Hoewel de in de white‑paper beschreven AI‑cluster‑architecturen primair gericht zijn op hypers­ca­lers en extreem grote datacen­ters, bieden de onder­lig­gende principes ook waarde­volle inzichten voor kleinere, regio­nale AI‑faciliteiten. Europese bedrijven die AI‑toepassingen op middlere schaal draaien – bijvoor­beeld onder­zoeks­in­stel­lingen, start‑ups of niche‑cloudproviders – kunnen profi­teren van de modulaire, open‑source benade­ring. Door dezelfde efficiëntie‑, schaalbaarheids‑ en open‑standaard‑ideeën toe te passen, krijgen zij een kosten­ef­fec­tieve route naar een robuuste AI‑infrastructuur zonder de enorme inves­te­ringen die tradi­ti­o­neel met hyperscale‑omgevingen geasso­ci­eerd worden.

De kunstmatige‑intelligentie‑markt groeit sneller dan ooit, en daarmee ook de eisen die aan moderne datacen­ters worden gesteld. Een recent white‑paper van het Open Compute Project (OCP), “Open Cluster Designs for AI”, schetst een helder raamwerk voor het bouwen van schaal­bare, effici­ënte en toekomst­be­sten­dige AI‑clusters. Voor datacenter‑managers die hun infra­struc­tuur willen voorbe­reiden op de volgende generatie AI‑acceleratoren biedt dit document zowel een strate­gisch kompas als prakti­sche handvaten.

Waarom een nieuw cluster‑model?

Tradi­ti­o­nele AI‑installaties zijn vaak ad‑hoc‑oplossingen: indivi­duele GPU‑ of TPU‑servers die los van elkaar staan, met eigen koeling, voeding en netwerk. Deze aanpak leidt tot dubbel werk, hogere kosten en een lange doorloop­tijd bij upgrades. Het OCP‑initiatief richt zich juist op herhaal­bare, modulaire ontwerpen die de complexi­teit van systeem­in­te­gratie drastisch vermin­deren. Het doel is een “complete” blauw­druk die direct kan worden omgezet in een inkoop‑ en implementatieplan.

Kernconcepten: OPG‑M en XOC‑N

De white­paper intro­du­ceert twee begrippen die centraal staan in de nieuwe architectuur:

• Open Pod Group – M xPUs (OPG‑M) – De bouwsteen van een cluster. Een OPG‑M bestaat uit één of meerdere pods of xPU‑nodes, inclu­sief alle benodigde netwerken, opslag en beheer­com­po­nenten. Er wordt onder­scheid gemaakt tussen lucht­ge­koelde pods (maximaal acht xPUs per node) en vloei­stof­ge­koelde pods (64 + xPUs), zodat beide form factors in de roadmap passen.
• XOC‑N (xPU Open Cluster voor N xPUs) – Het volle­dige cluster, opgebouwd uit een verza­me­ling OPG‑M’s, aange­vuld met spine‑ en aggre­ga­ties­wit­ches, management‑ en opslag­lagen. Het model maakt duide­lijk hoeveel racks, switches en bekabe­ling er nodig zijn voor een gegeven aantal xPUs.

Voor een datacenter‑manager betekent dit dat je nu een gestan­daar­di­seerde “lego‑set” hebt: kies simpelweg het aantal OPG‑M’s dat past bij je capaci­teit, en de rest volgt volgens een vooraf gedefi­ni­eerde topologie.

