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通過AI優(yōu)化業(yè)務流程和決策支持的核心技術有哪些？
影響AI應用效果的核心技術包括：AI模型的選型及調優(yōu)；高質量的數據采集及數據治理；高效能的、支持AI工程化部署和擴容的AI基礎設施平臺；行業(yè)領域知識積淀等。
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AI-First戰(zhàn)略與企業(yè)的數字化轉型有什么聯系？
Dell AI-First戰(zhàn)略目標是幫助企業(yè)用戶通過預驗證的AI解決方案體系，更快速、更高效地實現AI應用的工程化落地，從而借助AI技術幫助企業(yè)用戶加速數字化轉型進程。
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請問哪些企業(yè)已經成功應用了AI-First戰(zhàn)略，取得了什么顯著成果？
過往我們已經看到很多企業(yè)用戶借助AI技術和Dell AI解決方案，實現AI應用的場景化落地，幫助企業(yè)用戶實現降本增效，比如制造行業(yè)用戶通過AI技術實現工業(yè)產品質檢、行業(yè)知識庫搭建、工藝參數優(yōu)化、預測性維護等；零售行業(yè)用戶通過AI技術實現精準營銷、商品智能識別分類與貨損防護；金融行業(yè)用戶將AI技術應用于保險理賠、風控、算法交易等領域。
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戴爾如何通過技術基礎設施支持AI-First戰(zhàn)略？
Dell AI-First技術戰(zhàn)略包含基礎設施、數據、開放生態(tài)、服務、應用場景用例等多個維度，在AI基礎設施涉及的領域包含AI異構計算、非結構化數據存儲、網絡、數據保護、數據中心基礎設施，以及前端AI PC、AI工作站等。全棧式AI解決方案，涉及到IT基礎設施領域的很多組件，只有經過有效的整合、適配和預驗證工作，才能幫助企業(yè)在構建AI平臺的進程中減少工程化的困難和挑戰(zhàn)。
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AI-First戰(zhàn)略在系統(tǒng)架構和IT資源方面需要做哪些調整來支持AI應用的計算、存儲和網絡需求？
AI時代，特別是針對LLM的預訓練/微調和推理部署，在IT系統(tǒng)層面，需要應對的挑戰(zhàn)和改變包括但不限于：1）AI應用所消耗的計算力呈現指數級增長，更大規(guī)模的AI異構計算平臺的部署與運維；2）AI計算從單機計算向大規(guī)模分布式訓練的轉化；3）AI訓練及推理過程中海量非結構化數據的存儲與數據保護；4）AI分布式訓練過程中對多機通信的帶寬壓力；5）高功耗的GPU加速服務器需要進行數據中心基礎設施的供電、散熱及承重的重新設計。
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目前企業(yè)在推行AI-First戰(zhàn)略過程中面臨的最大技術挑戰(zhàn)是什么？
支撐AI應用開發(fā)與模型訓練的數據準備；AI平臺的快速搭建、快速投產。
AI-First戰(zhàn)略對不同行業(yè)的應用場景有哪些不同？
AI在不同行業(yè)的應用場景是比較多元的，有一些通用的場景如人臉識別、智能視頻分析、智能客服、對話式機器人、行業(yè)知識庫等，更多的是與行業(yè)領域結合的行業(yè)應用場景，比如金融行業(yè)的算法交易、智能風控、智能閃賠；制造行業(yè)的產品質檢、工藝參數優(yōu)化、自動化排產；零售行業(yè)的無人貨架、智能稱重、商品識別、精準營銷等；醫(yī)療/法律領域的專業(yè)知識問答機器人、專業(yè)文案生成等。
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AI-First戰(zhàn)略怎么幫助企業(yè)在競爭中領先？
我們寄希望通過全棧式的AI平臺解決方案，幫助企業(yè)用戶縮短AI應用的開發(fā)周期，更快投產，更快實現業(yè)務成效。
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如何評估企業(yè)在AI-First戰(zhàn)略中的技術成熟度？
我們認為可以從幾個不同的維度來進行成熟度評估：人員，包括掌握AI技術的人力儲備及技術經驗；數據，用于支撐AI應用開發(fā)和模型迭代的數據量及數據質量；用例，AI應用場景的選型、技術實現的難度、AI應用效果的預期等。
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現代化AI數據中心的硬件架構有哪些關鍵組件？
現代化的AI數據中心的硬件組件，包括AI異構計算平臺、AI數據存儲平臺、網絡通信平臺、集群管理與資源調度軟件平臺、AI數據中心基礎設施等。
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如何利用高性能計算（HPC）優(yōu)化AI數據中心的整體性能？
