Hardwarevereisten per niveau
Drie niveaus voor elke workload: het minimum dat werkt, de aanbevolen sweet spot en het comfortabele marge-niveau. Dit zijn dezelfde niveaus die de WisePC-beslissingsengine gebruikt wanneer hij een build rond je doel plant.
| Niveau | CPU-cores | RAM | Opslag | GPU | VRAM | Netwerk |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Minimum | 8 cores | 32 GB | 2 TB (ssd) | ai | 16 GB VRAM | 1 GbE |
| Aanbevolen | 16 cores | 64 GB | 4 TB (ssd) | ai | 24 GB VRAM | 2.5 GbE |
| Comfortabel | 24 cores | 128 GB | 8 TB (ssd) | ai | 48 GB VRAM | 10 GbE |
| Overkill | 39 cores | 205 GB | 16 TB (ssd) | ai | 48 GB VRAM | 10 GbE |
Voorbij Comfortabel — 39 cores, 205 GB RAM, 16 TB (SSD): headroom die je voor deze workload alleen nooit gebruikt. Steek het verschil in opslag, backup of stilte.
Aanbevolen systeemvorm
Afgeleid door de decision engine uit het aanbevolen niveau — dezelfde logica die complete builds plant.
Requirements (16 threads, 64GB RAM, 8TB storage, dedicated GPU) need a custom tower build.
Of deze workload een eigen machine verdient of op de hoofdserver moet blijven.
GPU-bound compute is expensive to duplicate — a second GPU box roughly doubles cost for little resilience gain. Keep it on the main machine.
Opslagarrays, met prijzen
Vijf fysieke strategieën voor de aanbevolen capaciteit — dezelfde planner, hetzelfde schijfmodel en dezelfde referentieprijzen als de opslagtool.
| Strategie | Schijven | Bruikbaar | Kosten | Idle |
|---|---|---|---|---|
| Cheapest | 2× 4TB hdd | 4 TB · parity1 | ≈ €200 | 10 W |
| Balanced Aanbevolen | 2× 16TB hdd | 16 TB · parity1 | ≈ €480 | 12 W |
| Redundant | 3× 8TB hdd | 8 TB · parity2 | ≈ €450 | 15 W |
| Expansion-friendly | 2× 20TB hdd | 20 TB · parity1 | ≈ €600 | 14 W |
| Performance | 2× 4TB nvme | 4 TB · parity1 | ≈ €480 | 2 W |
For a fast working tier, go all-flash — the performance strategy protects speed without the HDD rebuild pain.
Backup is geen opslag
De extra kopie die schijfstoringen, verwijdering en ransomware overleeft — dezelfde engine als de backupplanner.
Protect 4TB with at least two copies on separate hardware, ideally one offsite. The recommended start is a dedicated NAS.
Add a second copy outside the building — cloud or a drive at a friend's house.
Use a versioning-aware tool (restic, borg, Backblaze) that keeps history.
Schedule backups automatically and monitor them.
Keep the backup on separate hardware or offsite.
Wat gaat het kosten?
Marktneutrale EUR-banden uit het referentiemodel (≈ = geschatte straatprijs). Live componentprijzen staan op de buildpagina voor jouw regio.
Rekenkracht (CPU, board, RAM, GPU) niet inbegrepen — zie de aanbevolen build voor live prijzen.
Groeivooruitzicht
Wat er gebeurt als de data blijft groeien — dezelfde engine als de groeisimulator.
Storage stays within 8TB across the 3-year horizon — the architecture fits your expected growth.
Within capacity and bays — no new bay needed for 7TB.
Welk niveau heb je nodig?
- Kies Minimum (8 cores, 32 GB RAM) alleen voor een single-purpose machine met een krap budget — verwacht weinig marge.
- Aanbevolen (16 cores, 64 GB RAM) is de sweet spot: genoeg voor de workload plus de gebruikelijke bij-diensten, zonder te veel uit te geven.
- Kies Comfortabel (24 cores, 128 GB RAM) wanneer deze workload de machine deelt met andere of gaat groeien — je betaalt voor marge, niet voor angst.
- GPU-regel voor deze workload: ai.GPU-regel voor deze workload: ai (24 GB VRAM).
Ook behandeld in deze gids
AI-experimenten
Leren en experimenteren met modellen, kleine modellen trainen, tooling.
Veelgestelde vragen
Hoeveel RAM heeft model training / fine-tuning nodig?
32 GB is het verstandige minimum, 64 GB dekt de meeste echte setups en 128 GB geeft comfortabele marge voor groei en extra diensten.
Hoeveel CPU-cores heeft model training / fine-tuning nodig?
Een CPU met 8 cores is het minimum, 16 cores is de aanbevolen sweet spot en 24 cores is comfortabel wanneer hij de machine deelt met andere workloads.
Heeft model training / fine-tuning een dedicated GPU nodig?
Een dedicated GPU wordt sterk aanbevolen — deze workload doet AI-compute. Nodig: 16–48 GB VRAM (16 minimum, 24 aanbevolen, 48 comfortabel).
Welke opslag en welk netwerk verwacht model training / fine-tuning?
Opslag: 4 TB aan SSD is de aanbevolen basislijn (2 TB minimum, 8 TB comfortabel). Netwerk: 2.5 GbE is de aanbevolen basislijn.
Wat draait goed naast model training / fine-tuning?
Het combineert van nature met: AI-experimenten.
Hoeveel stroom verbruikt model training / fine-tuning?
De array idlet rond 47 W (≈ 103 €/jaar bij 0,25 €/kWh). Het complete systeem telt CPU, board en fans erbij op — zie de kostensectie voor eerlijke banden.