戴爾科技:從“模型驅(qū)動”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動”,重塑企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型新范式
電影《斗士》中有一句臺詞令人印象深刻:“知道路要怎么走,和走上這條路,是有區(qū)別的。”
這句話在當(dāng)下的人工智能浪潮中顯得尤為貼切。過去幾年,AI在千行百業(yè)中的重要性日益凸顯,一場圍繞算力與模型的“軍備競賽”轟轟烈烈上演——科技巨頭紛紛重金加碼,千億參數(shù)模型、超大算力集群競相刷新紀(jì)錄,“更大、更強(qiáng)”似乎成了唯一的競爭邏輯。
然而,當(dāng)AI技術(shù)進(jìn)入企業(yè)應(yīng)用的“深水區(qū)”,越來越多的企業(yè)正意識到,真正制約智能化轉(zhuǎn)型落地的,并非模型與算力的“角逐”,而是數(shù)據(jù)根基的扎實(shí)程度。也就是說,企業(yè)AI應(yīng)用能否真正產(chǎn)生價值,越來越依賴于高質(zhì)量、可治理、可用的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),而不再僅僅依賴于更龐大的模型或更強(qiáng)大的算力。
客觀地說,這一認(rèn)知的轉(zhuǎn)變,并非是對大模型技術(shù)路線的質(zhì)疑和簡單否定,相反它標(biāo)志著整個產(chǎn)業(yè)正步入更加務(wù)實(shí)和成熟的新階段。
也正因此,市場關(guān)注的焦點(diǎn),也逐漸從前沿模型與算力的比拼,轉(zhuǎn)向如何構(gòu)建高質(zhì)量、高價值的專屬數(shù)據(jù)能力,而要實(shí)現(xiàn)從“模型驅(qū)動”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的根本性轉(zhuǎn)變,企業(yè)也亟待依靠下一代基礎(chǔ)設(shè)施的支撐——建設(shè)現(xiàn)代化、靈活且可擴(kuò)展的智能數(shù)據(jù)平臺,已成為重塑企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型新范式的關(guān)鍵所在。
01.
智能化轉(zhuǎn)型主戰(zhàn)場,
從模型到數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)移
曾幾何時,一支優(yōu)秀的算法團(tuán)隊(duì)足以構(gòu)筑企業(yè)的核心壁壘。但今天,隨著Llama、Mistral、DeepSeek 等開源模型的崛起,以及TensorFlow、PyTorch 等深度學(xué)習(xí)框架的日益成熟,再加上異構(gòu)加速計算技術(shù)將強(qiáng)大算力變得如水電般觸手可及,讓算法和算力資源正在迅速演變?yōu)椤盎A(chǔ)設(shè)施”,昔日的技術(shù)壁壘被快速消弭。
戴爾看來,當(dāng)前智能化轉(zhuǎn)型的主戰(zhàn)場已發(fā)生根本性轉(zhuǎn)移,瓶頸已從技術(shù)層(模型與算力)轉(zhuǎn)向了數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)層。
確實(shí)如此,數(shù)據(jù)對于智能應(yīng)用項(xiàng)目的成敗愈發(fā)關(guān)鍵。IDC 報告就指出,當(dāng)前企業(yè)在推進(jìn)智能化項(xiàng)目時普遍面臨數(shù)據(jù)層面的挑戰(zhàn):數(shù)據(jù)質(zhì)量、治理與可用性,被超過40%的企業(yè)認(rèn)定為規(guī)模化落地的主要障礙;更為嚴(yán)峻的是,高達(dá) 87% 的智能應(yīng)用項(xiàng)目因種種問題遲遲無法投入生產(chǎn)。這一切的背后,仍是那個樸素卻殘酷的原則——“垃圾進(jìn),垃圾出”。沒有高質(zhì)量、可信賴的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),再強(qiáng)大的算法和算力也無“用武之地”。
這也標(biāo)志著企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的重心,正從過去的“模型驅(qū)動”全面轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的新階段。
