• 戴尔人工智能解决方案

    戴尔 AI 解决方案

    涵盖桌面、数据中心和云端的 AI 解决方案

    英特尔®集成创新加速

      • 概述

        利用人工智能推动业务转型

        人工智能 (AI) 和生成式 AI (GenAI) 正在以前所未有的速度推动业务转型，以各种优势助力您的企业在瞬息万变的环境中提升竞争力。它们能从数据中发掘重要洞察，从而帮助您提高生产力、优化客户体验并增强创新能力。

      • 人工智能

        AI 是指计算机系统模拟人类智能来执行各种任务的能力。它帮助企业实现流程自动化，并利用数据驱动的洞察优化决策。

      • 生成式 AI

        GenAI 是 AI 的一个子集，它可以利用大型数据集创建多种形式的高质量内容，如文本、图像、视频和软件代码。

    • 应用场景

      提升您的业务成果

      在根据业务需求制定切实可行的解决方案的过程中，您的应用场景、目标和数据决定了所需的战略、技术和工具。AI 和 GenAI 可以发掘数据洞察、提高生产力、重塑客户体验并加速创新。

      • 充分发挥分层应用场景的潜能

        通过对 AI 和 GenAI 应用场景进行分层，将预测性任务与创造性解决方案相结合，从而简化工作流，形成一种应对各种场景的整体方法。

        例如，在医疗行业，AI 可以帮助医护人员诊断 X 射线和 MRI 扫描是否存在异常，而 GenAI 可以撰写初步诊断报告。它们共同简化了诊断流程并提高了医疗报告效率。

      • 专业服务

        凭借数百个现有的应用场景，我们的专家团队将指导您完成从应用场景识别到实施的整个过程，以确保您充分利用 AI。1

      • Dell AI Factory

        借助 Dell AI Factory 加速 AI 创新

        AI 工厂将推动 AI 革命，它并非生产实物商品，而是生成可操作的情报信息、新鲜内容和新见解。Dell AI Factory 体现了我们采用和实施 AI 的方式，确保在任何规模下、在任何地点都能一致且顺利地进行部署。

      • 数据驱动 AI 工厂 您最有价值的数据通常存储在本地和边缘，即您拥有独家所有权的地方。这样可以最大限度地减少延迟并确保敏感信息的安全。

      • 您的应用场景和 Dell AI Factory 推动成果的实现，Dell AI Factory 包括经过 AI 优化的基础架构、由 AI 技术合作伙伴组成的开放式生态系统、专家级 AI 服务和最佳实践，支持您提供量身定制的企业级 AI 解决方案。

      • DELL AI FACTORY：基础架构

        经过 AI 优化的基础架构

        基础架构是 AI Factory 的基础。戴尔提供从桌面到云端的极为丰富的 AI 产品组合，让您可以合理调整 AI 投资规模，从而在任何地方灵活地部署 AI。2

    • 适用于 AI 的服务器

      借助 PowerEdge AI 服务器加速实现您的 GenAI 目标，更快地将想法付诸行动。

    • 适用于 AI 的 PC 和工作站

      利用 AI PC 和下一代 AI PC，以全新方式进行创作、规划和工作。从原型设计到 GenAI 工作负载部署，在 Precision 工作站上体验 AI 的强大功能。

    • 面向 AI 的存储

      利用我们专为处理大量数据而设计的灵活存储解决方案，为非结构化数据提供更加强大的数据保护和可扩展性。

    • 适用于 AI 的网络产品

      构建大规模以太网结构，以满足 GenAI 工作负载的性能需求。

    • 面向 AI 的数据管理

      在边缘、核心和多云环境中访问您的数据，为分析、AI 和 GenAI 工作负载提供支持，从而加速调整模型并取得业务成果。

    • 适用于 AI 的 Dell APEX

      通过自定义订阅和“即服务”解决方案解锁多云和 AI，您可以轻松订阅产品、配置 GenAI 功能，并指定所需服务。

    • 戴尔生成式 AI 预测试解决方案

      戴尔专家和合作伙伴利用经验证的可扩展组件，帮助您精简了各种 GenAI 应用场景的规划、部署和测试，并根据您的具体需求进行调整。

      75%
      与公有云相比，在本地采用适用于推理 LLM 的戴尔 AI 解决方案的成本效益可提高多达 75%。3

    • 适用于 PowerEdge AI 服务器的智能电源和机架冷却方案

      我们的 Smart Cooling 技术非常适合在相同占用空间内具有更高计算密度的 AI 服务器，可提供电源管理和温度控制，帮助您减少能源浪费和 IT 费用，同时保持出色的系统性能。您可以从风冷、液冷或浸没式冷却三种方案中进行选择。

      • DELL AI FACTORY：服务

        在专家指导下推进每个阶段

        您必须拥有一支技能娴熟的团队，才能在 AI 领域取得成功，但具备 AI 技能的人才却十分紧缺。我们在大规模部署 AI 方面拥有丰富的经验，在从战略到实施再到管理和扩大规模的整个 AI 之旅中，可全程为您提供指导。1