HPC在AI數據中心的應用場景，主要在AI模型預訓練和大規(guī)模微調場景，通過多機并行實現AI GPU分布式訓練，硬件層面需要高效能的網絡和I/O存儲設備支持，軟件層面需要在框架軟件或者加速庫軟件針對AI模型機制進行集群邏輯拓撲和通信機制的優(yōu)化，如當前廣泛使用的NVIDIA NCCL、DeepSpeed正在做的工作，以提升GPU分布式訓練過程中的實際并行加速效率。
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數據中心的冷卻系統(tǒng)在AI計算中的重要性體現在哪里？
目前在AI計算中，GPU是使用最為廣泛的加速技術，而GPU屬于高功耗的部件，配套GPU服務器以及數據中心冷卻系統(tǒng)，包括智能風冷，以及液冷技術（冷板式/浸沒式），針對不同功耗、不同密度的GPU計算硬件，設計針對性的冷卻解決方案。
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戴爾的PowerEdge服務器如何滿足AI工作負載的特殊需求？戴爾的PowerEdge服務器設計是否上考慮了AI工作負載的高算力需求？采用了什么加速器？
Dell在過去4代PowerEdge服務器平臺上，都有專門針對GPU設計的服務器機型。在這些機型上，針對服務器的供電、散熱設計，以及GPU之間的通信機制，iDRAC帶外管理面向GPU的實時監(jiān)控，都與通用的x86服務器有所不同。Dell目前可以支持NVIDIA、AMD、Intel等廠商的AI加速技術。
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在數據中心中，如何處理AI模型訓練對算力和存儲的高要求？
算力層面，通過橫向擴展的GPU計算集群，多機GPU分布式訓練，提供更高的計算性能，目前在大規(guī)模AI模型訓練中都在采用這樣的架構技術。存儲層面，需要采用橫向擴展的并行或者分布式存儲架構，以實現更高的存儲帶寬和容量擴展，同時在存儲協(xié)議支持、多租戶支持、動態(tài)數據存儲訪問特性上，需要做更全面的技術支持。
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數據中心現代化對于企業(yè)實施AI戰(zhàn)略有何幫助？其中哪些是AI應用所需要的關鍵條件？通過現代化改造，企業(yè)如何更好地支持AI模型的訓練和部署？
我們會把AI數據中心的關鍵組件，以四個漢字概括：算、網、存、管。
如何通過網絡優(yōu)化來提升AI數據中心的吞吐量和降低延遲？
提升單端口的通道帶寬；提高單臺AI計算服務器網口與AI加速卡的配比；通過GPU Direct RDMA技術降低通信延遲；軟件和模型層面優(yōu)化數據并行與模型并行的通信機制。提升單端口的通道帶寬；提高單臺AI計算服務器網口與AI加速卡的配比；通過GPU Direct RDMA技術降低通信延遲；軟件和模型層面優(yōu)化數據并行與模型并行的通信機制。通過對無損網絡的支持，解決基于流的擁塞控制和流量均衡。提升單端口的通道帶寬；提高單臺AI計算服務器網口與AI加速卡的配比；通過GPU Direct RDMA技術降低通信延遲；軟件和模型層面優(yōu)化數據并行與模型并行的通信機制。提升單端口的通道帶寬；提高單臺AI計算服務器網口與AI加速卡的配比；通過GPU Direct RDMA技術降低通信延遲；軟件和模型層面優(yōu)化數據并行與模型并行的通信機制。通過對無損網絡的支持，解決基于流的擁塞控制和流量均衡。
在多租戶環(huán)境下，如何確保AI數據中心的安全性和穩(wěn)定性？
存儲系統(tǒng)層面，需要更好的支持多租戶的實現機制；同時，在系統(tǒng)管理平臺軟件層面，需要對用戶角色、資源訪問權限、數據訪問權限，做更精細化地設置與管理。
在邊緣計算與數據中心的結合中，AI應用如何獲益？
AI與邊緣計算的結合，是目前AI技術應用的一個熱點和趨勢，讓AI技術更快速響應業(yè)務，降低網絡通信壓力。在邊緣場景實現AI技術，可能需要比數據中心場景，需要做更多的AI模型輕量化工作（如模型量化、壓縮、剪枝等），配套AI模型應用的硬件平臺可能也需要對部署環(huán)境有更強的適應能力（如機箱尺寸、溫度濕度等環(huán)境適應能力）。
如何確保數據中心的擴展性以滿足不斷增長的AI需求？
需要要求AI數據中心的各個組件，包括網絡架構、存儲架構、機房設施硬件架構等，在設計之出就要有充分的可擴展性，這也是Dell AI-First技術藍圖和參考架構的價值所在。
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戴爾與NVIDIA合作的硬件和軟件技術有哪些核心亮點？
Dell和NVIDIA是全球戰(zhàn)略合作伙伴，在Dell AI-First技術戰(zhàn)略藍圖中，與NVIDIA的技術合作是非常重要的環(huán)節(jié)。包括NVIDIA AI軟件套件包NVIDIA AI Enterprise，是Dell AI解決方案重要的軟件組件部分。Dell PowerScale數據存儲系統(tǒng)，今年年初通過了NVIDIA SuperPOD的官方存儲認證，是業(yè)界首款基于以太網的SuperPOD存儲認證系統(tǒng)。Dell計算平臺，提供對NVIDIA全系列數據中心GPU的選型支持。
AI工廠在數據處理和模型訓練上提供了哪些技術優(yōu)勢？