在“模型驅(qū)動”(Model-Centric)時期,市場的主要矛盾集中于技術(shù)資源瓶頸,表現(xiàn)為“缺乏適用的算法模型,算力成本高且供給稀缺”。彼時,企業(yè)的核心訴求非常直接:“我們需要更強(qiáng)大的模型和更多的GPU。”
而在當(dāng)前“數(shù)據(jù)驅(qū)動”(Data-Centric)的新范式下,主要矛盾已悄然轉(zhuǎn)變:“缺乏高質(zhì)量、高價值的領(lǐng)域?qū)I(yè)數(shù)據(jù),以及真正可規(guī)模化落地的業(yè)務(wù)場景”。企業(yè)的關(guān)注點(diǎn)也隨之變得更加務(wù)實(shí)和聚焦:“我們需要干凈、一致、真正可用的數(shù)據(jù),并且最終要能解決實(shí)際業(yè)務(wù)問題。”
戴爾認(rèn)為,每一家企業(yè)在長期運(yùn)營中積累的客戶行為數(shù)據(jù)、生產(chǎn)流程數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)、內(nèi)部知識文檔,都是其業(yè)務(wù)模式、組織文化和市場環(huán)境的獨(dú)特產(chǎn)物,這些深藏在企業(yè)內(nèi)部的“數(shù)據(jù)原油”,才是提煉出真正差異化智能價值的唯一原料,同時也構(gòu)成了企業(yè)在智能化時代最寬闊、最難以逾越的“護(hù)城河”。
正因如此,企業(yè)應(yīng)果斷將戰(zhàn)略重心,從一味追逐前沿的算法和模型,轉(zhuǎn)向?qū)?nèi)深耕數(shù)據(jù),通過系統(tǒng)性地梳理、整合與治理內(nèi)部數(shù)據(jù)資產(chǎn),并以此為基礎(chǔ),依托已有的成熟模型,利用企業(yè)專有數(shù)據(jù)進(jìn)行定向微調(diào)(Fine-tuning),并與實(shí)際業(yè)務(wù)場景深度結(jié)合——這才是企業(yè)在智能化競爭中實(shí)現(xiàn)差異化價值的最快路徑。
02.
端到端數(shù)據(jù)管道,
AI落地關(guān)鍵破局之道
當(dāng)然,認(rèn)識到數(shù)據(jù)的重要性只是第一步,如何高效地利用數(shù)據(jù)才是真正的挑戰(zhàn)。
基于此,戴爾科技提出了將數(shù)據(jù)視為“活資產(chǎn)”進(jìn)行管理和持續(xù)運(yùn)營的理念,并通過構(gòu)建端到端的智能數(shù)據(jù)管道,切實(shí)推動企業(yè)走向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”,讓洞察轉(zhuǎn)化為行動,讓數(shù)據(jù)持續(xù)創(chuàng)造價值。
戴爾認(rèn)為,要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),關(guān)鍵在于建立一套持續(xù)迭代的數(shù)據(jù)生命周期,而非傳統(tǒng)的線性瀑布流程,該生命周期貫穿數(shù)據(jù)應(yīng)用的每一個環(huán)節(jié),具體包括:數(shù)據(jù)采集→探索分析→標(biāo)注與注釋→清洗與預(yù)處理→數(shù)據(jù)增強(qiáng)→模型訓(xùn)練→錯誤分析→數(shù)據(jù)迭代與再部署,通過這樣的閉環(huán)流程,企業(yè)能夠不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量與模型表現(xiàn),真正實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的良性循環(huán)。
在此過程中,企業(yè)需完成兩個關(guān)鍵轉(zhuǎn)變:一方面,是賦能領(lǐng)域?qū)<遥⊿ME),不能再將業(yè)務(wù)專家隔離于技術(shù)流程之外,必須讓他們能夠直接參與到數(shù)據(jù)開發(fā)的核心環(huán)節(jié)中來,因?yàn)樗麄冏罾斫鈹?shù)據(jù)背后的業(yè)務(wù)邏輯與真實(shí)含義,且由一線業(yè)務(wù)人員直接參與數(shù)據(jù)標(biāo)注與驗(yàn)證,將極大提升數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)確性、可信度與實(shí)用價值;另一方面,是推行 “數(shù)據(jù)即代碼”的實(shí)踐理念,即對數(shù)據(jù)集實(shí)施嚴(yán)格的版本控制、自動化處理與持續(xù)監(jiān)控(MLOps),像管理代碼庫一樣精細(xì)管理數(shù)據(jù),只有做到每一次數(shù)據(jù)迭代都可追溯、可復(fù)現(xiàn)、可回滾,才能真正建立起可靠、高效的數(shù)據(jù)流水線。
