Hoe GPU-geheugen werkt en waarom het zo duur is

Kunstmatige intelligentie blijft de manier waarop mensen denken, creëren en problemen oplossen hervormen, maar slechts weinigen begrijpen de onzichtbare mechanismen die deze revolutie mogelijk maken. Elke moderne doorbraak in generatieve modellen, elke realtime agentische workflow en elke grootschalige inferentiepijplijn is afhankelijk van één essentieel onderdeel: GPU-geheugen. Iedereen die lokale AI, modelimplementatie of high-performance training wil begrijpen, moet eerst begrijpen wat GPU-geheugen is, waarom het zo anders is dan gewoon systeemgeheugen en waarom elke gigabyte veel meer kost dan standaardhardware. Dit artikel legt de interne werking van GPU-geheugen uit, de redenen achter de hoge prijs en waarom het een van de meest waardevolle bronnen in de hele AI-industrie is geworden.

GPU-geheugen als nieuwe basis voor AI-workloads

Het lokaal uitvoeren van AI-modellen is enorm toegenomen nu bedrijven op zoek zijn naar meer privacy, lagere latentie en minder afhankelijkheid van de cloud. Ontwikkelaars willen snel kunnen itereren zonder voor elk experiment te betalen. Bedrijven willen gevoelige gegevens op hun eigen locatie bewaren. Onderzoekers willen de vrijheid om nieuwe architecturen te testen zonder te hoeven wachten op cloudwachtrijen. Al deze doelstellingen leiden tot dezelfde conclusie. GPU-geheugen is niet langer een luxe. Het is de basis die bepaalt hoe groot een model je kunt laden, hoe snel je kunt rekenen en hoe complex je AI-stack kan zijn.

Lokale AI maakt realtime fraudedetectie in de financiële sector, vroege diagnose van ziekten in de gezondheidszorg, voorspellend onderhoud in de productie en onmiddellijke visuele inspectie in de robotica mogelijk. Voor deze use cases moeten modellen volledig in de GPU worden geladen en onmiddellijk worden verwerkt. De grootte van het geheugen bepaalt wat er mogelijk is. Een kleine GPU kan kleine modellen uitvoeren. Een GPU met een groot geheugen kan grote taalmodellen, multimodale systemen of gespecialiseerde visiearchitecturen uitvoeren. Hoe groter het model, hoe hoger de geheugenvereisten. Dit is waar de kosten beginnen te stijgen.

GPU-geheugen uitgelegd: het kernidee

Om GPU-geheugen in praktische termen uit te leggen, helpt het om het te zien als de actieve werkruimte van de GPU. Tijdens training en inferentie bevat dit geheugen modelparameters, tensoren, tussenliggende activeringen en tijdelijke rekengegevens terwijl bewerkingen worden uitgevoerd. Neurale netwerken kunnen deze elementen niet herhaaldelijk uit trage opslag halen, dus alle essentiële componenten moeten tijdens de verwerking in het GPU-geheugen aanwezig zijn, anders kan de berekening niet efficiënt of helemaal niet worden uitgevoerd.

Deze vereiste maakt GPU-geheugen heel anders dan gewoon systeem-RAM. Het moet een extreem hoge bandbreedte, zeer lage latentie en stabiele prestaties bieden, terwijl het elke seconde een enorme hoeveelheid wiskundige bewerkingen ondersteunt. In de praktijk moet alles wat de GPU tijdens een passage door het netwerk aanraakt, in deze ruimte passen. Als het volledige model en de bijbehorende werkgegevens niet in het GPU-geheugen passen, werkt het model ofwel met ernstige vertraging, ofwel helemaal niet op een bruikbare manier.

De parameter- en precisie-regel: waarom modellen geheugen opslokken

De benodigde geheugengrootte is afhankelijk van twee factoren:

1. Het aantal parameters in het model
2. De numerieke precisie die wordt gebruikt om elke parameter op te slaan

Parameters zijn de kennis van het model. Ze vertegenwoordigen het interne begrip van patronen die tijdens de training zijn geleerd. Een klein visiemodel kan een paar miljoen parameters hebben. Een groot taalmodel kan tientallen of honderden miljarden parameters hebben.

De precisie bepaalt hoeveel bytes elke parameter in beslag neemt. FP32 gebruikt vier bytes. FP16 gebruikt er twee. INT8 gebruikt er één. FP4 gebruikt de helft van één. Hoe hoger de precisie, hoe nauwkeuriger de berekeningen. Hoe lager de precisie, hoe efficiënter het model met het geheugen omgaat.

Dit leidt tot een directe vergelijking:

Parameters vermenigvuldigd met precisie is gelijk aan het basisgeheugengebruik.

Maar dit is nog maar het begin. AI-frameworks wijzen ook geheugen toe voor activeringen, gradiënten, aandachtskaarten, scratchbuffers en werkruimtetensoren. Voor training is de geheugenbehoefte vaak twee tot drie keer zo groot als de hoeveelheid die nodig is om het model zelf op te slaan. Voor inferentie is de overhead kleiner, maar nog steeds aanzienlijk.

