Tijdens CES 2026 in Las Vegas waren niet alleen de nieuwste gadgets te zien, maar ook aankondigingen die de infrastructuur van de toekomst raken. Een van de meest opvallende berichten kwam van Canonical, het bedrijf achter Ubuntu, dat officieel ondersteuning aankondigt voor het NVIDIA Rubin-platform. Dit omvat de rack-scale systemen Vera Rubin NVL72 en de samenwerking voor de distributie van de nieuwe open modellen NVIDIA Nemotron-3 in gebruiksvriendelijke formaten.
Deze ontwikkeling klinkt misschien als een zakelijke aangelegenheid, maar het wijst op een stille, maar enorme verandering: naarmate kunstmatige intelligentie (AI) volwassen wordt en in productie wordt gezet, neemt de complexiteit exponentieel toe. In dit scenario wordt het besturingssysteem geen bijzaak meer, maar een fundamenteel onderdeel van de prestaties, beveiliging en dagelijkse operaties.
Waarom is een “officiële Ubuntu-ondersteuning” relevant bij schaalvergroting van AI? Canonical benadrukt dat wanneer workloads groeien, het niet voldoende is om enkel krachtige hardware in te zetten. Er is een stabiel en uniform systeem nodig dat CPU’s, GPU’s en DPU’s (Data Processing Units voor netwerken en beveiliging) combineert in één reproduceerbaar en onderhoudsvriendelijk stack. Ubuntu fungeert hierbij als de ‘systeemgrondlaag’ die alle componenten naadloos integreert, wat de samenwerking tussen ontwikkelaars en operationele teams vereenvoudigt. Dit helpt vooral in private of soevereine clouds, die steeds belangrijker worden in Europa.
Een van de speerpunten is de Vera Rubin NVL72, die zich onderscheidt door volledige Arm-ondersteuning. Canonical belooft dat in Ubuntu 26.04 Arm gelijkwaardig wordt aan x86 in termen van prestaties, wat cruciaal is voor de integratie met GPU’s zoals Rubin die op Arm-architectuur gebaseerd zijn. Daarnaast worden belangrijke functies toegevoegd, zoals nested virtualization voor test- en laboratoriumomgevingen en MPAM (Memory System Resource Partitioning and Monitoring) om geheugenbandbreedte en cache toe te wijzen, wat voorspelbare prestaties garandeert bij gelijktijdige workloads.
Verder versterkt Canonical zijn inzet op cloud- en data-omgevingen door native ondersteuning voor Arm in OpenStack Sunbeam en Apache Spark, waardoor gegevensverwerkende pipelines op Arm-platformen naadloos kunnen draaien zonder concessies te doen aan prestaties of betrouwbaarheid.
Op het operationele vlak wordt Ubuntu ingezet als basis voor NVIDIA Mission Control, software die het proces van clusterbeheer en workloadorganisatie stroomlijnt. Dit vermindert regionale verschillen tussen knooppunten en bevordert een gestandaardiseerde aanpak, wat essentieel is bij het schalen van AI-workloads.
De ondersteuning van inference models wordt ook verbeterd via ‘inference snaps’. Dit zijn containergebaseerde pakketten waarmee het mogelijk is om modellen snel en betrouwbaar te installeren op Ubuntu-systemen, zonder afhankelijkheden die conflicteren of moeilijk te beheren zijn. In samenwerking met NVIDIA wordt de distributie van Nemotron-3 modellen gestroomlijnd, zodat men sneller van test naar productie kan gaan en toch de compliance en reproduceerbaarheid waarborgt.
Een ander technisch hoogstandje betreft de BlueField-4 DPU, die zich onderscheidt door zijn krachtige netwerkmogelijkheden en beveiligingscapaciteiten. Deze DPU, met 64 cores op NVIDIA Grace en 800 Gbps throughput, ontlast de CPU van netwerk-, opslag- en beveiligingstaken. Ubuntu fungeert hier als platform voor NVIDIA’s DOCA-software, waarbij taken worden offload en systemen robuuster en schaalbaarder worden. De enorme verschuiving naar ‘zero-trust’ infrastructuren krijgt hiermee een praktische invulling in de datacenters van morgen.
Kort samengevat biedt deze ontwikkeling een gelaagde aanpak: heterogene hardware stack, geautomatiseerde operationele processen, gebruiksvriendelijke modellen en verbeterde beveiliging. Het uitgangspunt is dat het niet alleen meer draait om brute kracht, maar vooral om de installatie, beheer en standaardisatie van een krachtige, veilige en duurzame infrastructuur.
De boodschap van Canonical is duidelijk: de industrie gaat naar een meer geëlektrificeerde en industrialisierte AI-stack, waarbij hardware integratie en software-automatisering hand in hand gaan. De race om de beste AI-infrastructuur wordt niet alleen gewonnen door wie de snelste hardware heeft, maar door wie die hardware efficiënt en veilig kan inzetten op schaal.