• Решения Dell для искусственного интеллекта

    Решения Dell для ИИ

    Укрепите свое преимущество с помощью самого обширного портфеля решений для генеративного ИИ1.

    • Использование ИИ при работе с данными

      Благодаря инновационным технологиям, комплексному пакету услуг специалистов и обширной сети партнеров Dell Technologies ускоряет путь от возможного к проверенному.

    • Портфель решений с поддержкой ИИ

      Добейтесь максимальной производительности ИИ2 и упростите выбор, развертывание и администрирование инфраструктуры, созданной для эпохи генеративного ИИ, с помощью технологий, инноваций и преимуществ Dell Technologies для быстрого достижения более эффективных результатов.

    • Архитектуры Validated Design для ИИ

      Ускорьте окупаемость инвестиций с помощью решений, предназначенных для ИИ и генеративного ИИ.

      • Ускорьте развертывание и снизьте риски с помощью решений, валидированных инженерами, разработанных и протестированных для ваших сценариев использования. 
      • Запускайте современные приложения в любом месте и в любое время, используя гибкие платформы и масштабируемую инфраструктуру в многооблачной экосистеме.
    • Серверы PowerEdge для ИИ

      Серверы PowerEdge, оптимизированные для ИИ, ускоряют воплощение идей с помощью генеративного ИИ.

      • Серверы PowerEdge XE обеспечивают превосходное ускорение и поддерживают разнообразные варианты графических процессоров.
      • Модель PowerEdge R760xa отличается высокой плотностью установки плат PCIe.
    • Системы хранения данных для ИИ

      Обеспечьте защиту данных и обработку больших объемов неструктурированных данных с помощью гибкого и масштабируемого решения для хранения данных.

      • Специализированное решение для обработки больших объемов данных с исключительной производительностью.
      • Оптимизируйте базовую инфраструктуру ИИ с помощью масштабируемой платформы данных.
      • Добейтесь окупаемости инвестиций в ИИ и генеративный ИИ.
    • Управление данными для ИИ

      Раскройте потенциал данных на периферии, в базовом ЦОД и многооблачной среде, чтобы ускорить обработку рабочих нагрузок аналитики, ИИ и генеративного ИИ.

      • Упростите поиск, обработку данных и доступ к ним в различных средах.
      • Ускорьте доступ к данным, чтобы обеспечить более быструю настройку моделей и получение бизнес-результатов.
      • Используйте готовые возможности, упрощающие приобретение, развертывание и управление жизненным циклом.
    • Рабочие станции Precision

      Платформы и решения для ИИ, необходимые для получения более быстрых и интеллектуальных результатов. 

      • Предназначены для упрощения точной настройки, разработки и развертывания рабочих нагрузок генеративного ИИ, а также для ускоренного создания прототипов.
      • Идеально подходят для изолированных сред и служат недорогой альтернативой для доменных и корпоративных больших языковых моделей (LLM).
    • Услуги специалистов для ИИ

      Расширьте возможности ИИ для ваших данных.

      • Создайте и подтвердите свой план развития в области генеративного ИИ, внедряя инновации с помощью сформировавшейся платформы.
      • Ускорьте окупаемость для удовлетворения приоритетных потребностей бизнеса.
      • Продвигайте возможности генеративного ИИ в вашей организации.
      • Внедрение генеративного ИИ в вашей организации

        Узнайте, как ваша компания может использовать потенциал и инновационные возможности генеративного ИИ с помощью аналитических данных, решений и стратегий Dell.

      • Архитектуры Validated Design для генеративного ИИ

        Архитектуры Dell Validated Design — это предварительно протестированные модульные решения, совместно валидированные экспертами и партнерами Dell Technologies. Они упрощают планирование, развертывание и тестирование, поддерживая различные сценарии использования генеративного ИИ с помощью масштабируемых компонентов, которые можно адаптировать к конкретным потребностям.

      • Архитектура Validated Design для формирования логических выводов

        Формирование логических выводов предполагает использование предварительно обученных ИИ-моделей для прогнозирования, принятия решений или создания выходных данных на основе входных. Этот процесс имеет важное значение для практического внедрения генеративного ИИ, обеспечивая создание контента и реагирование в режиме реального времени. Использование предварительно обученных моделей помогает быстрее и экономичнее достигать результатов.

        Архитектура Validated Design для генеративного ИИ с использованием технологий NVIDIA для формирования логических выводов

        Решает проблемы, связанные с формированием логических выводов, такие как задержка, быстрота реагирования и вычислительные потребности, помогая получать ценные интеллектуальные результаты на основе корпоративных данных. 

      • Архитектура Validated Design для модификации и тонкой настройки модели

        Точная настройка — это процесс, при котором предприятия могут добавлять предметно-ориентированные данные из своей отрасли в существующую большую языковую модель (LLM), что позволяет выполнять более подробный специализированный анализ информации, относящейся к бизнесу.