而這一切的關(guān)鍵,都離不開底層基礎(chǔ)設(shè)施的有力支撐——數(shù)據(jù)管道必須能夠支持跨職能協(xié)同,并實(shí)現(xiàn)全生命周期的自動化運(yùn)營。因此,構(gòu)建能夠承載這一愿景的智能數(shù)據(jù)平臺,已成為企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的必經(jīng)之路。
其根本原因在于,一個強(qiáng)大、靈活且可擴(kuò)展的智能數(shù)據(jù)平臺,能夠幫助企業(yè)徹底打破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)架構(gòu)中常見的“四大枷鎖”:
一是,集中化瓶頸。集中式架構(gòu)要求所有數(shù)據(jù)流經(jīng)單一節(jié)點(diǎn),不僅容易造成數(shù)據(jù)傳輸延遲,更會帶來單點(diǎn)故障風(fēng)險,影響系統(tǒng)整體穩(wěn)定性。
二是,數(shù)據(jù)孤島。煙囪式架構(gòu)將數(shù)據(jù)封閉在不同部門或職能內(nèi)部,嚴(yán)重阻礙跨團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)共享與協(xié)同,導(dǎo)致數(shù)據(jù)流動效率低下。
三是,架構(gòu)僵化。缺乏彈性的架構(gòu)難以適應(yīng)快速變化的業(yè)務(wù)需求,也無法靈活接入新的數(shù)據(jù)源,致使數(shù)據(jù)策略滯后,難以發(fā)揮應(yīng)有效能。
最后,供應(yīng)商鎖定。過度依賴特定供應(yīng)商的專有架構(gòu),不僅限制了組織自由集成不同技術(shù)棧的能力,還可能帶來高昂成本,并阻礙新技術(shù)的引入與應(yīng)用。
由此可見,在智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵階段,真正的挑戰(zhàn)不僅在于認(rèn)識到數(shù)據(jù)的重要性,更在于如何高效地將其轉(zhuǎn)化為可運(yùn)營、可迭代的“活資產(chǎn)”,要實(shí)現(xiàn)這一轉(zhuǎn)變,關(guān)鍵在于打破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)架構(gòu)中的集中化瓶頸、數(shù)據(jù)孤島、架構(gòu)僵化與供應(yīng)商鎖定等“枷鎖”,而構(gòu)建面向未來的現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構(gòu),正是打破這些束縛的核心路徑——它不僅是企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵技術(shù)底座,更是在智能時代構(gòu)筑差異化競爭力和持續(xù)創(chuàng)新能力的戰(zhàn)略引擎。
03.全棧式解決方案,
助力智能應(yīng)用工程化落地
在此背景下,戴爾科技打造了一套強(qiáng)大、可擴(kuò)展、智能化的數(shù)據(jù)平臺和全棧式解決方案,該方案并非單一的產(chǎn)品,而是一套經(jīng)過實(shí)踐驗(yàn)證的完整架構(gòu)藍(lán)圖,深度融合的智能全棧解決方案,包括RAG框架、數(shù)據(jù)科學(xué)工作臺、訓(xùn)練與推理框架等核心模塊,能夠幫助企業(yè)構(gòu)建面向未來的現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構(gòu),形成端到端的智能數(shù)據(jù)體系,由此助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能應(yīng)用的工程化落地,更可系統(tǒng)性地支撐其邁向智能化發(fā)展的長遠(yuǎn)愿景。
首先,在數(shù)據(jù)底座方面,戴爾科技全新打造戴爾智能數(shù)據(jù)平臺(Dell AI Data Platform),該平臺以現(xiàn)代化數(shù)據(jù)湖倉(Dell Data Lakehouse)理念為核心,深度融合數(shù)據(jù)湖的彈性擴(kuò)展與成本效益,以及數(shù)據(jù)倉庫的高性能與治理能力,為企業(yè)構(gòu)建堅(jiān)實(shí)而智能的數(shù)據(jù)底座。