Waarom GPU-geheugen voor AI ongelooflijk snel moet zijn

Moderne neurale netwerken zijn sterk afhankelijk van matrixvermenigvuldiging en aandachtsbewerkingen, waarvoor gegevens met buitengewone snelheid naar de rekenunits moeten worden gestuurd. Als het geheugen de gegevens niet snel genoeg kan leveren, loopt de GPU vast. Daarom is GPU-geheugen voor AI ontworpen met een extreme bandbreedte.

Een hoge bandbreedte maakt de hele architectuur efficiënt. Wanneer een model aandachtscores berekent of enorme matrices vermenigvuldigt, hebben duizenden parallelle threads constante toegang tot het geheugen nodig. Elke vertraging verstoort de prestaties. Deze eis leidt tot gespecialiseerde geheugentechnologieën die veel complexer, zeldzamer en duurder zijn dan conventioneel RAM.

1. HBM versus GDDR: de echte reden waarom geheugen zo duur is

Om te begrijpen waarom GPU-geheugen zo duur is, moeten we de twee belangrijkste geheugentechnologieën bekijken die tegenwoordig worden gebruikt: HBM versus GDDR.

2. GDDR (Graphics Double Data Rate)

GDDR wordt gebruikt in de meeste consumenten- en professionele GPU's. Het biedt een goede bandbreedte, gematigde kosten en betrouwbare prestaties. Het is voornamelijk ontworpen voor grafische weergave en gaming, waar het geheugen geen extreme doorvoersnelheden hoeft te halen. Veel AI-workloads kunnen op GDDR draaien, maar met beperkingen.

3. HBM (High Bandwidth Memory)

HBM is de luxeklasse van GPU-geheugen. Het biedt een enorme bandbreedte dankzij verticale stapeling, door silicium via's, ultrabred geheugenbussen en extreem dichte verpakking. HBM bevindt zich fysiek dicht bij de GPU-chip, waardoor de latentie wordt verminderd en de doorvoersnelheid wordt gemaximaliseerd.

HBM is duur omdat:

• Het moeilijk te produceren is
• De opbrengstpercentages laag zijn
• De verpakking geavanceerde 2,5D- of 3D-integratie vereist
• Het thermisch beheer complex is
• Het aanbod beperkt is tot een klein aantal leveranciers

HBM-aangedreven GPU's leveren adembenemende snelheid, maar tegen adembenemende kosten. Daarom kosten enterprise GPU's die worden gebruikt voor AI-training en enorme inferentieclusters tienduizenden dollars. Het geheugen is vaak een grotere factor dan de rekenkernen.

Waarom AI-modellen GPU-geheugen tot het uiterste drijven

De explosieve groei van generatieve modellen en multimodale architecturen heeft de geheugenbehoeften sneller doen toenemen dan hardwarefabrikanten kunnen bijbenen. Bedenk eens wat er tijdens inferentie in een transformatiemodel gebeurt. De invoertokens creëren activeringen op elke laag. Deze activeringen moeten worden opgeslagen. Aandachtsmechanismen vergelijken elk token met elk ander token, waardoor er kwadratische geheugenbehoeften ontstaan. Grotere contextvensters vereisen veel meer geheugen.

Hoe groter het model, hoe zwaarder de geheugenvoetafdruk. Daarom besteden bedrijven zoveel tijd aan het optimaliseren van modellen en het herstructureren van architecturen om het geheugengebruik te verminderen. Zonder deze optimalisaties zouden zelfs rijke organisaties de nieuwste modellen niet efficiënt kunnen uitvoeren.

Waarom is GPU-geheugen vaak de werkelijke kostenpost van AI?

Als mensen het hebben over de kosten van AI, hebben ze het over GPU's, datacenters en elektriciteit. Maar een van de grootste verborgen kostenposten is geheugen. Het vergroten van het geheugen van 24 gigabyte naar 80 gigabyte zorgt voor een dramatische stijging van de GPU-prijs. HBM met hoge capaciteit kan de helft van de productiekosten van een enterprise GPU uitmaken.

Ontwikkelaars die modellen lokaal willen uitvoeren, staan voor dezelfde uitdaging. Een model met zeven miljard parameters kan ongeveer veertien gigabyte aan FP16 vereisen. Een model met dertien miljard parameters kan bijna dertig gigabyte vereisen. Een model met zeventig miljard parameters kan meer dan honderd gigabyte aan FP16 vereisen. Alles draait om geheugen.

Hoe meer capaciteit u wilt, hoe meer geheugen u nodig hebt. Daarom worden modellen steeds vaker gekwantificeerd. FP32 is nu zeldzaam. FP16 is de standaard. INT8 is populair voor inferentie. FP4 en zelfs FP2 zijn in opkomst. De markt streeft naar extreme geheugenefficiëntie, omdat het alternatief financieel onhoudbaar is.

