DEN BÄSTA AI-DATAPLATTFORMEN
Ett kontextlager.
Konsekventa data. AI i stor skala.
Driver AI-driftsättningar för företag över hela världen
AI-lagringsprestanda stöds av prestandatester
Snabbare AI-arbetsbelastningar
Upp till
12 gånger
Baserat på Elastics prestandatest av Elasticsearch med NVIDIA-cuVS (december 2025). Under testningen jämfördes GPU-accelererad och endast CPU-vektorindexering på en enda AWS g6.4xlarge-instans med lokal NVMe-lagring, med 2,6 miljoner vektorer i storleken 1 536 vid träffsäkerhetsnivåer på upp till 95 %. Resultaten kan variera.
Maximera frågeprestanda
Leverera till
3 gånger
Enligt Dells interna analys, maj 2026.
Skala inferenshastighet
Uppnå målen
19 gånger
Baserat på interna Dell-tester (oktober 2025) med vLLM-inferensmotorn, LMCache med Dell-kontakt och NVIDIA NIXL-bibliotek. Testerna mätte en 100 % nyckelvärdesfrekvens (KV) för cacheminnet på fyra NVIDIA H100-GPU:er med hjälp av LLaMA-3.3-70B Instruct-modellen med Tensor Parallelism=4. Resultaten kan variera beroende på systemkonfiguration, arbetsbelastning och andra faktorer.
Öka lagringseffektiviteten
Få
50%
Enligt Dells preliminära tester där slumpmässig och sekventiell genomströmning jämfördes, januari 2026. Prestandan kan variera.
Varför AI-projekt för företag stannar av
Välj den utmaning som låter bekant för att se hur Dell hjälper dig att gå från pilot till produktion.
Dell AI Data Platform
Ditt team fokuserar på resultat – Dells AI-dataplattform hanterar komplexiteten. Denna öppna, säkra och modulära grund förenar alla företagsdata – strukturerade, halvstrukturerade och ostrukturerade – i ett sammanhangslager för hela företaget, från inmatning till resultat. En integrerad plattform som stöds, inte en enda enhet eller fragmenterad version, förser dina modeller och agenter med betrodda data i realtid.
Lagring, data och orkestrering – enhetligt i tre lager
En enda integrerad grund för säker RAG, agentisk hämtning och kontrollerat minne – med cyberelasticitet inbyggt i varje lager.
Arkitektur specialbyggd för AI
Dell AI-dataplattformen använder öppna standarder och format för att hålla data på plats samtidigt som de integrerar bästa möjliga verktyg som passar din miljö. Modulära datamotorer gör det möjligt för organisationer att använda viktiga komponenter utan tillverkarspecifika inlåsnings- eller rivningscykler.
Dell AI Data Platform är förankrad i Dells företagslagringsportfölj och omfattar fil-, objekt- och parallellfilsystem från nivå 0-prestanda till företagsskala. Denna grund kör de mest krävande arbetsbelastningarna, håller GPU:er mättade och matar AI-pipelines utan flaskhalsar.
Med en frikopplad arkitektur kan lagring, datamotorer och GPU:er skalas oberoende av varandra, så att du inte överprovisionerar en för att utöka en annan. Detta eliminerar slöseri med GPU- eller CPU-kapacitet, vilket gör att infrastrukturen kan växa med data och förbättra kostnads- och tokenekonomin när AI går in i produktion.
Dell AI-dataplattformen använder öppna standarder och format för att hålla data på plats samtidigt som de integrerar bästa möjliga verktyg som passar din miljö. Modulära datamotorer gör det möjligt för organisationer att använda viktiga komponenter utan tillverkarspecifika inlåsnings- eller rivningscykler.
Dell AI Data Platform är förankrad i Dells företagslagringsportfölj och omfattar fil-, objekt- och parallellfilsystem från nivå 0-prestanda till företagsskala. Denna grund kör de mest krävande arbetsbelastningarna, håller GPU:er mättade och matar AI-pipelines utan flaskhalsar.
