今天，随着人工智能用例越来越多，如何为人工智能用例设计和部署IT基础设施，也成为企业的一大难题，因为不同人工智能用例的处理特征，可能完全不同，比如机器学习 (ML) 和深度学习 (DL)就需要各自特定的计算和存储性能和规模。

北京戴尔供应商表示，戴尔科技可以满足企业各种AI需求：

1、适用于AI和数据分析的戴尔HPC就绪架构。

适用于AI和数据分析的戴尔HPC就绪架构通过易于部署的云原生堆栈向边缘提供加速AI计算的能力。Bright Computing® Solution for Edge、戴尔Data Science Portal、配备NVIDIA GPU的PowerEdge服务器和PowerScale横向扩展NAS存储的组合，可以更快地访问在任何地点收集的数据。

它还减少了IT孤岛，整合了操作，与在不同系统上运行AI、数据分析和HPC工作负载相比，总体拥有成本（TCO）降低了三倍。

2、适用于数据分析的Dell就绪解决方案。

适用于数据分析的Dell就绪解决方案可帮助用户使用AI和数据分析，通过选择基于不同用例的预测试软件和硬件配置，快速从数据中获得洞察力。

 3、Dell就绪解决方案（基于K8S的Spark）。

用户可使用Apache® Spark™加速大规模批处理和流式数据处理。基于Hadoop的Apache Spark是一个统一的分析引擎，它在内存中而不是在磁盘上执行数据处理，从而使工作负载的运行速度提高100倍。

4、Dell就绪解决方案(Splunk Enterprise)。

用户可借助Splunk® Enterprise从机器数据中获取实时洞察和业务价值。该架构基于戴尔PowerEdge服务器，提供高性能和低延迟 I/O。

5、适用于深度学习工作负载的PowerScale。

戴尔与NVIDIA合作通过戴尔PowerScale、PowerSwitch交换机和NVIDIA DGX-2™系统与NVIDIA V100 Tensor Core GPU来加速和扩展深度学习训练工作负载。

遵循此参考架构，企业可以更快地部署，实现更高的模型准 确性，并通过大规模人工智能加速业务价值，简化和加速企业级AI计划的部署。

6、Dell Precision数据科学工作站。

准备和模型训练通常是数据科学家角色中最耗时的部分。戴尔认识到这一点并设计了戴尔Precision数据科学工作站产品组合，以帮助数据科学家专注于试验、探索和发现洞察力，而不是维护AI系统并等待模型训练迭代完成。

通过在预先配置、预先验证的数据科学工作站上运行模型，客户可以尽可能地提高生产力、加快流程、产生更好的质量见解并降低项目成本。

在戴尔科技，我们致力于让需要AI的所有人都能利用其强大优势，让更多人能够利用数据的强大力量。通过广泛而全 面的产品和解决方案组合，戴尔正在帮助数据科学家和开发人员简化并消除AI部署的复杂性，快速启动和运行人工智能应用程序和项目。