De Opkomst van Kunstmatige Intelligentie: Bare Metal of Virtualisatie?

Met de opkomst van kunstmatige intelligentie (AI) is de infrastructuur een strategische kwestie geworden. Het trainen van fundamentele modellen, het verfijnen van meertalige LLM’s of het uitvoeren van inferenties met lage latentie hangt niet alleen af van de prompt, maar vooral van hoe de taken worden uitgevoerd, waar de gegevens zich bevinden en welke software/hardware-laag tussen de GPU en het framework zit. Dit leidt tot een terugkerende vraag in architectuurcommissies: Bare metal of virtualisatie voor AI? Het kort en krachtig antwoord is: het hangt ervan af; de langere versie vereist een gedetailleerde kijk op prestaties, efficiëntie, isolatie, operatie en kosten in verschillende scenario’s.

Hieronder presenteren we een praktische analyse — zonder marketing of dogma’s — om weloverwogen beslissingen te nemen.

1) Prestaties: Fysica Voorkeur voor Bare Metal

De kritieke route van de huidige AI is goed bekend: GPU’s met hoge-bandwidth HBM, interconnectiviteit (NVLink/NVSwitch of PCIe), CPU voor pre/post-processing, netwerken (InfiniBand/Ethernet 100–400 Gb) en NVMe-opslag. Elke extra laag tussen de code en de GPU introduceert latentie, kopieën en suboptimale cache-inhoud.

• Bare Metal (zonder hypervisor) geeft directe toegang tot de hardware. De scheduler van het besturingssysteem en de runtime kunnen de topologie zoals deze is zien, zodat ingenieurs de NUMA-plaatsing, pinned memory, batchgrootte en CPU-GPU-affiniteit precies kunnen afstemmen.

• Virtualisatie voegt een laag toe — KVM/QEMU, ESXi, Proxmox, Hyper-V, etc. Met PCIe passthrough of SR-IOV kan de overhead laag zijn voor veel taken, maar zelden nul. Bij vGPU (gedeelde GPU) ontstaat er een ruil: betere benutting en multi-tenant mogelijkheden tegen variabiliteit en, in sommige gevallen, inferieure prestaties.

Operationele Conclusie:

• Voor gedistribueerde training en intensieve fine-tuning van LLM’s presteert bare metal meestal beter en — het belangrijkste — meer stabiel.
• Voor inferentie en multi-user data science experimenten kan virtualisatie voldoende zijn en elasticiteit bieden zonder kritische straffen.

2) Waar Miliseconden Verloren (of Gewonnen) Gaan

• GPU–GPU Interconnectie: Taken die NVLink/NVSwitch belasten merken elke afwijking: suboptimale topologieën, gedeelde wachtrijen, overstretching van bussen. Bare metal stelt in staat om de topologie van de pod vast te leggen en de affiniteit nauwkeurig te garanderen.

• I/O en Netwerk: All-reduce via InfiniBand of Ethernet is gevoelig voor end-to-end latentie. Moderne hypervisors ondersteunen SR-IOV en DPDK voor bypass van de stack, maar vereisen zorgvuldige afstemming en isolatie om interferentie tussen huurders te voorkomen.

• Geheugen en NUMA: CPU-GPU-affiniteit en memory pinning maken relevante verschillen voor preprocessing, feature stores en data loaders. Virtualisatie kan beslissingen over NUMA “verpakken” die bij bare metal expliciet zijn.

• Scheduler: Een queue scheduler kan werken op bare metal of VMs. Wat bepalend is, is de onderliggende laag en hoe onderhoudsvensters, preemptions en GPU sharing beleid worden geprogrammeerd.

3) Hoeveel Prestaties Verlies je door Virtualisatie?

Er is geen universel percentage; het hangt af van de belasting (training vs. inferentie), passthrough of vGPU, batchgrootte en netwerklast. In de praktijk:

• Met goed afgestelde passthrough kan de overhead laag zijn voor veel inferenties en lichte fine-tunes.

• Met vGPU of GPU sharing kan de prestatie dalend zijn — of, nauwkeuriger gezegd, variabel — bij trainingen en lage latentie serving, hoewel de gemiddelde benutting van de cluster kan verbeteren.