Ontwerpprincipes die resoneren met datacenters

• Effici­ëntie – Door OCP‑hardware te gebruiken waar mogelijk, worden energie‑ en koelve­r­eisten gemini­ma­li­seerd. Het papier benadrukt dat de modula­ri­teit niet alleen de fysieke ruimte optima­li­seert, maar ook de stroom‑ en koelings­bud­getten beter voorspel­baar maakt.
• Schaal­baar­heid – De modulaire opzet maakt zowel horizon­tale (meer OPG‑M’s toevoegen) als verti­cale (grotere pods) groei mogelijk zonder ingrij­pende herarchitectuur.
• Openheid – Alle compo­nenten zijn gebaseerd op open standaarden (bijvoor­beeld SONiC voor netwerken en OpenBMC voor beheer). Hierdoor kun je leveran­ciers­mixen en toekom­stige innova­ties zonder lock‑in integreren.
• Duurzaam­heid – Met gedetail­leerde bereke­ningen voor vermogen, koeling en vloer­op­per­vlak helpt het ontwerp datacen­ters hun ecolo­gi­sche voetaf­druk te verkleinen en opera­ti­o­nele kosten te verlagen.

Netwerklagen: van scale‑up naar scale‑out

Het document maakt een duide­lijke schei­ding tussen drie netwerklagen:

• Scale‑up fabric – Binnen een pod of xPU‑node, een zeer hoge bandbreedte, lage latentie verbin­ding die de accele­ra­toren onder­ling verbindt.
• Scale‑out fabric – Verbindt verschil­lende pods of nodes met elkaar; dit is de backbone van een XOC‑N en moet non‑blocking zijn, vaak met 400 Gbps of 800 Gbps links.
• Manage­ment­net­werken – Zowel een in‑band netwerk voor reguliere data‑verkeer als een out‑of‑band (OoB) netwerk voor BMC‑beheer, firmware‑updates en herstel bij storingen.

Voor managers betekent dit dat je niet alleen de data‑pad‑capaciteit moet plannen, maar ook een robuuste beheer‑infrastructuur moet voorzien om uptime te garanderen.

Software‑ en beheerlaag

Hoewel de white‑paper de AI‑applicaties zelf buiten beschou­wing laat, legt ze wel nadruk op de management‑plane. Belang­rijke compo­nenten zijn onder meer:

• Redfish‑profielen voor hardware‑inventaris en monitoring.
• OpenBMC /​ OpenRMC voor basis‑ en rack‑level beheer.
• Speci­fieke “UBB‑profiles” voor accelerator‑bewaking, waarbij de mogelijk­heid bestaat dat leveran­ciers aange­paste OpenBMC‑varianten leveren.

Deze open source stack maakt automa­ti­se­ring en integratie met bestaande datacenter‑orchestrators (bijvoor­beeld Kubernetes‑operators) eenvou­diger, waardoor je minder handmatig onder­houd hoeft te plegen.

Praktische implicaties voor de datacenter‑manager

• Snellere projectuit­voe­ring – Met een kant‑klaar ontwerp kun je de tijd van concept naar productie aanzien­lijk verkorten.
• Kosten­be­heer­sing – Gestan­daar­di­seerde compo­nenten en een duide­lijk bill of materials (BOM) voorkomen onver­wachte uitgaven.
• Flexi­bi­li­teit – Omdat zowel lucht‑ als vloei­stof­koe­ling onder­steund worden, kun je je infra­struc­tuur gelei­de­lijk upgraden naarmate de vraag naar meer xPUs stijgt.
• Risico­be­per­king – Het gebruik van gescheiden beheer‑ en datanet­werken verhoogt de veerkracht tegen storingen en cyberaanvallen.

De OCP‑whitepaper “Open Cluster Designs for AI” biedt een solide, toekomst­be­stendig raamwerk dat precies aansluit bij de uitda­gingen waarmee datacenter‑managers vandaag de dag gecon­fron­teerd worden. Door te kiezen voor modulaire OPG‑M’s, een goed gedefi­ni­eerde XOC‑N‑topologie en een open‑source beheer‑stack, kunnen organi­sa­ties hun AI‑infrastructuur sneller, goedkoper en veiliger uitrollen. Voor iedereen die de volgende stap wil zetten richting groot­scha­lige, effici­ënte AI‑clusters, is dit document een onmis­bare gids.