De groeiende kloof tussen GPU-rekenkracht en geheugen

De rekenkracht van GPU's groeit extreem snel. De geheugenprestaties doen dat niet. Elke nieuwe generatie GPU's levert twee tot drie keer zoveel rekenkracht, maar de geheugenbandbreedte en -capaciteit nemen slechts marginaal toe. Dit zorgt voor een prestatiebottleneck die bekend staat als de geheugenmuur.

AI-beoefenaars ontdekken al snel dat veel workloads niet rekengebonden zijn, maar geheugengebonden. Zelfs als de GPU een enorme verwerkingskracht heeft, kan deze deze niet effectief gebruiken tenzij de gegevens snel genoeg worden aangeleverd. Dit verklaart waarom nieuwe geheugentechnologieën zoals HBM steeds verder gaan en waarom ze zo duur zijn.

Hoe schat u de geheugenvereisten voor AI-modellen in?

Volg deze stappen om te berekenen hoeveel geheugen uw GPU nodig heeft:

Stap 1: Bepaal het aantal parameters

De modelnaam geeft vaak de parametergrootte aan. GPT 3 175B heeft honderdvijfenzeventig miljard parameters.

Stap 2: Bepaal het precisieformaat

Controleer de modelkaart voor FP32, FP16, INT8 of FP4.

Stap 3: Vermenigvuldig de parameters met bytes per parameter

FP32 = 4 bytes

FP16 = 2 bytes

INT8 = 1 byte

FP4 = 0,5 byte

Stap 4: Houd rekening met overhead

Vermenigvuldig het resultaat met ongeveer twee voor training. Vermenigvuldig met ongeveer 1,2 voor inferentie.

Voorbeeld:

Een model met zeven miljard parameters in FP16:

Zeven miljard keer 2 bytes keer 2 overhead is gelijk aan ongeveer 28 gigabyte.

Dit illustreert waarom zelfs middelgrote modellen premium hardware vereisen.

Waarom geheugen belangrijker is dan rekenkracht voor lokale AI

Mensen vragen vaak waarom hun GPU een model niet kan laden, ook al is de GPU krachtig in termen van rekenkracht. Het antwoord is simpel. Reken-cores doen de wiskunde. Geheugen bepaalt of het model past. Als het geheugen vol is, kan de GPU het model helemaal niet laden. Daarom kan een oudere GPU met tachtig gigabyte geheugen modellen draaien die een nieuwere GPU met vierentwintig gigabyte niet kan draaien.

Als uw doel het uitvoeren van lokale AI is, is geheugen de belangrijkste factor. Geef bij het kiezen van hardware altijd voorrang aan geheugencapaciteit boven ruwe rekenkracht.

Technieken die het geheugengebruik verminderen zonder aan kwaliteit in te boeten

Modern geheugen is duur en beperkt, wat ingenieurs ertoe heeft aangezet om verschillende technieken te ontwikkelen die het geheugengebruik van AI-modellen verminderen:

• Kwantificering: vermindert de precisie tot FP16, INT8 of FP4
• Pruning: verwijdert overbodige verbindingen
• Distillatie: traint een kleiner model met behulp van het gedrag van een groot model
• Gedeelde aandacht: optimaliseert de transformatorarchitectuur
• Activeringscontrolepunten: slaat alleen essentiële activeringen op

Dankzij deze technieken kunnen modellen goed presteren met minder geheugen.

Waarom GPU-geheugen nog lange tijd duur zal blijven

De vraag naar AI groeit sneller dan het aanbod van geheugen met hoge bandbreedte. Modellen worden steeds groter. Nieuwe toepassingen vereisen grotere contextvensters. Bedrijven willen realtime inferentie. Dit alles verhoogt de druk op het geheugen. Fabrikanten kunnen de HBM-capaciteit niet elk jaar verdubbelen. De productie vereist geavanceerde fabrieken, zeldzame materialen en complexe verpakkingen.

Totdat er een nieuwe geheugentechnologie op de markt komt, blijft GPU-geheugen een van de duurste componenten in de AI-wereld.

Conclusie

Als je voorbij de marketingnamen en benchmarkgrafieken kijkt, is de echte vraag achter wat GPU-geheugen is heel eenvoudig. Het bepaalt het plafond van je AI-ambities. Als je eenmaal begrijpt wat GPU-geheugen inhoudt in termen van hoeveel parameters er passen, welke precisie je je kunt veroorloven en hoe lang je contextvenster kan zijn, begin je te begrijpen waarom serieuze teams hun stack ontwerpen rond geheugencapaciteit en bandbreedte, en niet alleen rond ruwe rekenkracht.

Een nuttige test is om te vragen of uw huidige hardware het volledige model en de activeringen ervan kan bevatten zonder compressietrucs die de kwaliteit aantasten. Als het antwoord nee is, zal uw werk draaien om compromissen. Als het antwoord ja is, wordt GPU-geheugen voor AI een enabler in plaats van een beperking en kunt u prototypes maken van gedurfdere ideeën. Kies uw geheugen net zo zorgvuldig als u uw modellen kiest en uw systemen zullen u belonen.