-workloads op ondernemingsniveau

De exacte vereisten hangen af van de modelarchitectuur, nauwkeurigheid en gebruikte kwantisering.

Voor de meeste AI-workloads levert de GPU de grootste prestatiewinst en zou deze je belangrijkste investering moeten zijn.

De CPU blijft belangrijk voor gegevensvoorbereiding, opslagbeheer en het efficiënt aanleveren van gegevens aan de GPU. Door een gebalanceerd platform te kiezen, voorkom je knelpunten, vooral bij het gebruik van meerdere GPU's of het verwerken van grote datasets.

De hoeveelheid RAM die je nodig hebt, hangt af van je datasets, toepassingen en ontwikkelomgeving.

Als algemene richtlijn:

• 32 GB: instapniveau voor AI-ontwikkeling
• 64 GB: de meeste AI-ontwikkelings- en inferentieworkloads
• 128 GB+: grote datasets, virtuele machines en systemen met meerdere GPU's

Geheugen kan doorgaans later worden uitgebreid naarmate projecten veeleisender worden.

AI-projecten kunnen snel veel opslagruimte verbruiken, vooral bij het werken met grote datasets, checkpoints en meerdere modelversies.

Een snelle NVMe-SSD wordt aanbevolen voor je besturingssysteem en actieve projecten, met aanvullende SSD- of HDD-opslag voor datasets, gearchiveerde modellen en langetermijnopslag. De ideale configuratie hangt af van je workflow en datavolumes.

Tower- of rackmount-workstations zijn ideaal voor ontwikkelaars, onderzoekers en engineeringteams die krachtige AI-hardware aan hun bureau nodig hebben.

Rackmountservers zijn meer geschikt voor gedeelde infrastructuur, serverruimtes en implementaties op ondernemingsniveau waarbij een hogere GPU-dichtheid, beheer op afstand en continue werking belangrijk zijn.

Als je niet zeker weet welk platform het beste bij jou past, kunnen onze specialisten helpen bij het aanbevelen van de meest geschikte oplossing voor jouw omgeving.

Snelle links

• Torenworkstations
• Rack workstations
• Servers

Ja. Veel AI-workloads schalen uitzonderlijk goed met meerdere GPU's, waardoor grotere modellen kunnen worden getraind, de inferentiedoorvoer toeneemt en verwerkingstijden korter worden.

Het aantal ondersteunde GPU's hangt af van het platform, de koelvereisten en de stroomvoorziening. Met al deze factoren moet rekening worden gehouden bij het ontwerpen van het systeem..

De NVIDIA DGX Spark is ontworpen als een compact AI-ontwikkelplatform voor individuele ontwikkelaars en kleine teams.

Dankzij het compacte formaat is het systeem ideaal voor lokale modelontwikkeling, experimenten en fine-tuning, zonder dat daarvoor een traditionele server nodig is. Meerdere DGX Spark-systemen kunnen bovendien aan elkaar gekoppeld worden om de ontwikkelcapaciteit uit te breiden naarmate de behoeften toenemen.

Onze AI-systemen ondersteunen de populairste AI-frameworks en softwarestacks van dit moment, waaronder:

• PyTorch
• TensorFlow
• NVIDIA CUDA
• NVIDIA NIM
• TensorRT
• Hugging Face
• Ollama
• LangChain
• ComfyUI
• vLLM

Systemen kunnen indien gewenst ook worden geconfigureerd voor AMD ROCm- en Intel oneAPI-omgevingen.

Ja. Systemen kunnen, naast Windows, afhankelijk van je gewenste ontwikkelomgeving, worden geconfigureerd met Ubuntu en andere gangbare Linux-distributies.

Of je nu gebruikmaakt van gecontaineriseerde applicaties, CUDA of opensource AI-frameworks, we kunnen een besturingssysteem aanbevelen dat het beste aansluit bij jouw workflow.

Op verzoek installeren we momenteel Ubuntu 26.04 LTS. Als je wilt dat dit geïnstalleerd wordt, neem dan contact met ons op. Dan installeren we dit besturingssysteem voor je.

Zeker. Elk AI-project heeft andere eisen, of je nu AI-agents ontwikkelt, taalmodellen optimaliseert, computer vision-toepassingen bouwt of AI-inferentieworkloads op ondernemingsniveau uitvoert.

In plaats van vaste configuraties aan te bieden, bouwt PCSpecialist systemen die zijn afgestemd op jouw softwarestack, datasets en toekomstige uitbreidingsplannen, zodat de hardware perfect aansluit op jouw behoeften.

Cloudplatformen bieden flexibiliteit, maar voor organisaties die regelmatig AI-workloads uitvoeren, kan eigen hardware op de lange termijn aanzienlijke voordelen bieden.

Voordelen zijn onder andere:

• Lagere operationele kosten op de lange termijn
• Volledige controle over gevoelige of bedrijfseigen gegevens
• Geen doorlopende kosten voor rekenkracht
• Consistente prestaties zonder gedeelde cloudresources
• Direct beschikbaar wanneer je team het nodig heeft

Veel organisaties geven er bovendien de voorkeur aan AI-ontwikkeling lokaal te houden om beveiligings- en compliancevereisten eenvoudiger te beheren.

Ja. In tegenstelling tot veel vaste hardwareplatformen kunnen AI-workstations vaak worden uitgebreid met extra geheugen, opslag of grafische kaarten naarmate je workloads ontwikkelen.

Door vanaf het begin af aan rekening te houden met toekomstige uitbreidingen, kun je de levensduur van je investering aanzienlijk verlengen.

Ja. Elk AI-workstation van PCSpecialist wordt op bestelling gebouwd, zodat je processors, grafische kaarten, geheugen, opslag, netwerkvoorzieningen en behuizingsopties volledig kunt afstemmen op jouw wensen.

Of je nu een compact ontwikkelsysteem, een krachtig workstation met meerdere GPU's of een AI-server op ondernemingsniveau nodig hebt, elk systeem wordt professioneel geassembleerd, zorgvuldig bekabeld, op stabiliteit getest en ondersteund door onze technische ondersteuning in het Verenigd Koninkrijk.

Het juiste systeem hangt af van je toepassingen, de grootte van je modellen, je datasets, je budget en je toekomstplannen.

Weet je niet waar je moet beginnen? Onze AI-specialisten kunnen een configuratie aanbevelen die is afgestemd op jouw workload, zodat je vandaag over de prestaties beschikt die je nodig hebt en tegelijk ruimte houdt voor toekomstige groei.