人工智能(AI)将对我们的世界产生变革性影响，而这一步伐才刚刚开始。在戴尔科技集团，我们看到一系列帮助用户简化并推动其数据科学和AI的举措正在进行。这些举措通过提供有价值的洞察、自动化处理和智能方式，激发企业包括从边缘到核心数据中心到公有云的IT创新。
数据显示，今年有超过48%的首席信息官开始部署AI，AI正日益成为各行业、不同规模以及各地区机构的战略优先选项。然而，由于部署和管理AI工作负载的过程非常复杂且耗时，因此需要进行大量硬件、软件集成和测试。
为了让这一过渡更加平稳并降低复杂程度，戴尔开发了全新的解决方案，以帮助数据科学家和开发人员启动，以及无延时地运行他们的AI应用程序和项目。戴尔推出一系列全新针对AI的IT环境部署解决方案，即日起面向全球上市。这些解决方案包括：
面向AI和数据分析的戴尔易安信高性能计算就绪型基础架构
全新面向AI和数据分析的戴尔易安信高性能计算就绪型架构可通过易于部署的云原生堆栈，将加速的AI计算能力扩展到边缘位置。该架构将Bright Computing Solution for Edge、戴尔易安信数据科学门户、搭载NVIDIA GPU的PowerEdge服务器，以及Isilon横向扩展NAS存储进行组合，可更快访问在任何位置收集的数据。与在不同系统上运行AI、数据分析和HPC工作负载相比，该架构还减少了IT孤岛并整合了各项操作，将总拥有成本（TCO）最多降低三倍。
戴尔Precision数据科学工作站引导安装版本
数据准备和模型训练通常是数据科学家最耗时的一部分工作。戴尔充分了解到这一点，因而设计了戴尔Precision数据科学工作站产品组合，以帮助数据科学家专注于实验、探索和挖掘洞察，而无需维护AI系统并等待模型训练迭代完成。
客户可以通过在预先配置且预先验证的数据科学工作站上运行模型来最大限度地提高工作效率、加快流程、获得更有价值的洞察以及降低项目成本。数据科学家无需再为选择企业级AI平台还是AI平台灵活性而左右为难。
该产品组合基于戴尔的Precision 7000系列移动工作站以及5820和7920塔式工作站，采用NVIDIA Quadro RTX 5000、RTX 6000和RTX 8000 GPU。该系统已通过NVIDIA NGC认证，能随时协助数据科学家、开发人员和研究人员快速部署带容器的AI框架，并使用预训练的模型或模型训练脚本让用户领先一步。此外，数据科学工作站产品组合针对RAPIDS驱动的NVIDIA数据科学软件进行优化，包含了GPU优化的XGBoost、TensorFlow、PyTorch和其他领先的应用程序。
为数据科学家量身打造的戴尔Precision数据科学工作站和戴尔易安信Isilon横向扩展NAS H400解决方案
AI的尝试通常从一个数据科学问题和概念验证入手。这一全新的数据科学和建模产品可充分发挥戴尔Precision 7920塔式数据科学工作站和戴尔易安信Isilon横向扩展NAS的综合优势。采用这一解决方案，数据科学家就能在工作站上构建模型，同时使用在快速、高性能横向扩展共享存储设备上驻留的数据来训练这些模型。他们随后就能无缝转移到生产环境中，而无需切换系统或迁移数据。使用这种方法，数据科学家无需在本地引入训练的数据集，从而进一步提高工作效率并减少模型训练的时间。
适用于深度学习工作负载的戴尔易安信Isilon横向扩展NAS
戴尔和NVIDIA携手展示了如何使用戴尔易安信Isilon、戴尔易安信PowerSwitch和NVIDIA DGX-2系统与NVIDIA V100 Tensor Core GPU的组合来加快和扩展深度学习训练工作负载。企业可遵循这一参考架构，使用大规模AI进行更快的部署，实现更高的模型准确性，并提升业务价值。还可以在采用NVIDIA DGX-1系统的工程验证参考架构设计中使用戴尔易安信Isilon横向扩展NAS，这样就能简化并加快企业级AI计划的部署。
不论您的组织在数字化转型的过程中，希望在何时何处，以何种方式部署AI，戴尔科技集团都可以协助创建AI就绪的技术环境。
来源：戴尔科技集团博客