        Генеративный ИИ с технологиями NVIDIA для модификации и точной настройки модели

        Снижает расходы на оптимизацию с помощью проверенных рекомендаций по переобучению существующих моделей генеративного ИИ для ваших сценариев использования и примеров стандартных методов модификации, таких как перенос обучения и настройка подсказок.


      • Истории успеха заказчиков

      • CyberAgent

        CyberAgent разрабатывает генеративный ИИ для трансформации услуг цифровой рекламы на японском рынке. 

      • PathAI

        PathAI использует передовые технологии для поддержки патологических исследований, улучшения методов и результатов лечения.

      • KeyGene

        KeyGene создает более безопасное и устойчивое будущее для сельского хозяйства.

      • Кембриджский университет

        Dell Technologies и Intel предоставляют технологии для самого быстрого в Великобритании суперкомпьютера на базе ИИ.

      • NHN Cloud

        NHN Cloud выбирает решения Dell Technologies для центра обработки данных на основе ИИ в Южной Корее.

      • Университет Лимерика

        Dell Technologies и Университет Лимерика объединяют усилия для ускорения исследования в области прогнозирования и диагностики онкологических заболеваний.


    • Архитектуры Validated Design для ИИ

      Архитектуры Validated Design от Dell Technologies — это протестированные и проверенные конфигурации, с самого начала разработанные для динамического удовлетворения потребностей в зависимости от конкретных сценариев использования. 

    • Решение Описание Ресурсы
      ИИ для виртуализированных сред ИИ с решениями VMware и набором инструментов NVIDIA AI Enterprise на базе инфраструктуры Dell.
      MLOps на базе ИИ с cnvrg.io Стандартизация процессов машинного обучения с помощью платформы cnvrg.io для устранения проблем, с которыми сталкиваются специалисты по обработке данных и инженеры: от исследований до этапа производства.
      Автоматическое машинное обучение Автоматизация выбора алгоритмов, создания функций, настройки гиперпараметров и оценки моделей для упрощения и ускорения внедрения ИИ.
      ИИ — виртуальный собеседник

      Предоставьте заказчикам и сотрудникам уникальные и эффективные возможности на базе ИИ с использованием голосовых и цифровых каналов (включая чат-боты и виртуальных помощников).

      Генеративный ИИ с использованием технологий NVIDIA для формирования логических выводов Вы можете быстро приступить к работе с помощью предварительно обученной модели и начать получать выходные данные и преимущества благодаря архитектуре, совместно разработанной Dell Technologies и NVIDIA.
      Генеративный ИИ с технологиями NVIDIA для модификации и точной настройки модели Узнайте, как переобучить существующую модель генеративного ИИ для ваших сценариев использования, используя примеры стандартных методов модификации, таких как перенос обучения и настройка подсказок.

       

      NVIDIA Fleet Command Эта архитектура предоставляет ИТ-администраторам безопасный удаленный контроль, упрощая развертывание и обеспечивая отказоустойчивость ИИ в сети за считаные минуты.
      Red Hat OpenShift AI на базе Dell APEX Cloud Platform для Red Hat OpenShift Внедрение цифрового помощника с помощью большой языковой модели (LLM) и структуры Retrieval Augmented Generation (RAG).
    • Повсеместное использование ИИ
      для данных в любой точке

      Виртуальный семинар. Присоединяйтесь к нам 7 декабря 2023 г.
      , и мы расскажем о нашем видении данных и ИИ.

    • Часто задаваемые вопросы

    • В чем разница между искусственным интеллектом и генеративным ИИ?

      Искусственный интеллект применяет передовые методы анализа и логические алгоритмы для интерпретации событий и автоматизации принятия решений, тогда как генеративный ИИ обеспечивает предприятиям больше преимуществ, используя большие наборы данных для создания нового контента, например: текста, изображений, аудио, видео, синтетических данных и программного кода. 

    • Почему данные важны для искусственного интеллекта и генеративного ИИ?

      Данные — основа для использования искусственного интеллекта и генеративного ИИ, и их количество и качество непосредственно влияют на получаемые результаты. 

    • Какие преимущества могут получить организации от использования генеративного ИИ?

      Генеративный ИИ может изменить способы работы организаций, трансформировав их так, как мы едва можем себе представить. Руководители бизнеса и ИТ только начинают использовать множество преимуществ генеративного ИИ, включая повышенную производительность, сокращение расходов, инновации и удовлетворенность заказчиков.

  • Есть вопросы?
    Мы всегда готовы помочь.
    Мы готовы помочь вам в любых вопросах, будь то экспертное заключение или решение сложных проблем.
    • 1 По результатам анализа Dell, август 2023 г.  Dell Technologies предлагает решения для поддержки рабочих нагрузок ИИ в 12 категориях продуктов и услуг.

