數(shù)據(jù)顯示，今年有超過48%的首席信息官開始部署AI，AI正日益成為各行業(yè)、不同規(guī)模以及各地區(qū)機(jī)構(gòu)的戰(zhàn)略優(yōu)先選項(xiàng)。然而，由于部署和管理AI工作負(fù)載的過程非常復(fù)雜且耗時(shí)，因此需要進(jìn)行大量硬件、軟件集成和測試。

為了讓這一過渡更加平穩(wěn)并降低復(fù)雜程度，戴爾開發(fā)了全新的解決方案，以幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)人員啟動(dòng)，以及無延時(shí)地運(yùn)行他們的AI應(yīng)用程序和項(xiàng)目。戴爾推出一系列全新針對AI的IT環(huán)境部署解決方案，即日起面向全球上市。這些解決方案包括：

面向AI和數(shù)據(jù)分析的戴爾易安信高性能計(jì)算就緒型基礎(chǔ)架構(gòu)

全新面向AI和數(shù)據(jù)分析的戴爾易安信高性能計(jì)算就緒型架構(gòu)可通過易于部署的云原生堆棧，將加速的AI計(jì)算能力擴(kuò)展到邊緣位置。該架構(gòu)將Bright Computing Solution for Edge、戴爾易安信數(shù)據(jù)科學(xué)門戶、搭載NVIDIA GPU的PowerEdge服務(wù)器，以及Isilon橫向擴(kuò)展NAS存儲(chǔ)進(jìn)行組合，可更快訪問在任何位置收集的數(shù)據(jù)。與在不同系統(tǒng)上運(yùn)行AI、數(shù)據(jù)分析和HPC工作負(fù)載相比，該架構(gòu)還減少了IT孤島并整合了各項(xiàng)操作，將總擁有成本（TCO）最多降低三倍。

戴爾Precision數(shù)據(jù)科學(xué)工作站引導(dǎo)安裝版本

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和模型訓(xùn)練通常是數(shù)據(jù)科學(xué)家最耗時(shí)的一部分工作。戴爾充分了解到這一點(diǎn)，因而設(shè)計(jì)了戴爾Precision數(shù)據(jù)科學(xué)工作站產(chǎn)品組合，以幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家專注于實(shí)驗(yàn)、探索和挖掘洞察，而無需維護(hù)AI系統(tǒng)并等待模型訓(xùn)練迭代完成。

客戶可以通過在預(yù)先配置且預(yù)先驗(yàn)證的數(shù)據(jù)科學(xué)工作站上運(yùn)行模型來最大限度地提高工作效率、加快流程、獲得更有價(jià)值的洞察以及降低項(xiàng)目成本。數(shù)據(jù)科學(xué)家無需再為選擇企業(yè)級AI平臺(tái)還是AI平臺(tái)靈活性而左右為難。

該產(chǎn)品組合基于戴爾的Precision 7000系列移動(dòng)工作站以及5820和7920塔式工作站，采用NVIDIA Quadro RTX 5000、RTX 6000和RTX 8000 GPU。該系統(tǒng)已通過NVIDIA NGC認(rèn)證，能隨時(shí)協(xié)助數(shù)據(jù)科學(xué)家、開發(fā)人員和研究人員快速部署帶容器的AI框架，并使用預(yù)訓(xùn)練的模型或模型訓(xùn)練腳本讓用戶領(lǐng)先一步。此外，數(shù)據(jù)科學(xué)工作站產(chǎn)品組合針對RAPIDS驅(qū)動(dòng)的NVIDIA數(shù)據(jù)科學(xué)軟件進(jìn)行優(yōu)化，包含了GPU優(yōu)化的XGBoost、TensorFlow、PyTorch和其他領(lǐng)先的應(yīng)用程序。

為數(shù)據(jù)科學(xué)家量身打造的戴爾Precision數(shù)據(jù)科學(xué)工作站和戴爾易安信Isilon橫向擴(kuò)展NAS H400解決方案

AI的嘗試通常從一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)問題和概念驗(yàn)證入手。這一全新的數(shù)據(jù)科學(xué)和建模產(chǎn)品可充分發(fā)揮戴爾Precision 7920塔式數(shù)據(jù)科學(xué)工作站和戴爾易安信Isilon橫向擴(kuò)展NAS的綜合優(yōu)勢。采用這一解決方案，數(shù)據(jù)科學(xué)家就能在工作站上構(gòu)建模型，同時(shí)使用在快速、高性能橫向擴(kuò)展共享存儲(chǔ)設(shè)備上駐留的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練這些模型。他們隨后就能無縫轉(zhuǎn)移到生產(chǎn)環(huán)境中，而無需切換系統(tǒng)或遷移數(shù)據(jù)。使用這種方法，數(shù)據(jù)科學(xué)家無需在本地引入訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集，從而進(jìn)一步提高工作效率并減少模型訓(xùn)練的時(shí)間。

適用于深度學(xué)習(xí)工作負(fù)載的戴爾易安信Isilon橫向擴(kuò)展NAS

戴爾和NVIDIA攜手展示了如何使用戴爾易安信Isilon、戴爾易安信PowerSwitch和NVIDIA DGX-2系統(tǒng)與NVIDIA V100 Tensor Core GPU的組合來加快和擴(kuò)展深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練工作負(fù)載。企業(yè)可遵循這一參考架構(gòu)，使用大規(guī)模AI進(jìn)行更快的部署，實(shí)現(xiàn)更高的模型準(zhǔn)確性，并提升業(yè)務(wù)價(jià)值。還可以在采用NVIDIA DGX-1系統(tǒng)的工程驗(yàn)證參考架構(gòu)設(shè)計(jì)中使用戴爾易安信Isilon橫向擴(kuò)展NAS，這樣就能簡化并加快企業(yè)級AI計(jì)劃的部署。

不論您的組織在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，希望在何時(shí)何處，以何種方式部署AI，戴爾科技集團(tuán)都可以協(xié)助創(chuàng)建AI就緒的技術(shù)環(huán)境。

來源：戴爾科技集團(tuán)博客

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