其核心架構(gòu)分為三層:數(shù)據(jù)核心層,以 Dell PowerScale存儲為基石,提供穩(wěn)定、可擴(kuò)展和高性能的數(shù)據(jù)存儲支撐;開放式數(shù)據(jù)表格與管理層,作為“智能引擎”,該層具備開放兼容的設(shè)計,支持多種數(shù)據(jù)格式的統(tǒng)一管理,無需移動數(shù)據(jù)即可實(shí)現(xiàn)高效訪問,有效應(yīng)對數(shù)據(jù)碎片化挑戰(zhàn),顯著提升分析效率;計算與數(shù)據(jù)收集層,負(fù)責(zé)匯聚存儲和計算資源,支持分析、推理等數(shù)據(jù)密集型任務(wù),幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集到智能應(yīng)用的全流程一體化,降低成本并增強(qiáng)實(shí)時決策能力。
事實(shí)上,戴爾智能數(shù)據(jù)平臺創(chuàng)新,在于其深度整合的功能架構(gòu)與前瞻的設(shè)計理念,如跨孤島數(shù)據(jù)索引與查詢,無需搬運(yùn)或轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù),即可實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的統(tǒng)一檢索與管理;統(tǒng)一用戶數(shù)據(jù)視角,通過標(biāo)準(zhǔn)SQL支持查詢各類結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),降低使用門檻;高效非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理方面,新增數(shù)據(jù)通過Dell RAG Connector組件可實(shí)時向量化,無需大規(guī)模計算資源,保證信息及時可查,并通過與 Elastic 合作開發(fā)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)引擎,進(jìn)一步支持向量、語義及混合搜索,賦能實(shí)時推薦、智能問答等業(yè)務(wù)場景。此外,在安全機(jī)制方面,平臺也構(gòu)建了三層縱深防護(hù)體系,從監(jiān)控、響應(yīng)到隔離實(shí)現(xiàn)了完全的閉環(huán)防護(hù),在復(fù)雜環(huán)境中為企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)提供持續(xù)可信的保護(hù)。
其次,在全棧式交付方面,戴爾科技提供智能平臺解決方案的全棧式交付能力,可幫助企業(yè)用戶規(guī)模化部署和擴(kuò)展智能應(yīng)用,其解決方案包括GPU計算集群構(gòu)建方案,支持從單機(jī)算力擴(kuò)展至分布式訓(xùn)練與推理集群,顯著提升業(yè)務(wù)吞吐、降低延遲,優(yōu)化計算資源利用;GPU集群管理與存儲網(wǎng)絡(luò)方案,提供包括存儲I/O網(wǎng)絡(luò)、帶內(nèi)/帶外管理網(wǎng)絡(luò)及上行業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的全棧網(wǎng)絡(luò)支持,搭載Dell PowerSwitch 系列網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)(400Gb/100Gb/25Gb/10Gb/GE),保障數(shù)據(jù)高速流通與系統(tǒng)可靠管理。
而智能集群管理解決方案,主要是通過 PowerOPS 智能運(yùn)維平臺、推理服務(wù)平臺及計算集群管理系統(tǒng),實(shí)現(xiàn) GPU 算力池化、資源統(tǒng)一調(diào)度與高效運(yùn)維;面向行業(yè)應(yīng)用的戴爾解決方案,主要推出了面向垂直領(lǐng)域的行業(yè)知識庫與智能體平臺、模型托管與代碼助手平臺,并結(jié)合應(yīng)用安全網(wǎng)關(guān),為企業(yè)提供安全、開箱即用的智能應(yīng)用支持;同時依托戴爾專業(yè)咨詢服務(wù),推動解決方案與業(yè)務(wù)深度融合。數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施(DCI)方案,則是全面應(yīng)對智算中心在配電、制冷、布線與空間規(guī)劃等“風(fēng)火水電”層面的核心挑戰(zhàn),為智能工作負(fù)載提供穩(wěn)定、高效且可持續(xù)擴(kuò)展的底層支撐。
