Nutanix heeft Nutanix Unified Storage, kortweg NUS, een NVIDIA-certificering op bedrijfsniveau behaald. De certificering bevestigt dat de opslagoplossing gevalideerd is om te functioneren binnen infrastructuren die gebouwd zijn rond NVIDIA-technologie en bedoeld zijn voor grootschalige AI-workloads in productie-omgevingen.

De erkenning komt op een moment waarop bedrijven en cloud providers investeren in zogenoemde AI-fabrieken: infrastructuren die AI-modellen op grote schaal moeten trainen, finetunen en ondersteunen in operationele toepassingen. Daarbij volstaat krachtige GPU-capaciteit alleen niet. Ook de opslag- en data-laag moet voldoende performant, schaalbaar en betrouwbaar zijn om GPU’s efficiënt van data te voorzien.

Volgens Nutanix wordt opslag een steeds belangrijker onderdeel van AI-infrastructuur. Wanneer data verspreid zitten over silo’s, prestaties inconsistent zijn of integraties complex verlopen, kunnen AI-projecten vertraging oplopen. Ook het rendement van GPU-investeringen kan dan onder druk komen te staan.

Met de NVIDIA-certificering wil Nutanix bedrijven en cloud providers een gevalideerde configuratie bieden voor AI-infrastructuur op bedrijfsniveau. De certificering heeft betrekking op full-stack interoperabiliteit met AI-infrastructuur van NVIDIA. Dat moet helpen om I/O-bottlenecks en integratierisico’s te beperken.

De oplossing is bedoeld om lineair te schalen met de groeiende datavraag van AI-workloads. Daardoor moeten GPU’s en bedrijfsdata efficiënter kunnen worden ingezet in productie-omgevingen.

Nutanix Unified Storage is in deze referentie-architectuur gebouwd op een NVMe-cluster met tien noden. De oplossing maakt gebruik van parallelle NFS en GPUDirect Storage over NFS met RDMA. Dat creëert een data-pad met lage latency en hoge doorvoer tussen GPU’s en opslag.

Voor de netwerklaag gebruikt de oplossing NVIDIA Spectrum-X Ethernet, waaronder NVIDIA Spectrum-4-switches en BlueField-3 DPU’s. Volgens Nutanix levert deze architectuur lineaire schaalbaarheid, van 10 GB/s read en 5 GB/s write voor 32 GPU’s tot 160 GB/s read en 80 GB/s write voor 1.024 GPU’s.

De architectuur is ontworpen voor veerkracht en zero downtime. Daarmee wil Nutanix bedrijven ondersteunen die evolueren van gerichte GPU-implementaties naar grootschalige AI-productieomgevingen.

De gecertificeerde oplossing ondersteunt verschillende types AI-workloads, waaronder training, finetuning, inferentie en RAG-pipelines. Ze is inzetbaar over uiteenlopende compute-platformen, waaronder x86-gebaseerde systemen met NVIDIA RTX 6000 PRO Blackwell en NVIDIA H200 NVL, NVIDIA HGX-servers met B200-, H200- of H100-GPU’s en NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip-configuraties.

Nutanix breidt zijn AI-native opslagaanpak daarnaast verder uit met geplande ondersteuning voor NVIDIA Vera BlueField-4 STX. Die ondersteuning wordt verwacht in de tweede helft van 2026 en moet bijdragen aan snellere datatoegang, betere opslagefficiëntie en eenvoudiger beheer van AI-operaties op schaal.

De NVIDIA-gecertificeerde Nutanix Unified Storage-referentie-architectuur is nu beschikbaar.

Meer info: https://www.nutanix.com

dVO Signals

Koopsignalen: wie kan mogelijk kopen van of samenwerken met Nutanix, NVIDIA of gespecialiseerde AI-infrastructuurpartners?

• Grote ondernemingen die AI-workloads willen opschalen van testprojecten naar productie-omgevingen.
• Cloud providers die AI-infrastructuur als dienst willen aanbieden aan zakelijke klanten.
• Datacenters die investeren in GPU-clusters en nood hebben aan performante, schaalbare opslag.
• Bedrijven die AI-fabrieken bouwen voor training, finetuning, inferentie of RAG-toepassingen.
• Organisaties met veel ongestructureerde data die AI-modellen sneller en betrouwbaarder van data willen voorzien.
• Financiële instellingen, farma, industrie, telecom en overheidspartijen die AI in gereguleerde productie-omgevingen willen inzetten.
• IT-afdelingen die worstelen met data-silo’s, gefragmenteerde infrastructuur of inconsistente prestaties bij AI-projecten.
• Cio’s en cto’s die GPU-investeringen beter willen laten renderen door de opslag- en netwerklaag te optimaliseren.
• Managed service providers die AI-platformen willen bouwen voor klanten met hoge eisen rond beschikbaarheid, beveiliging en schaalbaarheid.
• Bedrijven die hybride multi-cloud strategieën combineren met AI-initiatieven en uniforme opslag nodig hebben over verschillende omgevingen.
• AI start-ups en scale-ups die hun infrastructuur willen professionaliseren voor enterprise-klanten.
• Onderzoeksinstellingen en universiteiten die grootschalige AI-, data- en HPC-workloads willen ondersteunen.

