Waarom je Data Fabric te traag is voor NVIDIA Blackwell

By Mirko Peters · 2026-08-28

Welkom terug bij de podcastblog! Vandaag gaan we dieper in op een cruciaal onderwerp waar elke enterprise architect, data engineer en IT-leider mee te maken krijgt: de m… Het brontekst lijkt afgekapt bij "de m…". Stuur de volledige tekst van dit segment opnieuw, dan maak ik de vertaling af.

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Welkom terug bij de podcastblog! Vandaag gaan we dieper in op een cruciaal onderwerp waar elke enterprise architect, data engineer en IT-leider mee aan de slag moet: het enorme prestatieverschil tussen verouderde data fabrics en de pure rekenkracht van NVIDIA Blackwell-GPU's. Als je ooit hebt afgevraagd waarom je dure AI-hardware stilstaat en wacht op gegevens terwijl je cloudkosten de pan uit rijzen, dan ben je niet de enige. In dit bericht ontleden we de knelpunten, verkennen we de architecturale hoogstandje van Blackwell en bekijken we concrete manieren om je infrastructuur te moderniseren. Wil je dieper duiken? Luister dan ook naar de bijbehorende podcastaflevering: Fix AI Data Bottlenecks Before Buying NVIDIA Blackwell GPUs.

NVIDIA Blackwell-architectuur: overzicht

De NVIDIA Blackwell-architectuur vormt een belangrijke stap vooruit op het gebied van AI en gegevensverwerking. Deze architectuur speelt in op de groeiende eisen van AI-workloads met een robuust raamwerk dat prestaties en efficiëntie verbetert. Dankzij het innovatieve ontwerp kun je met Blackwell grote hoeveelheden gegevens snel en efficiënt verwerken.

De kern van de Blackwell-architectuur is de Grace-Blackwell Superchip. Deze superchip combineert een ARM-gebaseerde CPU met een krachtige Blackwell-GPU in één verenigde rekenmodule. Deze integratie verhoogt de prestaties en zorgt voor naadloze communicatie tussen de componenten. Dit zijn de belangrijkste kenmerken van de Grace-Blackwell Superchip:

• Ondersteunt tot 72 NVIDIA Blackwell-GPU's in één NVLink-domein.
• Behaalt een communicatiesnelheid van 1,8 TB/s per GPU, aanzienlijk sneller dan eerdere standaarden.
• Vergroot de mogelijkheden om meerdere GPU's te koppelen voor betere AI-verwerking.
• Levert een petaflop aan AI-prestaties, waardoor grote taalmodellen met tot 200 miljard parameters kunnen draaien.
• Beschikt over 128 GB uniform, coherent geheugen en tot 4 TB NVMe-opslag.

De architectuurkenmerken van de NVIDIA Blackwell-architectuur maken hem onderscheidend ten opzichte van eerdere ontwerpen. In onderstaande tabel vind je een samenvatting van deze kenmerken:

Blackwell is niet alleen een chip; het is een platform dat is ontworpen voor grootschalige AI-infrastructuur. Je kunt er datacenters mee opschalen om aan de eisen van complexe AI-modellen te voldoen, de prestatiegrenzen verleggen en de energie-efficiëntie van AI-verwerking verbeteren.

AI-infrastructuur: knelpunten

Datavolume en latentie

Naarmate je AI-workloads groeien, neemt het volume aan gegevens dat je verwerkt enorm toe. Deze groei vormt een groot knelpunt in je infrastructuur. Wanneer het datavolume stijgt, wordt latentie een kritieke factor die je hele systeem kan vertragen. Zelfs met geavanceerde architecturen zoals NVIDIA Blackwell krijg je te maken met uitdagingen die de doorvoer en reactiesnelheid beïnvloeden.

Uitdagingen voor geheugenbandbreedte

Geheugenbandbreedte speelt een cruciale rol in hoe snel je AI-systeem gegevens tussen componenten kan verplaatsen. De Blackwell-architectuur verbetert de geheugenbandbreedte aanzienlijk, met tot 288 GB HBM3e per GPU, 3,6 keer zoveel als eerdere modellen. Dit verhoogt de snelheid waarmee grote AI-modellen en datasets toegankelijk zijn, wat de latentie helpt verminderen. Als je data fabric deze bandbreedte echter niet kan bijbenen, ontstaat er een knelpunt dat de prestaties beperkt.