Med en frikopplad arkitektur kan lagring, datamotorer och GPU:er skalas oberoende av varandra, så att du inte överprovisionerar en för att utöka en annan. Detta eliminerar slöseri med GPU- eller CPU-kapacitet, vilket gör att infrastrukturen kan växa med data och förbättra kostnads- och tokenekonomin när AI går in i produktion.
Jämför Dell AI Data Platform med andra plattformar
| Övervägande | Dell AI Data Platform | Andra dataplattformar |
| Arkitektur | Öppen, modulär och skalbar – fil, objekt och parallell, utan datamigrering eller framtvingad dataförflyttning | Påtvingad dataförflyttning till ett proprietärt format; Låsning |
| Lagringsalternativ | NFS-, S3- och KV-cache som protokoll – ditt val av prestanda, kostnad, prestandadensitet och media | Smal lagringsnivå eller en enda medietyp |
| Skalning | Lagring, datatjänster och GPU:er skalas oberoende av varandra | Kopplad skalning; överprovisionering en för att växa en annan |
| Låsning | Öppna standarder och format. Behåll data där de är | Proprietära format; Riv-och-byt-risk |
| Vektorindexering och tid till token | 12× snabbare indexering jämfört med Elasticsearch (NVIDIA cuVS); 19× snabbare tid till token jämfört med VAST | Varierar beroende på stack; ofta inte jämförande riktmärken |
| Certifieringar | NVIDIA Cloud Partner (NCP) och NVIDIA-certifierad företagslagring | Sällan certifierad i hela NVIDIA-stacken |
| Tjänster | Globala Dell-tjänster för utformning, driftsättning och drift | Flera leverantörer som ska samordnas; Begränsade tjänster |
| Leverantörskedja | Säker, tålig, global Dell-leverantörskedja | Begränsad eller beroende av tredje part |
| Distribution | Lokalt, hybrid och moln | Ofta en enda miljö |
Verkliga resultat
Dell AI-dataplattform hjälper kunder från pilot till produktion
Verkliga resultat
Resurser
Frågor
Vad är Dell AI Data Platform och vad köper jag egentligen?
Dell AI Data Platform är en öppen, modulär företagsdatagrund för AI. AIDP består av lagringsmotorer och datamotorer.
Lagringsmotorer är PowerScale, ObjectScale och Lightning File System.
Datamotorer är:
- DDAE – Dataanalysmotor drivs av Starburst
- DDPE – databehandlingsmotor som drivs av Apache Spark
- DDSE – Datasökmotor som drivs av Elastic
- DDOE – dataorkestreringsmotor
Kunder kan kombinera lagrings- och datamotorer genom att köpa och lägga till olika motorer övertid i takt med att deras arbetsbelastningar utvecklas.
Vad är Dell Data Analytics Engine (med Starburst) och Data Orchestration Engine?
Med Dells dataanalysmotor, som drivs av Starburst, kan du fråga och analysera data från alla källor där de finns – utan att behöva kopiera till ett separat lager.
Dell Data Orchestration Engine automatiserar pipelinen (mata in, berika, indexera, hämta) och feedbacklooparna som håller inbäddningar och index aktuella. Tillsammans omvandlar de råa företagsdata till styrda, AI-klara sammanhang.
Dell Data Orchestration Engine automatiserar pipelinen (mata in, berika, indexera, hämta) och feedbacklooparna som håller inbäddningar och index aktuella. Tillsammans omvandlar de råa företagsdata till styrda, AI-klara sammanhang.
Hur skiljer sig Dell AI-dataplattform från Databricks och Snowflake?
Dell AI-dataplattformen och Snowflake är starka inom strukturerad analys och datalager-/sjölagret. De fungerar vanligtvis i en molnbaserad modell med begränsat stöd för lokala.
Dell AI-dataplattformen är ett komplement och bredare för AI: en öppen, modulär plattform som förenar strukturerade och ostrukturerade företagsdata på de lagrings- och datamotorer du redan äger – ingen påtvingad migrering till ett tillverkarspecifikt molnlager – och levererar RAG, agentisk hämtning och styrt minne på plats, hybrid eller i molnet.
