Red Hat en NVIDIA werken samen voor geoptimaliseerde AI-workloads: Een FinOps-Analyse

november 5, 2025

De samenwerking tussen Red Hat en NVIDIA richt zich op een van de grootste uitdagingen in de moderne IT: de exploderende kosten van Artificiële Intelligentie (AI). AI-workloads, met name deep learning, vereisen enorme rekenkracht die voornamelijk wordt geleverd door dure Graphics Processing Units (GPU's). Vanuit een FinOps-perspectief is het inefficiënt gebruik van deze kostbare resources een significant financieel risico. De kern van deze alliantie is dan ook dat Red Hat en NVIDIA samenwerken voor geoptimaliseerde AI-workloads, door een geïntegreerd en gecertificeerd platform te bieden. Dit platform, bestaande uit NVIDIA AI Enterprise-software op Red Hat OpenShift, stelt organisaties in staat om de ROI van hun AI-investeringen te maximaliseren door middel van superieure resource-allocatie, beheer en efficiëntie, zowel on-premises als in de cloud.

Luister naar dit artikel:

De technische integratie levert directe voordelen op voor kostenbeheersing. Red Hat OpenShift, een toonaangevend Kubernetes-platform, biedt geavanceerde scheduling- en orkestratiemogelijkheden. In combinatie met de NVIDIA AI Enterprise-softwaresuite kunnen GPU-resources veel efficiënter worden gedeeld en toegewezen aan meerdere taken of teams. Dit voorkomt dat dure GPU's ongebruikt blijven, een veelvoorkomend probleem dat leidt tot onnodige cloud-uitgaven. Voor FinOps-practitioners betekent dit concrete handvatten voor 'rightsizing' van de infrastructuur. Door de benodigde rekenkracht nauwkeuriger af te stemmen op de daadwerkelijke vraag, wordt overprovisioning drastisch verminderd. Dit resulteert in een lagere cloudrekening en een betere Total Cost of Ownership (TCO) voor de gehele AI-stack.

Een succesvolle FinOps-strategie rust op drie pijlers: informeren, optimaliseren en opereren. Deze samenwerking versterkt met name de pijlers 'informeren' en 'opereren'. Door een gestandaardiseerd platform te gebruiken voor alle AI-projecten, creëren organisaties een 'single source of truth' voor het meten van resourceconsumptie. Dit biedt de helderheid die essentieel is voor het implementeren van effectieve showback- en chargeback-modellen. FinOps-teams kunnen de kosten van GPU-gebruik nu nauwkeurig toewijzen aan specifieke projecten of afdelingen, wat leidt tot meer kostenbewustzijn en verantwoordelijkheid bij de engineeringteams. De gestroomlijnde operationele omgeving verlaagt bovendien de beheerslast, een vaak onderschatte 'verborgen' kostenpost, waardoor de focus kan verschuiven van technisch beheer naar strategische waardecreatie.

advertenties

Een cruciaal aspect van de samenwerking is de focus op hybride cloud. De oplossing is ontworpen om naadloos te functioneren in zowel private datacenters als op grote public cloud-platformen. Deze flexibiliteit is een strategisch voordeel voor FinOps. Het stelt organisaties in staat om per workload te beslissen wat de meest kosteneffectieve locatie is. Kapitaalintensieve trainingsfasen van AI-modellen kunnen bijvoorbeeld op afgeschreven on-premise hardware draaien (CapEx), terwijl de schaalbare en variabele inferentietaken in de cloud worden uitgevoerd (OpEx). Deze mogelijkheid tot 'workload placement' voorkomt vendor lock-in en stelt bedrijven in staat om hun financiële strategie af te stemmen op hun technologische behoeften, wat resulteert in een optimaal financieel model voor de gehele levenscyclus van hun AI-toepassingen.

Olivia Nolan is redacteur bij MSP2Day, waar zij zich richt op het vertalen van complexe IT- en technologische ontwikkelingen naar toegankelijke en inspirerende artikelen. Met haar ervaring als content manager en social media expert weet zij inhoud niet alleen informatief, maar ook aantrekkelijk en relevant te maken voor een breed publiek.

De Rol van AI in FinOps: Productiviteit en Kostenoptimalisatie Versnellen

Airedale by Modine Innoveert met Modulaire CDU voor Datacenter Efficiëntie