Verkoopsignalen: wie kan mogelijk verkopen aan Nutanix-klanten, NVIDIA-partners of organisaties die AI-fabrieken bouwen?

• Datacenter-integratoren kunnen ondersteuning bieden bij de bouw van GPU-clusters, opslagarchitecturen en netwerkconfiguraties.
• Cloud- en infrastructuurpartners kunnen AI-platformen ontwerpen, beheren en optimaliseren voor productie-omgevingen.
• AI-consultants kunnen bedrijven begeleiden bij de vertaling van AI-use cases naar concrete infrastructuurvereisten.
• Data engineering-bedrijven kunnen helpen om data klaar te maken voor training, finetuning, inferentie en RAG-pipelines.
• Cybersecurity-bedrijven kunnen oplossingen aanbieden rond beveiliging van AI-infrastructuur, data-toegang en workload-bescherming.
• Netwerkleveranciers en integratoren kunnen inspelen op de nood aan low latency- en high throughput-verbindingen tussen GPU’s en opslag.
• Managed service providers kunnen monitoring, beheer en optimalisatie van AI-infrastructuur aanbieden.
• Software-leveranciers van MLOps- en AIOps-platformen kunnen inspelen op de nood aan eenvoudiger beheer van AI-operaties op schaal.
• Data governance- en compliance-platformen kunnen organisaties helpen om AI-data traceerbaar, controleerbaar en veilig te gebruiken.
• Energie- en koelingsspecialisten kunnen datacenters ondersteunen bij de hogere vermogens- en warmtevereisten van GPU-infrastructuur.
• Financieringspartners en leasing-maatschappijen kunnen inspelen op de hoge investeringskost van GPU’s, opslag en netwerkapparatuur.
• Opleidingspartners kunnen IT-teams trainen rond AI-infrastructuur, storage performance, GPU-efficiëntie en beheer van productie-workloads.
• Recruiters kunnen profielen zoeken voor functies zoals AI infrastructure engineer, data platform engineer, cloud architect en MLOps engineer.
• Consultancy-bedrijven kunnen ondernemingen begeleiden bij make-or-buy beslissingen rond eigen AI-fabrieken versus cloud-gebaseerde AI-platformen.

Ecosysteemkansen

• De certificering bevestigt dat AI-infrastructuur niet alleen draait om GPU’s maar ook om opslag, netwerk, data-toegang en operationele betrouwbaarheid.
• Voor Nutanix versterkt de NVIDIA-certificering de positionering binnen de markt voor enterprise-AI en hybride multi-cloud omgevingen.
• Voor NVIDIA-partners ontstaat een bredere markt rond gevalideerde referentie-architecturen voor productiegerichte AI-workloads.
• Voor datacenters en cloud providers kan dit nieuws aanleiding zijn om AI-ready infrastructuur nadrukkelijker als commerciële propositie te positioneren.
• Voor cio’s en cto’s is dit een signaal dat data-silo’s en I/O-bottlenecks een directe impact kunnen hebben op de rendabiliteit van GPU-investeringen.
• Voor cybersecurity- en compliance-leveranciers ontstaat extra vraag rond beveiligde AI-dataflows, toegangscontrole en governance.
• Voor energie-, koeling- en datacenter-partners blijven AI-fabrieken een groeimarkt omdat GPU-clusters hoge eisen stellen aan fysieke infrastructuur.
• Voor software- en integratiepartners ontstaan kansen rond RAG-architecturen, data-platformen, AI-workflows en automatisering van AI-operaties.
• Voor investeerders en banken toont dit nieuws dat AI-infrastructuur evolueert naar een kapitaalintensieve markt met vraag naar financiering, leasing en as-a-Service-modellen.
• Voor journalisten is dit een aanknopingspunt om te onderzoeken hoe Belgische en Europese bedrijven hun AI-infrastructuur organiseren: zelf bouwen, uitbesteden of via cloud providers opschalen.