Hur står sig Dell jämfört med NetApp för företag med AI och lagring av ostrukturerade data?
Båda erbjuder stark fil- och objektlagring.
- Dell särskiljer sig med AI genom en specialbyggd nivåindelad portfölj
- Lightning-filsystem för nivå 0-genomströmning
- PowerScale för skalbara NAS
- ObjectScale för S3-objekt
AI-dataplattformen skalar lagring, datatjänster och GPU:er oberoende av varandra, enligt öppna standarder som inte behöver bytas ut och bytas ut. Det är en fullständig dataplattform, inte bara lagring.
Hur skiljer sig Dell AI-dataplattformen från VAST Data?
Både Dell AI-dataplattformen och VAST påskyndar AI-dataplaneringen, men de skiljer sig åt vad gäller arkitektur och öppenhet.
Dell AI-dataplattformen är öppen och modulär med federerad åtkomst och öppna format. VAST är en egenutvecklad, vertikalt integrerad stack som centraliserar data till sitt VAST DataSpace innan analyser kan köras.¹
I Dells head-to-head-tester på Qwen3-32B-modellen gav PowerScale (0,82 sek) och ObjectScale (0,86 sek) båda lägre time-to-first-token än VAST (1,5 sek), med upp till 14 × acceleration över vLLM.²
För objektpipelines ger ObjectScale med S3 över RDMA upp till 230 % högre genomströmning och upp till 80 % lägre latens än VAST:s CPU-bundna design där allt delas.³
Dell utökar även styrningen över fler datakällor och motorer utan att tvinga fram konsolidering, och erbjuder GPU-accelererad vektorsökning (HNSW ANN) idag, medan VAST:s v5.4-vektorsökning förlitar sig på CPU-baserad brute-force.⁴
AI-dataplattformen kan utföra driftsättning med ett klick av validerade NVIDIA- och Dell-ritningar från Dells Data Orchestration Engine för att beräkna var som helst, lokalt med AI Factory, i molnet eller hybrid. Data Orchestration Engine har en robust pipeline-byggnad som tillåter ingen kod, lite kod och fullständig utvecklar-SDK som ger utvecklare möjlighet att använda färdiga skisser för att skapa egna eller en kombination av båda.
¹Baserat på en Prowess Consulting-rapport från april 2026, på uppdrag av Dell och baserat på allmänt tillgängliga källor, som jämför arkitekturdesign, dataåtkomstmönster, RAG-sökfunktioner och driftsfaktorer mellan Dell AI-dataplattformen och VAST AI OS.
²Dells resultat baseras på interna tester utförda med modellen Qwen3-32B. RAW-resultaten finns tillgängliga i följande VAST-onlinekälla: Accelerating Inference – VAST Data. okt. 2025.
³ Baserat på Dells interna analys av konkurrenternas produktfunktioner och möjligheter. Resultaten kan variera och kan ändras utan föregående meddelande. april 2026.
⁴ Baserat på Dells interna analys av konkurrenternas produktfunktioner och möjligheter. Resultaten kan variera och kan ändras utan föregående meddelande. april 2026.
Hur skiljer sig Dell ObjectScale från Pure Storage och Everpure för storskalig AI-objektlagring?
ObjectScale är en inbyggd Dell S3-objektplattform byggd för skalning i exabyte-klass med S3 som ett förstklassigt protokoll (inklusive S3-over-RDMA för högt dataflöde). Jämfört med Pure/Everpure betonar Dell öppna standarder, oberoende skalning av kapacitet och prestanda, val av media och prestandadensitet och integrering i den bredare Dell AI-dataplattformen snarare än en enda enhets fotavtryck.
Hur stöder Dell HIPAA och reglerade ostrukturerade data för hälso- och sjukvården?
