Je hebt nu al te maken met het probleem dat High Performance Computing oplost, ook al noem je het misschien niet zo. Je hebt een prognose die te lang duurt om te genereren. Een rapport komt pas binnen als de situatie al is veranderd. Een veelbelovend model voor vraag, risico of prijsstelling loopt vast, niet omdat er gegevens ontbreken, maar omdat de rekentijd het voor het bedrijf weinig bruikbaar maakt.
Voor veel kleine en middelgrote ondernemingen ligt de beperking niet langer in het verzamelen van informatie. De beperking zit hem in het tijdig omzetten daarvan in beslissingen. Hier houdtHigh Performance Computing op een laboratoriumthema te zijn en wordt het een managementkwestie: hoeveel simulaties kun je uitvoeren, hoe snel kun je een prognose bijwerken, hoeveel alternatieven kun je vergelijken voordat de markt je dwingt een keuze te maken.
In Italië heeft dit onderwerp ook een strategisch belang op nationaal niveau. De supercomputer Leonardo van CINECA, die in 2022 in Bologna in het kader van EuroHPC in gebruik werd genomen, werd bij de installatie gepresenteerd als een van de krachtigste systemen ter wereld, waarmee werd aangegeven dat HPC inmiddels een drijvende kracht is voor de industrie en het toegepast onderzoek, en niet alleen voor de academische wereld (achtergrondinformatie over de HPC-markt en over Leonardo).
Maandagochtend. De commercieel directeur vraagt om een nieuwe prognose voor vanmiddag, de supply chain wil de voorraadniveaus nog eens bekijken voordat de bestellingen worden bevestigd, en het financiële team eist een voorzichtig en een agressief scenario voor de vergadering van morgen. De gegevens zijn er. Het probleem is de tijd die nodig is om ze goed te verwerken.
High Performance Computing is precies daarvoor bedoeld: het gelijktijdig uitvoeren van veel complexe berekeningen, zodat er op het juiste moment bruikbare antwoorden beschikbaar zijn. Voor een MKB-bedrijf gaat het er niet om een supercomputer te bezitten. Het gaat erom te voorkomen dat trage analyses de besluitvorming vertragen, wat directe gevolgen heeft voor de marges, de dienstverlening en de voorraad.
Een traditioneel systeem voert het werk op een meer lineaire manier uit. HPC verdeelt de werklast over meerdere gecoördineerde bronnen, net zoals een goed georganiseerd team dat zou doen bij een strakke deadline. Het resultaat is niet alleen snelheid. Het is de mogelijkheid om meer hypothesen te toetsen, voorspellingen vaker bij te werken en keuzes te maken met minder onzekerheid.
Bij ELECTE zien we dit in zeer concrete situaties. Een sneller herberekende prognose helpt voorraadtekorten en overvoorraden te verminderen. Dankzij een snellere optimalisatiemotor kunnen verschillende scenario’s worden vergeleken voordat budgetten, voorraden of operationele capaciteit worden toegewezen. In de praktijk wordt de berekening een managementinstrument, en niet langer een zaak van de IT-afdeling.
HPC is zinvol wanneer het meer kost om te laat met een analyse te komen dan om deze parallel uit te voeren.
Een veelvoorkomende misvatting onder managers is dat ze HPC alleen in verband brengen met enorme hoeveelheden gegevens. Bij bedrijfsbeslissingen ligt de grens vaak al eerder, namelijk wanneer de complexiteit van het op te lossen vraagstuk toeneemt.
Dat gebeurt bijvoorbeeld wanneer een dataset die op zich nog wel te hanteren is, moet worden gebruikt voor berekeningen die veel zwaarder zijn dan eenvoudige rapportage. Enkele typische voorbeelden hiervan zijn:
De juiste vraag is hier niet: „Hoeveel gegevens heb ik?”. Maar: „Hoeveel kost het om beslissingen te nemen op basis van een vereenvoudigd model of op basis van resultaten die te laat binnenkomen?”.
