戴尔利用面向人工智能工厂工作负载的全栈组件增强了PowerScale横向扩展集群文件系统阵列。
我们曾报道过VAST Data的人工智能堆栈方法和NetApp针对ONTAP的人工智能架构开发项目。现在,戴尔正在推出自己的全面人工智能堆栈产品,从PowerScale硬件和软件到具有大规模数据源摄取、矢量化和元数据处理功能的Data Lakehouse。这伴随着其PowerEdge XE9712(Nvidia GB200)和 M7725(水冷式 AMD Epyc)服务器以及基于 OCP 的水冷式集成机架 IR7000 系统,它们为这些人工智能工厂产品提供了计算能力和机架外壳。
戴尔基础架构解决方案集团总裁Arthur Lewis表示: “当今的数据中心无法满足人工智能的需求,这就需要采用模块化、灵活高效设计的高密度计算和液体冷却创新技术。这些新系统可提供企业所需的性能,使其在快速发展的人工智能领域保持竞争力。
PowerScale系统实际上是直接连接存储的PowerEdge服务器,使用OneFS操作系统。这些系统可以由3到252个节点组成集群。PowerScale现在支持200 Gbps以太网和InfiniBand前端网络,将以前的网络速度提高了一倍,吞吐量增加了63%。
OneFS现在支持61TB QLC(4bits/cell)固态硬盘来提高容量,比以前最大30.72 TB的硬盘容量提高了近一倍。此外,OneFS还为Data Lakehouse提供了元数据导出功能,并增强了软件功能,简化了向 Elasticsearch 数据库导出元数据的过程,从而提高了查询效率。跨地理分布集群的元数据可以组合起来,提供全局视图。
Data Lakehouse可以将这些元数据与从其他联合来源获取的其他数据结合起来。它将支持Iceberg等开放式表格格式,并将扩展到支持矢量数据库。此外,它还能从文件中提取内容元数据,增强其文件级元数据,并实现全上下文搜索。
Data Lakehouse可对Elasticsearch和开放格式扫描进行本地查询。其目的是通过使用SQL、矢量、词法和语义搜索数据使查询响应更加准确。
即将推出的戴尔文档加载器适用于Nvidia NeMo服务和检索增强生成(RAG)框架,旨在帮助客户缩短数据湖摄取数据的时间,降低计算和GPU成本。
戴尔表示,戴尔Data Lakehouse数据管理平台的增强功能可节省客户的时间,并通过灾难恢复、自动模式发现、全面的管理API和自助式全栈升级改善运营。
该公司宣布推出新服务,帮助PowerScale-Data Lakehouse客户,包括数据编目优化服务(Optimization Services for Data Cataloging)和数据管道实施服务(Implementation Services for Data Pipelines)。
戴尔生成式人工智能解决方案与英特尔合作,为人工智能部署提供联合设计、测试、验证、预配置和灵活的平台。这些解决方案采用配备英特尔Gaudi 3 AI加速器的PowerEdge XE9680 服务器,以及戴尔存储、网络、服务和开源软件栈。这些平台面向内容创建、数字助理、设计和数据创建、代码生成以及其他的生成式人工智能工作负载。
上市时间
好文章,需要你的鼓励
字节跳动智能创作实验室发布革命性AI视频数据集Phantom-Data,解决视频生成中的"复制粘贴"问题。该数据集包含100万个跨场景身份一致配对,通过三阶段构建流程实现主体检测、多元化检索和身份验证,显著提升文本遵循能力和视频质量。
这是一项关于计算机视觉技术突破的研究,由多家知名院校联合完成。研究团队开发了LINO-UniPS系统,能让计算机像人眼一样从不同光照下的照片中准确识别物体真实的表面细节,解决了传统方法只能在特定光照条件下工作的局限性,为虚拟现实、文物保护、工业检测等领域带来重要应用前景。
被盗凭证导致80%的企业数据泄露。随着AI智能体投入生产,管理10万员工的企业将需要处理超过100万个身份。传统身份访问管理架构无法应对智能体AI的大规模部署。领先厂商正采用蓝牙低功耗技术替代硬件令牌,实现基于距离的身份验证。行为分析可实时捕获被入侵的智能体,零信任架构扩展至智能体部署。这代表了自云计算普及以来最重要的安全变革。
这篇文章介绍了北京人工智能研究院开发的OmniGen2模型,一个能够同时处理文字转图像、图像编辑和情境生成的全能AI系统。该模型采用双轨制架构,分别处理文本和图像任务,并具备独特的自我反思机制,能够自动检查和改进生成结果。研究团队还开发了专门的数据构建流程和OmniContext评测基准,展现了开源模型的强大潜力。