Veelvoorkomende knelpunten zijn trage transportmechanismen, zoals CPU-naar-GPU-kopieën, en verouderde opslagpaden. Deze vertragingen zorgen ervoor dat GPU's moeten wachten op input/output-bewerkingen, wat de latentie verhoogt en de efficiëntie verlaagt. Wanneer duizenden GPU's samen werken, tellen zelfs kleine vertragingen op. Dat drijft de kosten omhoog en vertraagt het AI-redeneren.

Behoeften aan realtimeverwerking

Je AI-toepassingen vereisen vaak verwerking in realtime om tijdig inzicht te geven. De Blackwell-architectuur versnelt de attention-mechanismen in transformermodellen, waardoor de time-to-first-token daalt en AI-inferentie sneller verloopt. Dit verlaagt de rekenkosten, omdat er per query minder verwerkingscycli nodig zijn.

Toch moet je infrastructuur dit tempo kunnen bijbenen. Als je data fabric de data niet snel genoeg kan leveren, lopen de latentie op en daalt de doorvoer. Realtimevereisten brengen knelpunten in het datatransport en de geheugentoegang aan het licht. Om volledig te profiteren van de prestatiewinst van Blackwell heb je een data fabric nodig die is ontworpen om aan de lage latentie en hoge doorvoer ervan te voldoen.

Verouderde systemen

Integratieproblemen

Legacy-systemen vormen vaak een grote hindernis bij de integratie met moderne AI-architecturen. Deze systemen missen de API's en interfaces die nodig zijn voor een soepele gegevensstroom. Daardoor blijven je gegevens verspreid over meerdere platforms, wat voor inefficiëntie zorgt.

Deze problemen vertragen je AI-initiatieven en verhogen de operationele kosten. Veel organisaties ontdekken dat hun infrastructuur niet is gebouwd voor realtime AI-beslissingen op schaal, wat leidt tot knelpunten in de prestaties.

Datasilo's

Legacy-systemen opereren vaak op zichzelf, waardoor datasilo's ontstaan die een geünificeerde toegang tot kwalitatief goede data blokkeren. Deze silo's verkleinen de nauwkeurigheid van je AI-voorspellingen en vertragen het leveren van inzichten. Ze maken het ook moeilijker om data effectief te governen.

Je kunt de volgende uitdagingen tegenkomen:

• Data die in geïsoleerde silo's is opgeslagen, verhindert één bron van waarheid.
• Gefragmenteerde data over afdelingen heen belemmert de AI-integratie.
• Je moet fors investeren in dataintegratie en -opschoning voordat AI goed kan presteren.

Zonder deze silo's aan te pakken, kunnen je AI-modellen hun volledige potentieel niet bereiken. Het knelpunt dat door verouderde systemen ontstaat, beperkt je vermogen om AI-workloads efficiënt te schalen.

Om deze knelpunten te overwinnen, moet je je data fabric moderniseren. Door je infrastructuur af te stemmen op de mogelijkheden van de NVIDIA Blackwell-architectuur verlaag je de latentie en maximaliseer je de doorvoer voor je AI-workloads.

Prestatiewinst met Blackwell

Verhoogde doorvoer

Snelheid en efficiëntie

Je zult aanzienlijke prestatieverbeteringen merken wanneer je overstapt op de Blackwell-architectuur. Dit ontwerp reorganiseert de uitvoeringspijplijnen zodat INT32- en FP32-bewerkingen zonder vertraging kunnen worden verwerkt. Dat verhoogt de efficiëntie en zorgt ervoor dat je GPU's sneller en slimmer werken. Ook het geheugensubsysteem is verbeterd, waardoor data beter kan worden verwerkt en de doorvoer hoger ligt. Deze upgrades helpen je om grote AI-modellen sneller te verwerken.