Vanuit technisch oogpunt combineert HPC veel rekenkracht om berekeningen uit te voeren die een enkele machine langzamer of met meer beperkingen zou moeten verwerken. Vanuit het perspectief van een MKB-bedrijf is de vertaling eenvoudiger: sneller beschikbare prognoses, frequentere simulaties, beter afgestemde voorraadplannen en minder wachttijd tussen een zakelijke vraag en een betrouwbaar antwoord.
En hier verandert het perspectief ten opzichte van de meer academische inhoud over dit onderwerp. Voor een klein of middelgroot bedrijf betekent HPC niet dat het de wereld van de onderzoekscentra moet betreden. Het betekent dat het schaalbare rekenkracht kan inzetten om complexe bedrijfsproblemen op te lossen, zonder vanaf nul een team van ingenieurs of een moeilijk te beheren infrastructuur op te bouwen. Het is het soort aanpak dat platforms zoals ELECTE ook buiten de grote ondernemingen haalbaar maken.
HPC werkt dankzij meerdere componenten die samenwerken. De drie termen die er echt toe doen, zijn cluster, GPU en cloud.
Een cluster brengt meerdere computers, zogenaamde knooppunten, samen om eenzelfde taak parallel uit te voeren. In de praktijk wordt een taak die te zwaar is voor één enkele server, opgedeeld in kleinere delen en toegewezen aan meerdere knooppunten die onderling worden gecoördineerd. Voor een manager is dit geen technische, maar een operationele kwestie: minder wachttijd tussen het verzoek om een analyse en een beslissing over voorraad, prijsstelling of prognoses.
Bij ELECTE is dit principe bijvoorbeeld nuttig wanneer een bedrijf prognoses moet herberekenen voor een groot aantal combinaties van product, verkooppunt en periode. Als het werk op één enkele machine blijft draaien, duurt het langer en heeft het team de neiging om minder simulaties uit te voeren. Als de werklast wordt verdeeld, wordt het haalbaar om meerdere scenario’s binnen dezelfde besluitvormingscyclus te vergelijken.
GPU’s worden gebruikt voor een ander soort versnelling. Ze zijn zeer effectief wanneer dezelfde berekening ontelbare keren moet worden herhaald, zoals bij machine learning, bij bepaalde optimalisaties en bij een deel van de geavanceerde analyse. Het zakelijke resultaat is concreet: modellen sneller trainen of testen, voorspellingen eerder bijwerken en de tijd tussen een hypothese en een verificatie verkorten.
De HPC-cloud zorgt voor meer flexibiliteit in de rekencapaciteit. In plaats van resources aan te schaffen die zijn afgestemd op de jaarlijkse piek, kan het bedrijf deze inschakelen op de momenten dat ze echt nodig zijn. Voor een MKB-bedrijf is dit vaak het verschil tussen het afzien van een complexe analyse en het op het juiste moment uitvoeren ervan, zonder een infrastructuur op te zetten die moeilijk te onderhouden is. Als je meer inzicht wilt krijgen in hoe deze leveringsmodellen zich tot elkaar verhouden, kan dit uitgebreide artikel over IaaS, PaaS en SaaS in de cloud nuttig zijn.
In de bedrijfspraktijk is er zelden sprake van één enkele architectuur die de beste keuze is. Het is belangrijker om de middelen goed te combineren.
Een on-premise-omgeving biedt directe controle, voorspelbaarheid en, in sommige gevallen, een beter beheersbare latentie. De cloud voegt capaciteit op aanvraag toe. GPU’s versnellen workloads die geschikt zijn voor grootschalige parallellisatie. Clusters verdelen het werk over meerdere knooppunten. Een hybride architectuur komt juist voort uit deze combinatie, die wordt samengesteld op basis van het type analyse, de frequentie van pieken en de governance-eisen.
Voor een MKB-bedrijf is het juiste criterium eenvoudig. Als je stabiele, terugkerende en reactietijdgevoelige processen hebt, kan een on-premise-oplossing zinvol zijn. Als de werklast daarentegen op bepaalde momenten toeneemt, zoals bij periodesluitingen, herprognoses of buitengewone simulaties, biedt de cloud de mogelijkheid om de capaciteit uit te breiden zonder het budget het hele jaar door vast te leggen.
