• Dell 人工智慧解決方案

    Dell AI 解決方案

    藉由最廣泛的生成式 AI 產品組合,強化您的優勢。1

    • 將 AI 技術導入資料中

      Dell Technologies 運用創新技術、全方位的專業服務套件,以及廣泛的合作夥伴網路,加速將您的歷程從可能轉化為經實證。

    • Al 就緒產品組合

      提供最佳的 AI 效能2,以及簡化專為生成式 AI 時代所設計之 AI 基礎結構的採購、部署及管理作業,並藉由技術、創新及 Dell Technologies 優勢,提供更具智慧、更快速的成果。

    • 適用於 AI 的 Validated Designs

      運用專為 AI 和生成式 AI 設計的解決方案,縮短創造價值的時間。

      • 透過專為您的使用案例而設計和測試之經工程驗證的解決方案,加速部署並降低風險。
      • 在多雲端生態系統中運用彈性平台和可擴充的基礎結構,隨時隨地執行現代化應用程式。
    • 適用於 AI 的 PowerEdge 伺服器

      使用我們經 AI 最佳化的 PowerEdge 伺服器搭配生成式 AI,更快地將創意轉化為行動。

      • PowerEdge XE 伺服器提供優異的加速能力和各種 GPU 選項。
      • PowerEdge R760xa 具有高 PCIe 卡密度。
    • 適用於 AI 的儲存裝置

      使用彈性且可擴充的儲存解決方案,保護您的資料並處理大量非結構化資料。

      • 專為以卓越效能處理大量資料而打造。
      • 透過可擴充的資料平台最佳化 AI 基礎。
      • 實現 AI 和生成式 AI 投資的投資報酬率。
    • AI 適用的資料管理

      從邊緣、核心到多雲端,發揮資料的價值,進而推動您的分析、AI 及生成式 AI 工作負載。

      • 簡化不同環境的資料存放、存取及處理作業。
      • 可實現更快的資料存取,以加速模型調整和業務成果。
      • 利用可簡化購買、部署及生命週期管理的一站式體驗。
    • Precision 工作站

      更快取得更多智慧型成果所需的 AI 平台和解決方案。

      • 專為簡化生成式 AI 工作負載的微調、開發及部署作業,並加速快速原型設計而量身打造。
      • 適用於沙箱環境,且是適用於網域和企業型大型語言模型 (LLM) 之符合成本效益的替代方案。
    • AI 適用的專業服務

      為您的資料加速 AI 效能。

      • 建立並驗證您的生成式 AI 藍圖,同時透過既定的生成式 AI 平台提供創新。
      • 為優先的業務需求縮短創造價值的時間。
      • 提升整個組織的生成式 AI 能力。
      • 將生成式 AI 導入您的組織

        瞭解您的企業如何透過 Dell 深入解析、解決方案及策略,運用生成式 AI 的潛力,發揮其轉型能力。

      • 適用於生成式 AI 的 Validated Designs

        Dell Validated Designs 是經預先測試的模組化解決方案,由 Dell Technologies 專家和合作夥伴共同驗證。Validated Designs 可簡化規劃、部署及測試,支援各種生成式 AI 使用案例,並提供可為您的特定需求量身打造的可擴充元件。

      • 推論適用的 Validated Design

        推論涉及使用預先訓練的 AI 模型,產生預測、做出決策或根據輸入資料產生輸出。此程序對於生成式 AI 的實際實作至關重要,可實現即時內容產生和回應。運用預先訓練的模型,有助於更快速且符合成本效益地交付成果。