De architectuur ondersteunt multi-GPU-opstellingen beter dan voorheen. Je kunt je AI-workloads over veel GPU's schalen met minder overhead en consistentere resultaten. De snelheid van ray-triangle-intersecties verdubbelt per streaming multiprocessor (SM), wat betekent dat raytracing-taken veel sneller verlopen. Deze verbetering komt toepassingen ten goede die vertrouwen op complexe 3D-data of simulaties.

Hieronder volgt een overzicht van de belangrijkste prestatieverbeteringen ten opzichte van eerdere NVIDIA-architecturen:

Deze verbeteringen vertalen zich in kortere trainingstijden en snellere inferentie voor je AI-modellen. Je hoeft minder te wachten en kunt meer tijd besteden aan innoveren.

Consistente werking met lage latentie

De Blackwell-architectuur levert consistent operationeel met lage latentie, wat cruciaal is voor real-time AI-workloads. De NVIDIA Transformer Engine speelt hierbij een belangrijke rol. Het gebruikt Tensor Cores van de tweede generatie die geoptimaliseerd zijn voor FP4-precisie, waardoor de piekdoorvoer ten opzichte van FP8 verdubbelt. Dit betekent dat je AI-modellen sneller en efficiënter draaien.

Het Blackwell-systeem haalt in configuraties zoals de GB200 NVL72 een prestatiestijging van tot 30x. Over zes generaties heen bereikt het ook een miljoenvoudige toename in inferentiedoorvoer per megawatt. Deze energie-efficiëntie maakt het mogelijk om grotere AI-clusters te draaien zonder dat de stroomkosten stijgen.

Je profiteert van lagere productiekosten per token en snellere iteratiecycli. Deze winst maakt AI-training toegankelijker, ook voor middelgrote organisaties. Het vloeistofgekoelde ontwerp van de architectuur ondersteunt bovendien duurzaamheid doordat de prestaties per watt verbeteren.

Geavanceerde functies

Micro-Tensor Scaling

Micro-tensor scaling zorgt ervoor dat je AI-workloads efficiënt op verschillende schalen draaien. Deze functie optimaliseert hoe tensorbewerkingen op de GPU worden uitgevoerd, en past zich aan de omvang en complexiteit van je modellen aan. Zo houd je een hoge doorvoer, ook wanneer je AI-modellen in grootte verschillen of wanneer je over meerdere GPU's uitrolt.

Deze schaalbaarheid zorgt ervoor dat je data soepel door het systeem stroomt. Knelpunten worden verminderd en het gebruik van de GPU wordt gemaximaliseerd. Je ziet een betere resourcetoewijzing en een algemeen verbeterde responstijd van het systeem.

Neural Rendering-technieken

Neural rendering-technieken, zoals Deep Learning Super Sampling (DLSS), veranderen de manier waarop je AI beeld- en videodata verwerkt. In plaats van te vertrouwen op vaste pixelberekeningen leert DLSS hoe beelden ontstaan en gebruikt het probabilistische inferentie om visuals van hoge kwaliteit te genereren.

Deze aanpak verbetert de consistentie en visuele kwaliteit in de tijd, doordat er over meerdere frames heen wordt geredeneerd. Het past zich dynamisch aan veranderingen in beweging, belichting en scènecomplexiteit aan. DLSS maakt gebruik van Tensor Cores om AI-inferentie naast traditionele shading uit te voeren, met minimale prestatiekosten.

Met deze hardware-softwareco-ontwerpen schaal je de rendeerprestaties mee met de resolutie en scènecomplexiteit. Het gevolg is dat je AI-modellen beter presteren bij taken die met grafische verwerking, simulatie of andere visuele data te maken hebben.

Je profiteert ook van:

• Verbeterde geheugenefficiëntie, cruciaal voor grote AI-workloads
• Lagere latentie dankzij betere communicatiebandbreedte
• Energie-efficiëntieverbeteringen waarmee grotere AI-clusters binnen dezelfde stroomlimieten passen

Deze geavanceerde functies maken Blackwell tot een krachtig platform voor je AI-infrastructuur. Ze helpen je nieuwe niveaus van prestaties en doorvoer te ontsluiten, terwijl de operationele kosten en het energieverbruik onder controle blijven.