Er is nog een punt dat vaak voor verwarring zorgt. Schaalbaarheid betekent niet alleen het toevoegen van cores of servers. Bij een echte workload spelen ook het netwerk, het geheugen en de opslag een rol, omdat de knooppunten snel en op een geordende manier gegevens moeten uitwisselen. De technische uitleg over HPC-datacenters illustreert dit principe goed, vooral wat betreft de relatie tussen knooppunten, interconnectie en geheugen (meer informatie over knooppunten, interconnectie en geheugen in HPC-datacenters).
In managementtermen gezegd: de juiste architectuur is degene die de knelpunten wegneemt die de bedrijfsvoering vertragen. Een supercomputer uit een laboratorium is niet nodig. Wat nodig is, is een schaalbare configuratie die frequentere analyses, snellere prognoses en operationele beslissingen op basis van betere gegevens mogelijk maakt. Juist hier zorgen platforms zoals ELECTE ervoor dat HPC ook haalbaar wordt voor bedrijven die geen intern team van gespecialiseerde ingenieurs hebben.
Deze drie begrippen worden vaak door elkaar gehaald, maar verwijzen naar verschillende niveaus van dezelfde werkelijkheid.
Een eenvoudige zin helpt om ze van elkaar te onderscheiden. HPC is de motor. De cloud is de manier waarop je er toegang toe krijgt. AI-computing is het soort rit dat je maakt.
| Uiterlijk | HPC | Cloud computing | AI-rekenkracht |
|---|---|---|---|
| Vraag waarop hij antwoordt | Hoe kan ik rekenintensieve berekeningen versnellen? | Waar kan ik flexibele middelen vinden? | Wat voor soort bewerking voer ik uit? |
| Typisch gebruik | Simulaties, complexe prognoses, optimalisatie | Schaalbare omgevingen, snelle provisioning, piekcapaciteit | Training en inferentie van ML-modellen |
| Managementvoordeel | Verkort de doorlooptijd | Vermijd starre investeringen in tijdelijke pieken | Ontsluit toepassingsmogelijkheden van AI |
| Omgang met anderen | Het kan zowel on-premise als in de cloud worden uitgevoerd | Het biedt ruimte voor HPC- en AI-workloads | Hij maakt vaak gebruik van HPC-infrastructuur |
Als je bredere digitale diensten overweegt, kan het ook nuttig zijn om het verschil te begrijpen tussen infrastructuur- en applicatiemodellen zoals IaaS, PaaS en SaaS in cloudarchitecturen.
Cloud betekent niet automatisch HPC. En AI betekent niet automatisch een goed ontworpen architectuur.
Een HPC-cluster in de cloud is dus mogelijk. Het is gebruikelijk om AI-taken op een HPC-infrastructuur uit te voeren. Een algemene cloudomgeving is daarentegen niet per se geschikt voor taken waarbij intensieve parallellisatie, schedulers, versnellers en een constante doorvoercapaciteit vereist zijn.
Een van de duidelijkste manieren om de waarde van HPC te begrijpen, is door te kijken wat er gebeurt wanneer de verwerkingstijden niet langer aanvaardbaar zijn voor het bedrijf.
In een retailproject onder leiding van ELECTE moest een klant met 42 verkooppunten de wekelijkse vraagprognoses voor 8.600 SKU’s herberekenen, rekening houdend met seizoensinvloeden, promoties, kalendereffecten en kannibalisering tussen producten. Het vorige proces, dat was gebaseerd op sequentiële Python-scripts op één enkele server, nam ongeveer 50 uur in beslag voor een volledige cyclus. Na de migratie naar een gedistribueerde architectuur met parallellisatie per productcluster is de doorlooptijd teruggebracht tot 4 uur.
Het belangrijkste voordeel was niet alleen de snelheid. Het was van organisatorische aard. Het team kon het model veel vaker opnieuw uitvoeren, in plaats van te werken met voorspellingen die al verouderd waren tegen de tijd dat ze bij de categoriemanagers terechtkwamen.