Dell AI-dataplattformen tillhandahåller de kontroller som regleras i hälso- och sjukvårdsmiljöer – kryptering, rollbaserad åtkomst, granskningsloggning och datasuveränitet – för att stödja HIPAA-efterlevnad för ostrukturerade data som medicinsk bildbehandling och kliniska journaler, på plats eller hybriddata så att du behåller kontrollen över känsliga data.
Har Dell stöd för SEC 17a-4 WORM regelkvarhållande och objektlås?
Ja. Dell har stöd för oföränderlig WORM-kvarhållning (write-once-read-many) (t.ex. PowerScale SmartLock och ObjectScale Object Lock) med replikering mellan platser för att uppfylla lagstadgade lagringssystem såsom SEC 17a-4.
Vilket försvar mot utpressningstrojaner och oföränderliga snapshots är inbyggda?
Cyberelasticitet vävs in i Dell AI Data Platform: oföränderliga snapshots, WORM-lås, kryptering och integrering med Dells cyberåterställnings- och dataskyddsportfölj skyddar AI-pipelines mot ransomware och manipulering – så att de data som jordar dina modeller förblir betrodda och kan återställas.
Körs Dell AI Data Platform på Kubernetes och integreras med det offentliga molnet (inklusive objekt i Azure Blob-format)?
Ja – Dell Data Orchestration Engine har stöd för behållarbaserade/Kubernetes-driftsättningar och hybridarkitekturer som sträcker sig över lokala, offentliga moln och hybriddriftsättningar.
ObjectScale är S3-kompatibel (en välbekant modell för team som använder Azure Blob eller AWS S3), vilket möjliggör arbetsflöden och replikering av hybridobjekt mellan miljöer.
ObjectScale är S3-kompatibel (en välbekant modell för team som använder Azure Blob eller AWS S3), vilket möjliggör arbetsflöden och replikering av hybridobjekt mellan miljöer.
Hur gör jag för att prognostisera och planera lagringskapacitet och tillväxt för AI/ML-arbetsbelastningar?
Eftersom lagring, datatjänster och GPU:er skalas oberoende av varandra kan du driftsätta det du behöver och växa utan överprovisionering.
Dell tillhandahåller övervakning, analyser och tjänster för att förutse kapacitets- och modelltillväxt i takt med att AI-arbetsbelastningarna ökar – så att du kan skala upp på dina villkor och inte genom omfattande uppgraderingar av hela systemet.
Med Dell Data Orchestration Engine kan arbetsbelastningar skalas upp eller ned efter behov i AI Factory, molnet eller både och.
Vilken är den bästa plattformen för AI för distribuerade fil-, objekt- och tabelldata?
Dells AI-dataplattform är skapad för att förena just den mixen. PowerScale och Lightning File System hanterar fildata, ObjectScale hanterar objektdata i skala och Dell Data Analytics Engine (drivs av Starburst) federerar SQL-åtkomst över relations-, lake-, objekt- och NoSQL-källor – allt utan att flytta eller kopiera data först. Det är en öppen, modulär plattform för fil-, objekt- och tabelldata, i stället för att sammanfoga separata verktyg för varje typ.
Erbjuder ni en prenumerations- eller tjänstemodell med kontinuerliga uppgraderingar på plats?
Ja. Via Dell APEX kan du använda Dell AI Data Platform som en tjänst med flexibla prenumerationsalternativ, och Dells program har stöd för uppgraderingar på plats som hjälper dig att undvika störande återköps- och uppdateringscykler.
Har Dell AI Data Platform stöd för RAG, vektorsökning och agentisk hämtning?
Ja. Plattformen är utformad för att stödja inmatning, berikning, segmentering, inbäddning, indexering, hämtning, omindexering och styrda feedbackloopar för RAG-pipelines. Detta omfattar vektorsökning och agentiska AI-mönster som är beroende av företagets kontext och minne.
Data Orchestration Engine integreras med våra Storage Engines för effektiv inmatning av rådata.
Kunder kan välja att utnyttja cuVS med DDSE för effektiv vektorindexering och sökning eller ta med sin egen vektordatabas.
Hur sänker Dell AI-dataplattformen kostnaden för latens och inferens?