Tip: Om deze winst volledig te benutten, moet je ervoor zorgen dat je data fabric de verhoogde doorvoer en de eisen aan lage latentie van Blackwell aankan. Het moderniseren van je data-infrastructuur helpt je het volledige potentieel van deze geavanceerde functies te realiseren.

Praktische gevolgen voor organisaties

Orchestratie en workflow

Resourcetoewijzing

Je kunt je AI-workflows optimaliseren door resources zorgvuldig toe te wijzen aan de eisen van de NVIDIA Blackwell-architectuur. De Grace-Blackwell Superchip combineert een ARM-gebaseerde CPU met een Blackwell-GPU. Dat vermindert datakopieën en latentie via coherente NVLink-C2C-verbindingen die snelheden van bijna 960 GB/s halen. Deze hardwaresynergie helpt je knelpunten te minimaliseren en de doorvoer te maximaliseren.

Het uitrollen van NVL72-racks met NVLink Switch Fabric van de vijfde generatie levert tot 130 TB/s all-to-all-bandbreedte. Hiermee behandel je meerdere GPU's als één krachtige eenheid, wat de efficiëntie bij grootschalige AI-training verbetert. Quantum-X800 InfiniBand met 800 Gb/s-lanes en congestiebewuste routering verminderen verder jitter en latentie over clusters heen.

Cloudintegratie speelt ook een sleutelrol. Azure ND GB200 v6-virtuele machines tonen NVLink-domeinen, waardoor domeinbewuste planning racks efficiënt aan elkaar koppelt. NVIDIA NIM-microservices in combinatie met Azure AI Foundry bieden gecontaineriseerde, op GPU afgestemde inferentie via vertrouwde API's. Met deze tools beheer je resources dynamisch en optimaliseer je de kosten met tokengebaseerde prijzen en gereserveerde capaciteitsopties.

Succesvolle praktijkvoorbeelden

Organisaties die deze strategieën toepassen, melden snellere iteratiecycli en kortere ontwikkelroadmaps. Ze lanceren producten eerder en verlagen de productiekosten per token. Middelgrote ondernemingen krijgen toegang tot trainingen op grote schaal en reinforcement learning-lussen die voorheen alleen grote bedrijven konden gebruiken.

Microsoft Fabric bijvoorbeeld brengt datapipelines, datawarehousing en realtime streams samen, met bandbreedteverbindingen met hoge capaciteit naar Blackwell. Deze overstap van batchverwerking naar continue, coherente datastromen binnen een milliseconde ondersteunt reinforcement learning en streaminganalyses. Verbeteringen in vectorisatie en tokenisatie wegen de doorvoerknelpunten weg, waardoor runtimes voorspelbaar worden en convergentie sneller verloopt.

Impact in de praktijk

Prestatiebenchmarks

Na de adoptie van de NVIDIA Blackwell-architectuur ga je indrukwekkende prestatieverbeteringen zien. Blackwell-systemen domineren elke trainingsbenchmarkcategorie in MLPerf en zetten nieuwe records voor inferentie met de Blackwell Ultra GB300 NVL72. De implementatie van Microsoft op Azure haalde 92,1 exaFLOPS met 4.608 GB300-GPU's voor FP4-inferentie op grote taalmodellen.

Blackwell-GPU's trainen transformermodellen tot negen keer sneller dan vorige generaties. Grote supercomputers bevatten nu Grace Blackwell-superchips, wat het groeiende belang ervan in AI-infrastructuur onderstreept.

Concurrentievoordeel

Je kunt een sterk concurrentievoordeel behalen door de mogelijkheden van Blackwell te benutten. De hoge rekenkracht versnelt dataverwerking en realtime analyses, zodat je sneller inzichten haalt en snellere beslissingen neemt. Dit voordeel is cruciaal in sectoren zoals de gezondheidszorg, waar Blackwell medische beeldvorming en genomica versnelt, wat de patiëntresultaten verbetert.