        適用於推論的生成式 AI Validated Design 搭配 NVIDIA

        解決延遲、回應能力及運算需求等推論挑戰,協助將企業資料轉換為高價值的智慧型成果。

      • 適用於模型自訂與調整的 Validated Design

        微調是一項程序,可供企業從其垂直市場將網域特定資料新增至預先存在的大型語言模型 (LLM),使其能對與業務相關的資訊進行更深入的探索。

        適用於模型自訂與調整的生成式 AI 搭配 NVIDIA

        使用適用於您的使用案例,且經實證之重新訓練現有生成式 AI 模型的指引,以及標準自訂技術 (例如傳輸學習和提示調整) 範例,降低最佳化相關成本。


    • 適用於 AI 的 Validated Designs

      Dell Technologies Validated Designs 為經測試與實證的組態,可動態滿足特定使用案例的需求。

    • 解決方案 說明 資源
      虛擬化環境適用的 AI 在 Dell 基礎結構上使用支援 VMware 的 AI (搭配 NVIDIA AI Enterprise)
      AI MLOps 與 cnvrg.io 透過 cnvrg.io 標準化機器學習管道,在研究到生產的過程中,將資料科學和工程團隊的摩擦減至最少。
      自動機器學習 自動化演算法選擇、功能產生、超參數調整,以及模型評估,以簡化和加快使用 AI 的時間。
      對話式 AI

      在語音和數位通路 (包括聊天機器人和虛擬助理) 中,提供卓越、有效且高效率的 AI 型客戶和員工體驗。

      適用於推論的生成式 AI 搭配 NVIDIA 透過經預先訓練的模型快速上線運作,並透過 Dell Technologies 和 NVIDIA 的聯合架構開始產生輸出和價值。
      適用於模型自訂與調整的生成式 AI 搭配 NVIDIA 透過傳輸學習和提示調整等標準自訂技術的範例,瞭解如何為自己的使用案例重新訓練現有生成式 GenAI 模型。

       

      NVIDIA Fleet Command 部署此設計後,IT 管理員可透過網路進行安全遠端控制、簡化部署,並在幾分鐘內提供具恢復力的 AI。
      Dell APEX Cloud Platform for Red Hat OpenShift 上的 Red Hat OpenShift AI 運用大型語言模型 (LLM) 和擷取擴增產生 (RAG) 架構,實作數位助理。
    • 資料在哪,
      AI 就在哪

      虛擬體驗:2023 年 12 月 7 日,
      歡迎加入我們的行列,一同揭開資料與 AI 的願景。

    • 常見問答集

    • 人工智慧與生成式 AI 之間有何差異?

      人工智慧應用了進階分析和邏輯技術來理解事件並自動化決策,而生成式 AI 則利用大型資料集產生新內容 (例如文字、影像、音訊、影片、合成資料及軟體程式碼),為企業產生更多價值。

    • 為什麼資料對人工智慧和生成式 AI 來說很重要?

      資料可強化人工智慧和生成式 AI,其數量和品質會直接影響所產生的結果。

    • 組織如何使用生成式 AI 來獲益?

      生成式 AI 有潛力改變組織的營運方式,以超乎我們想像的方式將其轉型。企業與 IT 領導者正開始善用生成式 AI 的眾多優勢,包括提高生產力、降低成本、創新及客戶滿意度。

  • 有問題嗎?
    我們將隨時為您提供協助。
    無論是提供專業建議,還是解決複雜問題,我們都竭誠為您服務。
    • 1根據 2023 年 8 月的 Dell 分析結果。Dell Technologies 提供的解決方案可支援橫跨 12 個產品與服務類別的 AI 工作負載

      2根據 Dell 在 2023 年 6 月 27 日,針對從 www.mlperf.org  取得之可比較之八向 GPU 伺服器 AI 影像分類的公開效能結果的分析結果。搭載 NVIDIA® H100 Tensor Core GPU 的 Dell PowerEdge XE9680,在「封閉分區」的「內部部署可用」類別中,於 AI 影像分類效能指標的 MLPerf™ Training v3.0 上取得 13.466 分,比 GIGABYTE G593-SD0 伺服器 (13.500 分)、Supermicro AS-8125GS-TNHR 和 SYS-821GE-TNHR 伺服器 (分別為 13.603 和 13.501 分)、NVIDIA dgxh100_ngc23.04 (13.601 分),以及「預覽」類別的 Quanta_Cloud_Technology D74H-7U_preview 伺服器 (13.721 分)、Azure ND_H100_v5 (13.819 分) 所獲得的分數都更快。結果經 MLCommons Association 驗證。MLPerf™ 名稱和標誌是 MLCommons Association 在美國和其他國家/地區的商標。保留所有權利。嚴禁未經授權即使用。如需詳細資訊,請參閱 www.mlcommons.org