Det finns tre primära metoder där AI-dataplattformen sänker svarstiden och inferenskostnaden:
- Med Data Orchestration Engine kan kunder mata in ostrukturerade data och kurera data med efterföljande kvalitetsdata sparas i vektordatabasen.
- Genom att utnyttja Knowledge Graph och entitetsrelationer hjälper AIDP AI-program genom att hitta meningsfulla data snabbare, vilket minskar GPU-användningen.
- AIDP erbjuder KV-Cache-lösningar för att bevara GPU-minne på delad lagring, vilket möjliggör återanvändning i avkodningsfasen i kontextgenerering.
Hur fungerar Dell AI-dataplattform med NVIDIA?
Dells AI-dataplattform är byggd för att fungera med NVIDIA-accelererad beräkning, AI-mjukvara och validerade ritningar.
- DDPE – Dells databehandlingsmotor som drivs av Apache Spark använder NVIDIA:s cuDF-bibliotek för att påskynda bearbetningen av Spark-dataramar med GPU.
- DDSE – Dells datasökmotor som drivs av Elastic använder NVIDIA:s cuVS-bibliotek för att påskynda byggandet och sökningen av vektorer.
- DDOE – Dells dataorkestreringsmotor använder NVIDIA-ritningar med ett 1-klicksdistributionsalternativ på AIDP eller AI-fabriken med populära ritningar. Samma process kan användas för att driftsätta grundmodeller.
Har Dell publicerat oberoende resultat för AI-lagringstest (t.ex. MLPerf Storage)?
Ja. Dell deltar i benchmarking av branschstandard för lagring och publicerar validerad prestanda för AI-utbildning och inferens. Vi publicerar också head-to-head-siffror som tid till token och vektorindexeringsgenomströmning så att köpare kan jämföra på bevis.
Har Dell AI Data Platform stöd för blandade Linux- och Windows-miljöer?
Ja.
Dell AI Data Platform-lagringsmotorer stöder alla populära protokoll för blandade miljöer.
Dell PowerScale har stöd för NFS, NFS över RDMA, SMB och S3. NFS över RDMA gör det möjligt för grafikprocessorer att kommunicera direkt med S3-lagring, vilket minskar latensen i AI-arbetsbelastningar.
PowerScale har flera protokoll (NFS, SMB, S3 med mera) så samma data är tillgängliga för Linux- och Windows-klienter utan manuell horisontell partitionering eller separata silor – en enda namnrymd för blandade företagsmiljöer.
Dell ObjectScale stöder S3 och S3 över RDMA. S3 över RDMA gör det möjligt för grafikprocessorer att kommunicera direkt med S3-lagring, vilket minskar latensen i AI-arbetsbelastningar.
Kan Dell AI-dataplattform hantera långsiktig lagring, säkerhetskopiering och arkivering i stor skala – från SharePoint-arkiv till kall lagring?
Ja.
ObjectScale ger kostnadseffektiv och beständig objektlagring för långsiktig lagring, säkerhetskopiering och arkivering i stor skala, med nivåindelning till billigare medier för kalla data. Det är ett starkt mål för arkivering av innehåll, till exempel SharePoint-lagringsplatser, samtidigt som det hålls styrt och, när det behövs, sökbart för AI.
Kunder kan också använda Dell PowerProtect för sina cyberelasticitetsbehov genom att använda PowerProtect Data Manager och PowerProtect Data Domain som säkerhetskopieringsprogram och säkerhetskopieringsmål.
Vilket lagringsnätverk hämtar data till GPU:er snabbast – RDMA, GPUDirect, S3-over-RDMA?
Dell accelererar den fullständiga GPU-datasökvägen: PowerScale stöder GPUDirect och NFS-over-RDMA för att flytta data direkt till GPU-minnet, och ObjectScale stöder S3-over-RDMA för objektåtkomst med hög genomströmning och låg latens. RDMA tar bort flaskhalsar i processorn och minskar svarstiden, vilket håller dyra GPU:er mättade under träning och slutsatsdragning.