      2По результатам проведенного Dell анализа результатов классификации изображений с помощью ИИ на аналогичных серверах с 8-канальными графическими процессорами с использованием общедоступных данных, полученных с сайта www.mlperf.org 27 июня 2023 г. Сервер Dell PowerEdge XE9680 с графическими процессорами NVIDIA® H100 Tensor Core получил оценку 13,466 по результатам эталонного теста MLPerf™ Training 3.0 за классификацию изображений с помощью ИИ в категории локальных систем группы Closed, показав более высокую скорость, чем сервер GIGABYTE G593-SD0 — 13,500; серверы Supermicro AS-8125GS-TNHR и SYS-821GE-TNHR — 13,603 и 13,501 соответственно; NVIDIA dgxh100_ngc23.04 — 13,601; сервер Quanta_Cloud_Technology D74H-7U_preview — 13,721; сервер Azure ND_H100_v5 — 13,819 в категории предварительных версий. Результаты проверены MLCommons Association. Название и логотип MLPerf™ являются товарными знаками MLCommons Association в США и других странах. Все права защищены. Несанкционированное использование строго запрещается. Дополнительные сведения см. на сайте www.mlcommons.org

      *Сервер Dell PowerEdge XE9680 превзошел по производительности Supermicro SuperServer SYS-821GE-TNHR в четырех из шести ключевых эталонных тестов ИИ-приложений.

           По результатам проведенного Dell анализа результатов классификации изображений с помощью ИИ на аналогичных серверах с 8-канальными графическими процессорами с использованием общедоступных данных, полученных с сайта www.mlperf.org 27 июня 2023 г. Сервер Dell PowerEdge XE9680 с графическими процессорами NVIDIA® H100 Tensor Core получил оценку 13,466 по результатам эталонного теста MLPerf™ Training 3.0 за классификацию изображений с помощью ИИ в категории локальных систем группы Closed, показав более высокую скорость, чем сервер GIGABYTE G593-SD0 — 13,500; серверы Supermicro AS-8125GS-TNHR и SYS-821GE-TNHR — 13,603 и 13,501 соответственно; NVIDIA dgxh100_ngc23.04 — 13,601; сервер Quanta_Cloud_Technology D74H-7U_preview — 13,721; сервер Azure ND_H100_v5 — 13,819 в категории предварительных версий.  Результаты проверены MLCommons Association. Название и логотип MLPerf™ являются товарными знаками MLCommons Association в США и других странах. Все права защищены. Несанкционированное использование строго запрещается. Дополнительные сведения см. на сайте www.mlcommons.org

      **Сервер Dell PowerEdge XE9680 превзошел Supermicro SuperServer SYS-821GE-TNHR и AS-8125GS-TNHR в обучении ИИ-моделей для обработки естественного языка. 

          По результатам проведенного Dell анализа результатов с использованием общедоступных данных, полученных с сайта www.mlperf.org 27 июня 2023 г.: сервер Dell PowerEdge XE9680 с графическими процессорами NVIDIA® H100 Tensor Core получил оценку 13,466 по результатам эталонного теста MLPerf™ Training 3.0 за классификацию изображений; 16,846 за распознавание речи; 19,985 за обнаружение объектов с большим весом и 5,363 за обработку естественного языка в категории локальных систем группы Closed, показав более высокую скорость, чем сервер Supermicro SYS-821GE-TNHR: 13,501 за классификацию изображений; 17,919 за распознавание речи; 21,493 за обнаружение объектов с большим весом и 5,383 за обработку естественного языка. Результаты проверены MLCommons Association. Название и логотип MLPerf™ являются товарными знаками MLCommons Association в США и других странах. Все права защищены. Несанкционированное использование строго запрещается. Дополнительные сведения см. на сайте www.mlcommons.org

      ***Сервер Dell PowerEdge XE9680 превзошел Supermicro SuperServer AS-8125GS-TNHR в шести категориях по результатам сравнения запусков обучения модели машинного обучения с одним узлом.

            По результатам проведенного Dell анализа результатов с использованием общедоступных данных, полученных с сайта www.mlperf.org 27 июня 2023 г.: сервер Dell PowerEdge XE9680 с графическими процессорами NVIDIA® H100 Tensor Core получил оценку 13,466 по результатам эталонного теста MLPerf™ Training 3.0 за классификацию изображений; 16,846 за распознавание речи и 5,363 за обработку естественного языка в категории локальных систем группы Closed, показав более высокую скорость, чем серверы Supermicro AS-8125GS-TNHR и SYS-821GE-TNHR: 13,603 и 13,501 за классификацию изображений, 19,235 и 17,919 за распознавание речи, 5,389 и 5,383 за обработку естественного языка соответственно. Результаты проверены MLCommons Association. Название и логотип MLPerf™ являются товарными знаками MLCommons Association в США и других странах. Все права защищены. Несанкционированное использование строго запрещается. Дополнительные сведения см. на сайте www.mlcommons.org