Dit heeft zeer concrete gevolgen voor de besluitvorming:
In de energiesector heeft ELECTE een project begeleid waarbij de bottleneck niet de ‘big data’ in de klassieke zin was. De dataset omvatte 14 miljoen records van uurverbruik, verspreid over 36 maanden, gekoppeld aan variabelen op het gebied van weer, tarieven en productiecapaciteit. Het prognosemodel vereiste de gelijktijdige optimalisatie van meer dan 200 combinaties van hyperparameters in vijf algoritmen.
Op een enkele machine met 32 GB RAM liep het proces na 18 uur vast zonder dat de grid search was voltooid. Door de belasting te verdelen over een cluster met in totaal 128 vCPU’s en 512 GB RAM, was de volledige pijplijn in minder dan 3 uur voltooid.
Hier wordt het punt duidelijk: de waarde van HPC vloeit niet alleen voort uit de hoeveelheid gegevens. Ze vloeit voort uit de combinatorische complexiteit van het probleem.
Voor wie een MKB-bedrijf leidt, zeggen deze voorbeelden meer dan een technische definitie. Ze laten zien dat HPC het bedrijf ten goede komt door de tijd tussen vraag en beslissing te verkorten.
Er speelt ook een kwestie van marktrijpheid mee. In Italië gaf in 2024 slechts 5,7% van de bedrijven met ten minste 10 werknemers aan AI te gebruiken, tegenover een EU-gemiddelde van 13,5% (cijfer over de toepassing van AI bij Italiaanse bedrijven). Deze kloof is een probleem, maar ook een kans voor wie analytics en AI sneller in de praktijk brengt.
Om te begrijpen waarom het datavolume op zichzelf niet voldoende is om deze scenario’s te verklaren, is het nuttig om een duidelijk onderscheid te maken tussen de gevallen waarin gedistribueerde analyse daadwerkelijk nodig is en de normale BI-workloads. Een goed uitgangspunt is dit diepgaande artikel over big data-analyse en analytische complexiteit.
De echte hindernis voor de invoering van HPC bij het MKB is niet dat men niet begrijpt dat het nodig is. Het gaat erom het te beheren zonder elk analytisch project in een infrastructuurproject te veranderen.
Hier komt de aanpak van ELECTE om de hoek kijken. Het platform scheidt de gebruikerservaring van de technische complexiteit. Wie het systeem gebruikt, ziet gegevens, modellen, rapporten en inzichten. Hij hoeft niet te beslissen waar een taak moet worden ingepland, hoe een dataframe moet worden verdeeld of welk knooppunt voldoende vrij geheugen heeft.
Dit verandert de economische aantrekkelijkheid van HPC. Niet omdat het rekenwerk op magische wijze gratis wordt, maar omdat de operationele kosten van de complexiteit dalen. In de praktijk krijgt de manager de benodigde rekenkracht wanneer dat nodig is, zonder dat hij daarvoor een speciale technische afdeling hoeft op te zetten.
Achter de schermen maakt ELECTE gebruik van een stack die is ontworpen om op te schalen zonder de logica te herschrijven wanneer de hoeveelheid gegevens of de complexiteit toeneemt:
Voor de prognoses draaien de eigen modellen van ELECTE op een coördinatielaag die automatisch bepaalt of de berekeningen lokaal moeten worden uitgevoerd of dat de werklast over het cluster moet worden verdeeld, afhankelijk van de omvang van de invoer en de complexiteit van de pijplijn.
Praktische opmerking: het is niet verstandig om je aan één enkel framework te binden. Het is beter om een vervangbare architectuur op te bouwen, zodat het platform kan evolueren zonder dat de bedrijfswaarde opnieuw moet worden gedefinieerd.
Deze aanpak heeft zeer concrete gevolgen voor een kmo. Het team koopt geen abstracte ‘rekenkracht’, maar analytische continuïteit. Als het gebruik toeneemt, groeit de infrastructuur mee. Als de belasting afneemt, blijft er geen overgedimensioneerde machine over die budget en aandacht opslokt.