最后,在專業(yè)服務(wù)與生態(tài)方面,戴爾科技不僅提供高性能、高可靠的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施,更提供從戰(zhàn)略咨詢、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、平臺實(shí)施、應(yīng)用集成到運(yùn)營優(yōu)化的“一站式”服務(wù),全面保障客戶從頂層設(shè)計到落地運(yùn)營的每一個關(guān)鍵階段。
在戰(zhàn)略咨詢階段,戴爾科技的團(tuán)隊(duì)可幫助企業(yè)制定與業(yè)務(wù)對齊的數(shù)字戰(zhàn)略與技術(shù)藍(lán)圖;數(shù)據(jù)準(zhǔn)備服務(wù)方面,通過清洗、標(biāo)注與合規(guī)檢查構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)集;平臺實(shí)施方面,實(shí)施團(tuán)隊(duì)依托成熟方法論,助力企業(yè)高效部署并與現(xiàn)有系統(tǒng)集成;應(yīng)用集成方面,則是支持基于開放API快速構(gòu)建和接入RAG、模型服務(wù)等智能應(yīng)用;運(yùn)營優(yōu)化方面,戴爾科技通過與技術(shù)伙伴及ISV合作,構(gòu)建靈活、前沿的解決方案生態(tài),持續(xù)賦能業(yè)務(wù)創(chuàng)新。
更為關(guān)鍵的是,戴爾科技的專業(yè)應(yīng)用服務(wù)始終以客戶的實(shí)際業(yè)務(wù)場景為錨點(diǎn),深入理解行業(yè)痛點(diǎn)與創(chuàng)新需求,助力客戶高效推進(jìn)智能化轉(zhuǎn)型。
如在智能應(yīng)用構(gòu)建方面,戴爾科技可幫助企業(yè)快速部署RAG知識庫,提升內(nèi)部知識管理效率;通過NLP2SQL工具實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)報表的自動生成,輔助管理層決策;提供支持多語種且保留格式的自助文檔翻譯服務(wù),滿足企業(yè)的國際化辦公需求;針對已建成算力平臺的性能優(yōu)化需求,戴爾科技提供專業(yè)調(diào)優(yōu)服務(wù),有效解決網(wǎng)絡(luò)帶寬不足與延遲問題,突破存儲性能與擴(kuò)展性瓶頸,并通過NVIDIA GDS等關(guān)鍵技術(shù)優(yōu)化顯著提升算力利用效率;而在解決復(fù)雜技術(shù)難題方面,戴爾科技也具備豐富經(jīng)驗(yàn),曾成功調(diào)試671B超大規(guī)模參數(shù)的推理性能瓶頸,解決第三方應(yīng)用在GPU服務(wù)器部署中長期未解決的推理性能障礙;將自建知識庫的GPU利用率從不足40%提升至90%以上,確保項(xiàng)目順利交付等等。
毫無疑問,在企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型已步入以“數(shù)據(jù)驅(qū)動”為核心的新階段,戴爾科技推出全棧式解決方案,助力企業(yè)打通從底層設(shè)施到頂層應(yīng)用的端到端的轉(zhuǎn)型路徑,必將最大化幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能應(yīng)用的工程化落地與持續(xù)創(chuàng)新。
04.實(shí)踐見真章,
重塑企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型新范式
正所謂“實(shí)踐見真章”。戴爾科技不僅提供端到端的全棧式解決方案,更在與行業(yè)客戶的深度共創(chuàng)中,持續(xù)沉淀實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)、迭代技術(shù)能力,既有力推動了企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的高效落地,也在持續(xù)探索中重塑企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的新范式。
案例一,某全球頂級電子設(shè)備制造商,就基于戴爾科技智能技術(shù)藍(lán)圖和全棧解決方案,為用戶打造160卡GPU的智算集群,用于工業(yè)場景智能應(yīng)用開發(fā)及規(guī)模部署。