In de financiële dienstverlening verbetert Blackwell de risicobeoordeling en fraudedetectie met meer snelheid en nauwkeurigheid. Automotivebedrijven profiteren van realtime waarneming en besluitvorming in autonome systemen. Generatieve AI en de training van grote taalmodellen gedijen ook op Blackwell en brengen een revolutie teweeg in natuurlijk taalbegrip en geautomatiseerde contentcreatie.

Tip: Stem je datafabric en workflows af op de architectuur van Blackwell om deze voordelen volledig te benutten. Geoptimaliseerde orkestratie en resourceallocatie helpen je om sneller AI-innovatie te realiseren en sterkere bedrijfsresultaten te behalen.

Toekomstige overwegingen voor datafabrics

Voorbereiding op next-generation architecturen

Als je je datafabric voorbereidt op next-generation architecturen zoals NVIDIA Blackwell, houd dan rekening met een aantal belangrijke factoren. Door deze factoren aan te pakken, optimaliseer je de prestaties en zorg je dat je infrastructuur aan toekomstige eisen voldoet.

1. Pak latentieknelpunten aan: Verouderde datafabric-infrastructuur kan latentieproblemen veroorzaken. Zorg dat je systemen gelijke tred kunnen houden met de eisen van NVIDIA Blackwell-GPU's. Dit is vooral belangrijk bij het beheren van meerdere GPU's, omdat opgestapelde latentie bewerkingen kan vertragen.

2. Optimaliseer de datalaag: Schakel over van batchverwerking naar streaming-ingestie en realtime pipelines. Deze verandering maakt coherentie binnen een milliseconde mogelijk, wat essentieel is voor reinforcement learning en continue fine-tuning.

3. Profileer huidige workloads: Analyseer het GPU-gebruik ten opzichte van de wachttijden voor invoer. Het in kaart brengen van I/O-stops helpt je clusters goed te dimensioneren en NVLink-domeinen af te stemmen op model parallelism.

4. Implementeer domeinbewuste plaatsing: Verminder communicatie tussen fabrics door vaak gebruikte datashards dichter bij de GPU's te plaatsen die ze gebruiken.

5. Verplaats batch-ETL-processen: Zet batch-ETL-processen om naar fabric-pipelines en realtime ingestie. Dit beperkt het aantal datasprongen en inconsistenties in schema's.

6. Co-locate feature stores: Plaats feature stores en vectorindexen naast de GPU-domeinen. Dit beperkt dure gegevensoverdrachten tussen CPU en GPU.

7. Hanteer strikte SLA’s: Stel SLA’s (service level agreements) in van minder dan een milliseconde voor streaming-ingestie. Dit ondersteunt workloads voor online learning en reinforcement learning.

Training en ontwikkeling

Om de op Blackwell gebaseerde data-infrastructuur effectief te beheren, hebben je IT-teams gerichte trainings- en ontwikkelinitiatieven nodig. Hieronder vind je een overzicht van de belangrijkste initiatieven:

Duurzaamheidspraktijken

Duurzaamheidspraktijken spelen een cruciale rol in de langetermijnhoudbaarheid van je data-fabrics. De NVIDIA Blackwell-architectuur verhoogt de prestaties per watt en hergebruikt vloeistofkoelingssystemen. Deze verbeteringen vergroten de operationele efficiëntie en sluiten aan bij doelstellingen op het gebied van maatschappelijk verantwoord ondernemen. Door duurzame praktijken toe te passen, zorg je ervoor dat je data-infrastructuur levensvatbaar en verantwoord blijft.

Strategieën voor continue verbetering

Om optimale prestaties in je op Blackwell gebaseerde data-fabrics te behouden, pas je strategieën voor continue verbetering toe. Deze strategieën helpen je om je te blijven aanpassen aan veranderende eisen en je infrastructuur na verloop van tijd te verbeteren.