      *Dell PowerEdge XE9680 在六項重要 AI 應用程式效能指標中,有四項超越 Supermicro SuperServer SYS-821GE-TNHR 效能。

           根據 Dell 在 2023 年 6 月 27 日,針對從 www.mlperf.org 取得之可比較之八向 GPU 伺服器 AI 影像分類的公開效能結果的分析結果。搭載 NVIDIA® H100 Tensor Core GPU 的 Dell PowerEdge XE9680,在「封閉分區」的「內部部署可用」類別中,於 AI 影像分類效能指標的 MLPerf™ Training v3.0 上取得 13.466 分,比 GIGABYTE G593-SD0 伺服器 (13.500 分)、Supermicro AS-8125GS-TNHR 和 SYS-821GE-TNHR 伺服器 (分別為 13.603 和 13.501 分)、NVIDIA dgxh100_ngc23.04 (13.601 分),以及「預覽」類別的 Quanta_Cloud_Technology D74H-7U_preview 伺服器 (13.721 分)、Azure ND_H100_v5 (13.819 分) 所獲得的分數都更快。結果經 MLCommons Association 驗證。MLPerf™ 名稱和標誌是 MLCommons Association 在美國和其他國家/地區的商標。保留所有權利。嚴禁未經授權即使用。如需詳細資訊,請參閱 www.mlcommons.org

      **Dell PowerEdge XE9680 在自然語言處理的訓練 AI 模型方面,表現優於 Supermicro SuperServer SYS-821GE-TNHR 和 AS-8125GS-TNHR。

          根據 Dell 在 2023 年 6 月 27 日,針對從 www.mlperf.org 取得的效能結果,內容為搭載 NVIDIA® H100 Tensor Core GPU 的 Dell PowerEdge XE9680,在影像分類的 MLPerf™ Training v3.0 上取得 13.466 分;在語音辨識取得 16.846 分;在物件偵測 (重量級) 取得 19.985 分;以及在「封閉分區」的「內部部署可用」類別中的 NLP 效能指標取得 5.363 分,比 Supermicro SYS-821GE-TNHR 伺服器在影像分類 (13.501 分)、語音辨識 (17.919 分)、物件偵測 (重量級) (21.493 分),以及 NLP (5.383 分) 上達成的結果都更快速。結果經 MLCommons Association 驗證。MLPerf™ 名稱和標誌是 MLCommons Association 在美國和其他國家/地區的商標。保留所有權利。嚴禁未經授權即使用。如需詳細資訊,請參閱 www.mlcommons.org

      ***在比較單一節點機器學習模型訓練時,Dell PowerEdge XE9680 在六個類別中超越 Supermicro SuperServer AS-8125GS-TNHR。

            根據 Dell 在 2023 年 6 月 27 日,針對從 www.mlperf.org 取得的效能結果,內容為搭載 NVIDIA® H100 Tensor Core GPU 的 Dell PowerEdge XE9680,在影像分類的 MLPerf™ Training v3.0 上取得 13.466 分;在語音辨識取得 16.846 分;以及在「封閉分區」的「內部部署可用」類別中的 NLP 效能指標取得 5.363 分,比 Supermicro AS-8125GS-TNHR 和 SYS-821GE-TNHR 伺服器在影像分類 (分別為 13.603 和 13.501 分)、語音辨識 (19.235 和 17.919 分),以及 NLP (5.389 和 5.383 分) 上達成的結果都更快速。結果經 MLCommons Association 驗證。MLPerf™ 名稱和標誌是 MLCommons Association 在美國和其他國家/地區的商標。保留所有權利。嚴禁未經授權即使用。如需詳細資訊,請參閱 www.mlcommons.org