De juiste vraag is niet: „Hoeveel kost HPC?”. De juiste vraag is: „Welke configuratie heb ik echt nodig voor mijn daadwerkelijke werklast?”.
Uit de ervaring van ELECTE komt een zeer praktische regel naar voren: dimensioneren niet op basis van de permanente piek. De meeste KMO’s hebben intermitterende belastingen. Prognoses, kwartaalafsluitingen, ad-hocherberekeningen en simulaties vereisen niet elke dag dezelfde intensiteit.
Voor een gemiddelde klant met een dataset van 5 tot 50 miljoen records kunnen de infrastructuurkosten tussen de 400 en 1.200 euro per maand liggen, met een basiscluster dat in het grootste deel van de behoeften voorziet en extra capaciteit op aanvraag voor pieken. De meest voorkomende fout is juist het tegenovergestelde: capaciteit aanschaffen „voor het geval dat“ en vervolgens merken dat een groot deel van de infrastructuur bijna het hele jaar door ongebruikt blijft.
Een handige checklist om een beslissing te nemen:
Beveiliging mag geen achteraf toegevoegde functie zijn. In 2024 registreerde het Nationaal Agentschap voor Cyberveiligheid een stijging van 40% in het aantal cyberincidenten en van 45% in het aantal bevestigde incidenten ten opzichte van 2023 (gegevens van het ACN, zoals vermeld in de aangegeven bron). Dit maakt één ding duidelijk: een high-performance computing-platform moet al vanaf het eerste ontwerp veilig zijn.
Voor gereguleerde of gevoelige omgevingen is het raadzaam om ten minste de volgende aspecten te controleren:
| Gebied | Managementvraag |
|---|---|
| Segmentatie | Zijn de kritieke workloads gescheiden van de rest van de infrastructuur? |
| Gegevensopslag | Weet je waar de gegevens zich bevinden en waar ze worden verwerkt? |
| Audit | Kun je achterhalen wie wat wanneer heeft gedaan? |
| Schaalbaarheid | Blijven de bedieningselementen bij de grotere belasting hetzelfde? |
Integratie is net zo belangrijk als beveiliging. Als HPC geïsoleerd blijft, wordt het uiteindelijk weinig gebruikt. Als het wordt geïntegreerd in de bedrijfsgegevensstroom, wordt het een voortdurende drijvende kracht. Om te begrijpen hoe je geavanceerde analytics kunt koppelen aan bestaande systemen, kan het nuttig zijn om de opties voor gegevens- en applicatie-integratie in ELECTE te bekijken.
High Performance Computing is niet langer iets dat ver afstaat van de dagelijkse praktijk van het MKB. Het is een concreet antwoord op een veelvoorkomend probleem: je hebt gegevens, je hebt modellen, je hebt belangrijke vragen, maar je hebt niet genoeg tijd om die om te zetten in bruikbare beslissingen.
Het belangrijkste punt om te onthouden is simpel. HPC wordt pas echt waardevol naarmate de analytische complexiteit toeneemt. Het heeft geen zin om het idee van de supercomputer na te jagen. Het gaat erom te begrijpen waar parallelle berekeningen de cyclus tussen inzicht en actie kunnen verkorten.
Als je nadenkt over de volgende stappen, begin dan als volgt:
Naarmate prognoses, optimalisatie en AI sneller worden, verandert ook de manier waarop het bedrijf werkt. Beslissingen wachten niet langer op rapporten. Rapporten beginnen het tempo van het bedrijf te volgen.
Als je complexe gegevens wilt omzetten in duidelijke inzichten zonder je bezig te houden met de onderliggende infrastructuur, ontdek dan ELECTE, het AI-aangedreven platform voor data-analyse voor het MKB. Ontdek hoe je rapportages, prognoses en geavanceerde analyses kunt automatiseren met een gebruikerservaring die is ontworpen voor zakelijke teams, en niet alleen voor technische specialisten.
.svg)
.svg)
.svg)