Gouden Regel: als de SLA tijd-tot-resultaat is of strikte latentie (bijv. een epoch voltooien in X uren), kies dan voor bare metal. Als de SLA is gebaseerd op gecombineerde capaciteit met tolerantie voor variabiliteit, kan virtualisatie geschikt zijn.

4) Beveiliging, Isolatie en Naleving

• Bare Metal biedt fysiek isolatie, handig voor gereguleerde gegevens en gevoelige intellectuele eigendom. Het vereenvoudigt ook audits (minder lagen om te controleren).

• Virtualisatie maakt multi-tenant mogelijkheden mogelijk met isolaties van netwerk, opslag en compute. Dit kan gelden voor naleving, maar vereist extra controles en bewijsvoering.

Praktische Idee: als de datasoevereiniteit “exclusieve machine en uitgebreide traceerbaarheid” vereist, vermindert bare metal fricties. Als de prioriteit ligt bij veilige sharing van een pool tussen teams, is virtualisatie voordelig.

5) Energie-efficiëntie en Densiteit

In 2025 groeit de vraag naar racks met 60–80 kW (en zelfs >100 kW in pilots). Deze dichtheid hangt niet alleen af van het uitvoeringsmodel, maar bare metal helpt om watts te maximaliseren: minder lagen betekent minder verliezen en meer thermische voorspelbaarheid, vooral met vloeibare koeling.

6) Operatie: Wat is Gemakkelijker?

• Bare Metal vereenvoudigt het datavlak, maar verhoogt het operationele vlak. Het onderhoud van firmware, drivers en containers wordt cruciaal.

• Virtualisatie vergemakkelijkt multi-tenant gebruik, live-migraties en snapshots, maar voegt een extra laag toe die ook moet worden onderhouden.

Advies: welke route je ook kiest, adopteer eind-tot-eind observability en FinOps om kosten en prestaties nauwkeurig te laten samenkomen.

7) Kosten: TCO Verder dan Uurprijs

• Bare Metal verbetert tijd-tot-resultaat en kosten per taak als de GPU de bottleneck is, omdat het meer watts in nuttige rekentijd omzet.

• Virtualisatie blinkt uit in benutting met meer gemiddelde resource-occupatie, maar het risico bestaat dat je “gemak” betaalt met extra kosten.

Eenvoudige Formule: meet €/resultaat (€/epoch, €/10^6 tokens) en niet €/uur. Wijs kosten van energie toe (€/kWh) aan de taak; dit geeft belangrijke inzichten in besparingen.

Conclusie

• Als je maatstaf gebaseerd is op tijd-tot-resultaat of extreme latentie, biedt bare metal momenteel de beste prestaties en de minst variabiliteit.

• Als je prioriteit ligt bij benutting, multi-team self-service en elasticiteit, kan virtualisatie (met passthrough en SR-IOV) passen zonder significante straffen, mits goed afgesteld.

• Meet altijd €/resultaat en kWh/taken en niet €/uur; AI in 2025 zal niet alleen afhangen van meer GPU’s, maar ook van infrastructuur engineering die watts in waarde omzet met de minste ruis.

Veelgestelde Vragen

Hoeveel prestaties verlies je bij het virtualiseren van een GPU voor AI?
Dit hangt af van de belasting. Met goed afgestelde passthrough kan de overhead laag zijn voor veel inferenties; met vGPU kunnen variabiliteit en prestatiedalingen optreden bij intensive training.

Is MIG of vGPU de moeite waard voor inferentie?
Ja, als de belasting granular is en je prioriteit ligt bij bezetting en multi-tenancy. Voor strikte SLA’s van latentie is bare metal meestal de betere keuze.

Kubernetes of Slurm voor AI?
K8s is ideaal voor productplatforms; Slurm of Ray zijn nog steeds populair voor gedistribueerde training. Wat belangrijk is, is de fysieke laag: bare metal maximaliseert beide.

Hoe vergelijk ik kosten tussen bare metal en virtualisatie?
Bereken €/resultaat en neem ook energie, overhead en operationele kosten in overweging. Dit geeft een betrouwbaarder beeld dan alleen €/uur.