      • 通过戴尔咨询服务制定切实可行的战略，做好统筹协调，优先安排高优先级的应用场景。

      • 借助戴尔数据准备服务，无缝地为 GenAI 模型准备数据，确保准确有效的数据输出。

      • 利用戴尔实施服务，采用必要的软件和硬件来实施 GenAI 平台。

      • 利用戴尔实施服务，部署和测试 GenAI 模型，确保其无缝集成并实现卓越性能。

      • 借助我们的托管服务、培训或派驻专家，运行和扩展 GenAI 流程，在扩充其功能的同时简化操作。

    • 后续步骤

      开启您的 AI 之旅

    • 与我们携手前行

      免费参加我们的按需虚拟活动系列，深入了解生成式 AI 的采用情况。

    • 咨询顾问

      无论您是刚刚起步还是准备进行部署，我们的专家都可以评估您的技术需求、解决您目前面临的挑战并提供端到端解决方案，帮助您推动业务增长。

  • 有问题？
    我们随时为您提供帮助。
    从提供专家建议到解决复杂问题，我们全方位满足您的需求。

    • 1 AI 专业服务的可用性因地区而异，请联系您的戴尔销售代表

      2 基于戴尔在 2023 年 8 月进行的分析。Dell Technologies 提供旨在支持 AI 工作负载的解决方案，涵盖 12 个产品和服务类别

      3 基于戴尔委托 Enterprise Strategy Group 撰写的经济性摘要，该摘要比较了本地戴尔基础架构与原生公有云“基础架构即服务”，2024 年 4 月。经过分析的模型显示，对于拥有 5 万用户的组织，利用 RAG 且包含 700 亿个参数的 LLM 在 3 年内将成本效益提高了 75%。实际结果可能有所不同。经济性摘要

      4 基于戴尔在 2023 年 11 月进行的分析。OptiPlex 3000 系列、Latitude Chromebook Enterprise 和 Linux 设备不配备 Dell Optimizer 戴尔智能调优软件。提供的特性与功能因型号而异。更多详细信息

      *在六项关键 AI 应用程序基准测试的四项中，戴尔 PowerEdge XE9680 超越了 Supermicro SuperServer SYS-821GE-TNHR 的性能。

           基于戴尔在 2023 年 6 月 27 日进行的分析，分析对象为从 www.mlperf.org 检索到的针对同类 8 路 GPU 服务器公开提供的 AI 图像分类性能结果。戴尔 PowerEdge XE9680 采用 NVIDIA® H100 Tensor 核心 GPU，在 MLPerf™ Training v3.0封闭分区本地可用类别的 AI 图像分类基准测试中获得 13.466 分，优于 GIGABYTE G593-SD0 服务器的成绩：13.500 分；Supermicro AS-8125GS-TNHR 和 SYS-821GE-TNHR 服务器的成绩分别为：13.603 分和 13.501 分； NVIDIA dgxh100_ngc23.04 的成绩为：13.601 分；Quanta_Cloud_Technology D74H-7U_preview 服务器预览类别的成绩为：13.721 分；Azure ND_H100_v5 服务器的成绩为：13.819 分。结果经 MLCommons Association 验证。MLPerf™ 的名称和徽标是 MLCommons Association 在美国和其他国家/地区的商标。保留所有权利。严禁未经授权使用。有关详细信息，请参阅 www.mlcommons.org。 

      **在训练用于自然语言处理的 AI 模型方面，戴尔 PowerEdge XE9680 的性能优于 Supermicro SuperServer SYS-821GE-TNHR 和 AS-8125GS-TNHR。

         基于戴尔在 2023 年 6 月 27 日进行的分析，分析对象为从 www.mlperf.org 检索到的公开提供的性能结果，其中，采用 NVIDIA® H100 Tensor 核心 GPU 的戴尔 PowerEdge XE9680 在 MLPerf™ Training v3.0 的图像分类中获得 13.466 分；在语音识别中获得 16.846 分；在大重量目标检测分类中获得 19.985 分；在封闭分区本地可用类别 NLP 基准测试中获得 5.363 分，优于 Supermicro SYS-821GE-TNHR 服务器取得的成绩：图像分类为 13.501 分；语音识别为 17.919 分；大重量目标检测为 21.493；NLP 为 5.383 分。结果经 MLCommons Association 验证。MLPerf™ 的名称和徽标是 MLCommons Association 在美国和其他国家/地区的商标。保留所有权利。严禁未经授权使用。有关详细信息，请参阅 www.mlcommons.org。 

      ***在比较单节点机器学习模型训练运行时，戴尔 PowerEdge XE9680 在六个类别中的性能优于 Supermicro SuperServer AS-8125GS-TNHR。

            基于戴尔在 2023 年 6 月 27 日进行的分析，分析对象为从 www.mlperf.org 检索到的公开提供的性能结果，其中，采用 NVIDIA® H100 Tensor 核心 GPU 的戴尔 PowerEdge XE9680 在 MLPerf™ Training v3.0 的图像分类中获得 13.466 分；在语音识别中获得 16.846 分；在封闭分区本地可用类别 NLP 基准测试中获得 5.363 分，优于 Supermicro AS-8125GS-TNHR 和 SYS-821GE-TNHR 服务器取得的成绩：图像分类分别为 13.603 分和 13.501 分；语音识别分别为 19.235 分和 17.919 分；NLP 分别为 5.389 分和 5.383 分。结果经 MLCommons Association 验证。MLPerf™ 的名称和徽标是 MLCommons Association 在美国和其他国家/地区的商标。保留所有权利。严禁未经授权使用。有关详细信息，请参阅 www.mlcommons.org。 

      ****与 Supermicro 相比，拥有更广泛的 AI 解决方案、服务和消费模式产品组合。基于 Dell Technologies 委托 Principled Technologies 撰写的研究白皮书，《Finding the path to AI success with the Dell AI portfolio.A comparison of the Dell AI portfolio vs.similar offerings from Supermicro》，2024 年 2 月。实际结果可能有所不同。完整白皮书