戴尔科技 广泛而全面的产品和解决方案组合快速启动和运行人工智能应用程序和项目
作者:物联网 来源:人工智能 浏览: 【大中小】 发布时间:2025-11-27 00:46:54 评论数:
GTC大会预告
尊敬的戴尔动和读者，AI行业顶级盛会的科技NVIDIA GTC大会现已正式举行 。戴尔科技作为本次大会的广泛钻石赞助商 ，邀您参会 ！而全
欢迎与我们一起分享洞见 、面的目探索未知，产品程序拓展未来全新的和解合快和项发展方向 ！滑动至文末了解大会详细内容
最近 ，决方IDC发布的案组全球半年度人工智能追踪报告显示 ，硬件支出是速启所有人工智能领域中最小的香港云服务器，不过 ，运行应用这种情况将迅速改变。人工
IDC表示 ，戴尔动和相对于软件和服务 ，科技人工智能硬件类别在2021年上半年的广泛市场份额增长最快 ，预测2022年市场份额将同比增长24.9% 。
2021年上半年，AI存储相对于AI服务器的增长更为强劲 。但是这一趋势将在2022年逆转 ，AI服务器预计将增长26.1% ，而AI存储增长19.7% 。在支出份额方面 ，源码库AI服务器占据该类别的最大份额，超过80% 。
不听不知道，原来硬件支出在人工智能的支出中并不占大头 。小编猜测 ，这是因为对于AI支出来说，硬件投资大多是一次性投资 ，而软件 、AI服务等属于“细水长流”型 ，它们才是真正的“吞金兽” 。免费模板
IDC性能密集型计算研究副总裁Peter Rutten表示 ：
“
在各种人工智能细分市场的所有支出中 ，人工智能硬件是迄今为止最小的 。这应该告诉企业的是 ，为人工智能提供“5分钱”（nickel-and-diming）的专用硬件绝对是适得其反 ，特别是考虑到人工智能模型规模和复杂性的增加带来快速增长的计算需求。
”
由于缺乏计算和处理能力 ，模板下载早期涉足人工智能受到了阻碍 。但如今 ，由于IT基础设施的进步 ，这一障碍已基本消除。随着无数行业认识到人工智能有能力帮助企业改善运营、获得竞争优势和追求新的业务方向 ，人工智能也迎来了极大的发展 。
毫无疑问，人工智能的发展就建立在IT基础设施的发展之上 ，一个企业如果没有坚实的硬件基础 ，源码下载其AI战略也必然无法长远 。
IT环境位于“大脑”的最顶端
然而在今天 ，随着人工智能用例越来越多 ，如何为人工智能用例设计和部署最佳IT基础设施 ，也成为企业的一大难题 ，因为不同人工智能用例的处理特征 ，可能完全不同 。
软件堆栈开始规定硬件要求和细节
比如机器学习 (ML) 和深度学习 (DL)就需要各自特定的计算和存储性能和规模：
机器学习管道通常由服务器 、手机 、物联网传感器等提供的半结构化数据组成 ，数据集的云计算大小从几十到几百TB甚至可能是一到两个PB 。机器学习工作负载可以由数百台服务器就能充分满足需求 ，最高可达数千台服务器 。
但是对于深度学习 ，情况完全不同。这些数据集主要是非结构化数据，例如图像 、视频和音频内容 ，通常会扩展到数PB ，需要数千个计算集群进行处理，并且需要GPU投资来降低数据中心成本和占用空间。
广泛而全面
戴尔满足企业各种AI需求
在戴尔科技 ，我们致力于让需要AI的所有人都能利用其强大优势 ，让更多人能够利用数据的强大力量 。通过广泛而全面的产品和解决方案组合，戴尔正在帮助数据科学家和开发人员简化并消除AI部署的复杂性，快速启动和运行人工智能应用程序和项目 ：
适用于AI和数据分析的戴尔HPC就绪架构适用于AI和数据分析的戴尔HPC就绪架构通过易于部署的云原生堆栈向边缘提供加速AI计算的能力。Bright Computing® Solution for Edge 、戴尔Data Science Portal、配备NVIDIA GPU的PowerEdge服务器和PowerScale横向扩展NAS存储的组合 ，可以更快地访问在任何地点收集的数据 。
它还减少了IT孤岛 ，整合了操作 ，与在不同系统上运行AI 、数据分析和HPC工作负载相比 ，总体拥有成本（TCO）降低了三倍 。
适用于数据分析的Dell就绪解决方案可帮助用户使用AI和数据分析 ，通过选择基于不同用例的预测试软件和硬件配置 ，快速从数据中获得洞察力。
用户可使用Apache® Spark™加速大规模批处理和流式数据处理 。基于Hadoop的Apache Spark是一个统一的分析引擎 ，它在内存中而不是在磁盘上执行数据处理 ，从而使工作负载的运行速度提高100倍 。
Dell就绪解决方案(Splunk Enterprise)用户可借助Splunk® Enterprise从机器数据中获取实时洞察和业务价值。该架构基于戴尔PowerEdge服务器 ，提供高性能和低延迟 I/O 。
适用于深度学习工作负载的PowerScale戴尔与NVIDIA合作通过戴尔PowerScale 、PowerSwitch交换机和NVIDIA DGX-2™系统与NVIDIA V100 Tensor Core GPU来加速和扩展深度学习训练工作负载 。
遵循此参考架构 ，企业可以更快地部署 ，实现更高的模型准确性 ，并通过大规模人工智能加速业务价值 ，简化和加速企业级AI计划的部署 。
准备和模型训练通常是数据科学家角色中最耗时的部分 。戴尔认识到这一点并设计了戴尔Precision数据科学工作站产品组合 ，以帮助数据科学家专注于试验、探索和发现洞察力 ，而不是维护AI系统并等待模型训练迭代完成 。
通过在预先配置 、预先验证的数据科学工作站上运行模型，客户可以最大限度地提高生产力 、加快流程 、产生更好的质量见解并降低项目成本 。
今天 ，你还可以通过2022年度 NVIDIA GTC大会 ，聆听和学习AI领域最新技术资讯和实操方法 。戴尔科技作为大会钻石赞助商 ，将带来多场主题演讲 。
事不宜迟 ，“码”上参会↓
3月21-24日
一年一度NVIDIA GTC大会
正在召开
500余场
前瞻性的会议讲座
成千上万开发者
汇聚一堂
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