De Nieuwe Benchmark voor Gedistribueerde AI-Netwerken: Een FinOps-Perspectief

October 18, 2025

De exponentiële groei van Artificiële Intelligentie dwingt organisaties om trainingstaken voor grote taalmodellen (LLM's) te verdelen over honderden of zelfs duizenden GPU's. In deze gedistribueerde omgeving verschuift de prestatieknelpunt van rekenkracht naar netwerkcapaciteit. Traditionele netwerkstatistieken zoals bandbreedte en latentie bieden echter een onvolledig beeld van de efficiëntie voor complexe AI-workloads. Hierdoor ontstaat de noodzaak voor **de nieuwe benchmark voor gedistribueerde AI-netwerken**, een meetstandaard die de unieke communicatiepatronen van AI-training accuraat evalueert. Vanuit een FinOps-perspectief is dit essentieel: een suboptimaal netwerk laat dure GPU-resources ongebruikt wachten, wat direct leidt tot verspilde clouduitgaven en een lagere return on investment. Het correct meten van netwerkprestaties is dus geen technische futiliteit, maar een fundamentele pijler van effectief cloud financial management voor AI.

Luister naar dit artikel:

AI-training kenmerkt zich door 'collective communication operations', zoals All-Reduce en All-to-All, waarbij alle GPU-nodes synchroon en intensief met elkaar communiceren om modelparameters bij te werken. Een netwerk kan op papier uitstekende specificaties hebben voor punt-tot-punt verkeer, maar falen bij deze complexe, alles-naar-alles communicatiepatronen. Dit resulteert in 'GPU idle time', een periode waarin de rekenkernen wachten op data en de organisatie betaalt voor onbenutte capaciteit. De nieuwe generatie benchmarks, zoals die gebaseerd op NVIDIA's Collective Communications Library (NCCL), focussen specifiek op de doorvoersnelheid van deze collectieve operaties. Ze meten de 'effectieve bandbreedte' voor de taken die er echt toe doen. Door deze benchmarks te hanteren, kunnen engineering- en FinOps-teams de werkelijke prestaties van een cloudinfrastructuur voor hun specifieke AI-workloads beoordelen en onverwachte kosten door netwerkinefficiëntie voorkomen.

De kernprincipes van FinOps – Inform, Optimize en Operate – zijn direct toepasbaar op het beheren van de kosten van AI-infrastructuur. De 'Inform'-fase wordt versterkt door het gebruik van AI-specifieke netwerkbenchmarks. Teams krijgen hiermee gedetailleerd inzicht in hoe verschillende cloud-omgevingen presteren, wat verder gaat dan de standaard prijslijsten. Deze informatie voedt de 'Optimize'-fase: organisaties kunnen nu een datagedreven keuze maken voor de cloud provider, de regio en de specifieke instance-familie die de beste prijs-prestatieverhouding biedt voor hun trainingstaken. Een iets duurdere instance met een superieur netwerk kan de totale trainingsduur drastisch verkorten, wat resulteert in aanzienlijk lagere totale kosten. Deze strategische afweging is de essentie van FinOps: het maximaliseren van de bedrijfswaarde van elke euro die aan de cloud wordt besteed, door technische prestaties direct te koppelen aan financiële resultaten.

advertenties

Naarmate AI-modellen blijven groeien in omvang en complexiteit, zal de efficiëntie van het onderliggende netwerk een nog dominantere factor worden in de totale eigendomskosten (TCO). Organisaties die vooroplopen, zullen de evaluatie van netwerkprestaties integreren in hun standaardprocessen voor cloudinfrastructuurselectie. Praktische stappen omvatten het opnemen van collectieve communicatiebenchmarks in verzoeken om voorstellen (RFP's) aan cloudleveranciers en het uitvoeren van eigen proof-of-concept tests om de claims te valideren. FinOps-teams moeten nauw samenwerken met datawetenschappers en MLOps-engineers om de impact van netwerkkeuzes op de trainingstijd en -kosten te kwantificeren. Door proactief de prestaties van het AI-netwerk te beheren, bouwen organisaties niet alleen efficiëntere systemen, maar leggen ze ook de basis voor een duurzame en kosteneffectieve AI-strategie in een steeds competitievere markt.

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.

NTT DATA en Fortanix Partneren voor Crypto-Agile Security in AI en Multicloud-omgevingen

Hoe het Acronis Technologie-Ecosysteem FinOps voor MSPs Versterkt