Monitoring en analyse

Monitoring- en analysetools zijn essentieel voor doorlopende optimalisatie. Ze helpen je om efficiënt te blijven werken en je aan te passen aan veranderingen in de prestaties. Dit is hoe ze bijdragen:

Feedbackloops

Effectieve feedbackmechanismen zijn essentieel om prestatieproblemen te herkennen en aan te pakken. Dit zijn enkele belangrijke prestatiemetrieken om te monitoren:

Door aandacht te besteden aan deze toekomstige overwegingen zorg je ervoor dat je data fabric robuust blijft en in staat is om de eisen van de NVIDIA Blackwell Architecture aan te kunnen. Investeren in infrastructuur en continue verbetering zorgen ervoor dat je organisatie klaar is voor succes in het veranderende landschap van AI en gegevensverwerking.

Tot slot: je loopt tegen verschillende uitdagingen aan wanneer je data fabric moeite heeft met de NVIDIA Blackwell Architecture. Latencyproblemen vertragen AI-workloads, maar Grace-Blackwell in combinatie met NVLink en InfiniBand brengt de vertraging terug tot microseconden. Knelpunten bij het innemen van data beperken de doorvoer, maar Microsoft Fabric verenigt pipelines en versnelt de inname. Het integreren van geavanceerde hardware zoals NVL72-racks en Quantum-X800 InfiniBand vergroot de bandbreedte en verlaagt de latency. De architectuur van Blackwell levert een generatiesprong in prestaties en verbetert de doorvoer van inferencing. Ook duurzaamheid speelt een rol: vloeistofkoeling en efficiëntiewinst ondersteunen groene doelstellingen. Wil je een uitgebreide uitleg van deze concepten en strategieën, bekijk dan zeker onze gerelateerde podcastaflevering: Fix AI Data Bottlenecks Before Buying NVIDIA Blackwell GPUs.

Door deze uitdagingen aan te pakken, maak je je data fabric klaar voor de AI-eisen van de toekomst. Door je infrastructuur te moderniseren benut je het volledige potentieel van Blackwell en maak je je strategie voor gegevensbeheer toekomstbestendig.

Veelgestelde vragen

Wat is de NVIDIA Blackwell Architecture?

De NVIDIA Blackwell Architecture is een geavanceerd raamwerk voor AI en gegevensverwerking. Het verbetert de prestaties en efficiëntie, zodat je grote datasets snel kunt verwerken.

Hoe verbetert de Grace-Blackwell Superchip de prestaties?

De Grace-Blackwell Superchip combineert een ARM-gebaseerde CPU met een Blackwell-GPU. Deze integratie verlaagt de latency en verhoogt de doorvoer, waardoor gegevens naadloos kunnen worden verwerkt.

Wat zijn de belangrijkste voordelen van Blackwell voor AI-workloads?

Blackwell biedt een hogere doorvoer, consistent lage latency en geavanceerde functies zoals micro-tensor scaling. Deze voordelen helpen je om AI-training en inferencing te optimaliseren.

Hoe pak ik datasilo's in mijn organisatie aan?

Om datasilo's aan te pakken, verenig je je gegevensbronnen en implementeer je moderne integratietools. Met deze aanpak beschik je over één bron van waarheid voor je AI-modellen.

Welke rol speelt geheugenbandbreedte bij AI-prestaties?

Geheugenbandbreedte is cruciaal om gegevens snel tussen componenten te verplaatsen. Een hogere bandbreedte verlaagt de latency, zodat je AI-modellen efficiënter toegang hebben tot gegevens.

Hoe bereid ik mijn data fabric voor op toekomstige architecturen?

Je kunt je voorbereiden door je infrastructuur te moderniseren, je datalagen te optimaliseren en realtime pipelines te implementeren. Deze stappen zorgen ervoor dat je systemen de eisen van de volgende generatie aankunnen.

Welke duurzaamheidspraktijken moet ik overwegen?

Richt je op energiezuinige ontwerpen, zoals vloeistofkoelsystemen. Deze praktijken verbeteren de prestaties en sluiten aan bij doelstellingen op het gebied van maatschappelijk verantwoord ondernemen.

Hoe kan ik de prestaties van mijn AI-infrastructuur monitoren?

Gebruik telemetrietools om belangrijke metrics zoals latency en GPU-gebruik bij te houden. Regelmatige monitoring helpt je om knelpunten te identificeren en de prestaties te optimaliseren.