據(jù)了解,該客戶曾面臨多重挑戰(zhàn),原有智能基礎(chǔ)設(shè)施依賴孤立項(xiàng)目驅(qū)動,導(dǎo)致資源分散、管理復(fù)雜、運(yùn)維成本高;在計算、存儲與網(wǎng)絡(luò)獨(dú)立選型的模式下,系統(tǒng)聯(lián)調(diào)與性能優(yōu)化難度大;同時,從傳統(tǒng)計算設(shè)備升級至復(fù)雜智算集群,并對接快速迭代的模型與應(yīng)用,也對團(tuán)隊(duì)技術(shù)能力提出了更高要求。
針對以上痛點(diǎn),戴爾科技提供了全棧式技術(shù)藍(lán)圖,助力客戶實(shí)現(xiàn)AI基礎(chǔ)設(shè)施的統(tǒng)一規(guī)劃、集中管理與彈性調(diào)度,方案采用Dell PowerEdge GPU加速服務(wù)器,構(gòu)建160卡高性能GPU計算集群,并搭配經(jīng)NVIDIA SuperPOD認(rèn)證的橫向擴(kuò)展存儲架構(gòu),為企業(yè)提供透明、動態(tài)分層的存儲服務(wù);在網(wǎng)絡(luò)層面,戴爾集成構(gòu)建了覆蓋GPU計算、存儲I/O、業(yè)務(wù)訪問及系統(tǒng)管理的多平面高性能網(wǎng)絡(luò),全面提升集群協(xié)作效率與資源利用率。
值得一提的是,戴爾科技不僅提供整體解決方案的交付與售后支持,還通過解決方案創(chuàng)新中心持續(xù)為客戶驗(yàn)證國內(nèi)外前沿模型驗(yàn)證,分享落地經(jīng)驗(yàn),助力客戶在持續(xù)演進(jìn)的技術(shù)環(huán)境中保持領(lǐng)先。
案例二,為應(yīng)對某企業(yè)在構(gòu)建高效、高性能智能平臺過程中的核心需求,戴爾科技也提供了覆蓋硬件、軟件與服務(wù)的端到端解決方案,助力其實(shí)現(xiàn)智能化能力的快速落地與高效運(yùn)營。
該企業(yè)的主要訴求包括,需要快速構(gòu)建并部署功能完備、性能卓越的基礎(chǔ)設(shè)施平臺;在超大規(guī)模參數(shù)模型環(huán)境下,保障高并發(fā)推理服務(wù)具備低延遲與高穩(wěn)定性的響應(yīng)能力;以及為企業(yè)級智能助手應(yīng)用提供開箱即用、易于集成且模型中立的軟件工具平臺。
為此,戴爾科技依托“基礎(chǔ)架構(gòu)方案+咨詢實(shí)施服務(wù)+行業(yè)應(yīng)用生態(tài)”的三位一體能力,為該企業(yè)提供了經(jīng)解決方案創(chuàng)新中心驗(yàn)證與效能優(yōu)化的全棧服務(wù),其中高性能基礎(chǔ)架構(gòu)部署方面,通過2臺PowerEdge XE9680加速服務(wù)器及 PowerSwitch Z9432F 400GbE 交換機(jī),構(gòu)建高性能計算與網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ),提升分布式推理效率與資源利用率。
同時,現(xiàn)場工程實(shí)施與調(diào)優(yōu)服務(wù)方面,戴爾科技服務(wù)團(tuán)隊(duì)提供現(xiàn)場部署與優(yōu)化支持,協(xié)助企業(yè)實(shí)現(xiàn)大規(guī)模模型的高并發(fā)、低延遲推理,保障系統(tǒng)穩(wěn)定可靠;開箱即用的軟件生態(tài)支持方面,戴爾科技提供了MaxKB RAG 知識庫平臺軟件,具備高度靈活性,可無縫嵌入第三方系統(tǒng),幫助企業(yè)快速構(gòu)建和集成智能助手應(yīng)用。
最終,通過戴爾科技的全棧方案賦能,該企業(yè)不僅大幅縮短了智能平臺的建設(shè)周期,更在真實(shí)業(yè)務(wù)場景中實(shí)現(xiàn)了高效、穩(wěn)定、可持續(xù)的智能化運(yùn)營與創(chuàng)新突破。
總的來說,在企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型邁向縱深之際,競逐模型規(guī)模與算力速度的喧囂正逐漸退去,一個更加理性、務(wù)實(shí)的新階段已然到來。放眼未來,盡管算法的“星辰大海”令人神往,但真正支撐企業(yè)智能化落地與持續(xù)進(jìn)化的,始終是腳下那片深厚而獨(dú)特的“數(shù)據(jù)沃土”。
這也意味著,投資一個強(qiáng)大、可擴(kuò)展、智能化的數(shù)據(jù)平臺,就是投資企業(yè)未來的核心競爭力。在此過程中,積極攜手戴爾科技這樣的合作伙伴,并依托其全棧式解決方案構(gòu)建現(xiàn)代化智能數(shù)據(jù)平臺,企業(yè)才能真正釋放自身數(shù)據(jù)資產(chǎn)的巨大潛力,決勝于智能化新時代。
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