Dell Technologies supporta i clienti a
semplificare e guidare le iniziative di data science e artificial intelligence che possono fornire preziosi
insight, automazione e intelligenza per alimentare
l'innovazione dell’infrastruttura IT, dall’edge ai data center principali fino ai cloud pubblici. Lo fa in uno scenario in cui l'intelligenza artificiale è destinata ad avere un grande impatto sulla trasformazione del nostro mondo e questo processo è solamente all’inizio.
Oltre il 48% dei CIO quest'anno
hanno implementato soluzioni di intelligenza artificiale che sta diventando sempre più una
priorità strategica per le aziende di tutti i settori, dimensioni e aree geografiche. La distribuzione e la
gestione dei workload per l’AI però può essere complessa e può richiedere molto tempo, necessitando non solo di un'ampia integrazione hardware/software ma anche di numerosi test.
Per facilitare questa transizione e limitare la complessità,
Dell Technologies ha sviluppato nuove soluzioni per aiutare i
data scientist e sviluppatori a mettere in funzione le loro applicazioni e i loro progetti di intelligenza artificiale con la massima semplicità e velocità.
Le ultime soluzioni per aiutare a preparare gli ambienti IT all’introduzione dell’intelligenza artificiale sono tutte disponibili a livello globale e includono:
- Dell Cloud-Native Machine Learning con One Convergence DKube
Il software Convergence DKube deep-learning-as-a-service offre on-premise la facilità d'uso delle soluzioni in cloud e una riduzione dei costi, grazie all'astrazione della capacità di calcolo accelerata e dell’archiviazione. Questo aiuta a rimuovere i problemi operativi che spesso si incontrano con l'implementazione dell'infrastruttura on-premise, specialmente per attività chiave come lo sviluppo di modelli, la formazione e l'implementazione.
- Dell EMC HPC Ready Architecture per AI e Data Analytics
La nuova architettura Dell EMC HPC per l'AI e la Data Analytics offre la massima potenza del calcolo accelerato per l'AI con uno stack cloud-native facile da implementare.
- Soluzioni Dell EMC pronte per l'analisi dei dati
Le soluzioni Dell EMC per l’analisi dei dati hanno introdotto oggi due nuove Validated Architecture per aiutare i clienti a utilizzare l'AI e il Data Analytics per ottenere rapidamente informazioni a valore attraverso una scelta di configurazioni software e hardware pre-testate basate su diversi casi d'uso: Spark on Kubernetes - i clienti possono accelerare l'elaborazione dei dati su larga scala in batch e in streaming con Apache Spark. Costruito sui successi di Hadoop, Apache Spark è un motore di analisi unificato che esegue l'elaborazione dei dati in memoria invece che su disco, consentendo ai workload di funzionare 100 volte più velocemente; Splunk Enterprise - i clienti possono ora utilizzare appieno la potenza di Splunk® Enterprise per ottenere in tempo reale insight e valore aziendale grazie ai dati forniti dalle macchine, uno degli asset organizzativi più sottoutilizzati.
- Dell Precision Data Science Workstation Guided Install Edition
Dell ha progettato il portfolio Dell Precision Data Science Workstation per aiutare i data scientist a concentrarsi sulla sperimentazione, l'esplorazione e la scoperta di insight, piuttosto che sulla manutenzione dei sistemi e sull'attesa del completamento delle iterazioni di creazione dei modelli.
- Dell Precision Data Science Workstation e la soluzione Dell EMC Isilon scale-out NAS H400
La nuova offerta di data science e modellazione sfrutta la potenza combinata della Dell Precision 7920 Tower Data Science Workstation e del NAS Dell EMC Isilon scale-out. Con questa soluzione, i data scientist possono costruire i modelli su workstation mentre addestrano questi ultimi utilizzando dati che risiedono su uno storage condiviso scale-out veloce e ad alte prestazioni.
- Scale-out NAS Dell EMC Isilon per workload di deep learning
Dell e NVIDIA hanno collaborato per mostrare come accelerare e scalareil training dei workload di Deep Learning utilizzando la combinazione dei sistemi Dell EMC Isilon, Dell EMC PowerSwitch e NVIDIA DGX-2 con le GPU NVIDIA V100 Tensor Core. Seguendo questa reference architecture, le aziende possono così implementare più velocemente, ottenere una maggiore accuratezza dei modelli e accelerare il raggiungimento dei risultati di business.