AI factory和多租戶的AI數據中心主要是場景不同，AI factory主要專注于基座大模型的預訓練和定制化大模型的微調，而多租戶的AI數據中心面向需求更廣泛些。美國的主要基座大模型startup基本都是租用云服務商的基礎設施，AI factory在物理隔離上要簡單些。
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NVIDIA的GPU技術如何在AI工廠中加速深度學習模型的訓練？
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Dell AI Factory如何實現多種AI工具和平臺的集成？
首先，Dell AI Factory是一套預驗證的解決方案架構，各個軟件組件是經過預先測試和驗證的，以保證版本之間的軟件兼容性；另外，Dell也可以提供如PowerAnsible 實現快速部署和自動化運維的軟件工具包。
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AI優(yōu)化的以太網Fabric架構如何提升數據中心的網絡帶寬和穩(wěn)定性？
通過rail或spine+leaf的網絡架構，采用高密度400G.或800G交換機，400G到GPU server的連接，來增加帶寬實現高速互聯
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在AI計算中，如何通過以太網Fabric降低通信延遲和提高吞吐量？
通過RoCE V2，cut through switching，dynamic routing，基于流的擁塞控制和流量均衡來降低延遲和提高網絡帶寬效能
AI優(yōu)化的Fabric網絡架構如何支持生成式AI模型的大規(guī)模分布式訓練？
在AI fabric 的scalability方面，通過Rail或spine+leaf的兩層甚至三層架構，來支持大規(guī)模GPU cluster
AI工廠中的高性能計算如何提升生成式AI的應用效果？
現在AI工廠的應用主要集中在哪些領域？
AI工廠不是指專注某些特殊應用，很多客戶由于各種原因無法使用GPU多租戶的方式，選擇自建AI工廠
戴爾的網絡解決方案如何幫助企業(yè)實現AI優(yōu)化的Fabric部署
Dell的Broadcom Tomahawak4或5的400G，800G交換機加上SONiC 的OS對AI的支持，可以實現8000GPU以內的fabric需求
戴爾推薦哪些服務器型號適用于高性能計算和人工智能工作負載？
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戴爾的Live Optics工具如何協(xié)助基礎設施規(guī)劃，它有哪些獨特功能？
在配置算力基礎架構時，應如何考慮散熱管理以確保設備的可靠性和性能？
通過AI優(yōu)化業(yè)務流程和決策支持的核心技術有哪些？
影響AI應用效果的核心技術包括：AI模型的選型及調優(yōu)；高質量的數據采集及數據治理；高效能的、支持AI工程化部署和擴容的AI基礎設施平臺；行業(yè)領域知識積淀等。
AI-First戰(zhàn)略與企業(yè)的數字化轉型有什么聯系？
Dell AI-First戰(zhàn)略目標是幫助企業(yè)用戶通過預驗證的AI解決方案體系，更快速、更高效地實現AI應用的工程化落地，從而借助AI技術幫助企業(yè)用戶加速數字化轉型進程。
請問哪些企業(yè)已經成功應用了AI-First戰(zhàn)略，取得了什么顯著成果？
過往我們已經看到很多企業(yè)用戶借助AI技術和Dell AI解決方案，實現AI應用的場景化落地，幫助企業(yè)用戶實現降本增效，比如制造行業(yè)用戶通過AI技術實現工業(yè)產品質檢、行業(yè)知識庫搭建、工藝參數優(yōu)化、預測性維護等；零售行業(yè)用戶通過AI技術實現精準營銷、商品智能識別分類與貨損防護；金融行業(yè)用戶將AI技術應用于保險理賠、風控、算法交易等領域。
戴爾如何通過技術基礎設施支持AI-First戰(zhàn)略？
Dell AI-First技術戰(zhàn)略包含基礎設施、數據、開放生態(tài)、服務、應用場景用例等多個維度，在AI基礎設施涉及的領域包含AI異構計算、非結構化數據存儲、網絡、數據保護、數據中心基礎設施，以及前端AI PC、AI工作站等。全棧式AI解決方案，涉及到IT基礎設施領域的很多組件，只有經過有效的整合、適配和預驗證工作，才能幫助企業(yè)在構建AI平臺的進程中減少工程化的困難和挑戰(zhàn)。
AI-First戰(zhàn)略在系統(tǒng)架構和IT資源方面需要做哪些調整來支持AI應用的計算、存儲和網絡需求？
AI時代，特別是針對LLM的預訓練/微調和推理部署，在IT系統(tǒng)層面，需要應對的挑戰(zhàn)和改變包括但不限于：1）AI應用所消耗的計算力呈現指數級增長，更大規(guī)模的AI異構計算平臺的部署與運維；2）AI計算從單機計算向大規(guī)模分布式訓練的轉化；3）AI訓練及推理過程中海量非結構化數據的存儲與數據保護；4）AI分布式訓練過程中對多機通信的帶寬壓力；5）高功耗的GPU加速服務器需要進行數據中心基礎設施的供電、散熱及承重的重新設計。
目前企業(yè)在推行AI-First戰(zhàn)略過程中面臨的最大技術挑戰(zhàn)是什么？
支撐AI應用開發(fā)與模型訓練的數據準備；AI平臺的快速搭建、快速投產。
AI-First戰(zhàn)略對不同行業(yè)的應用場景有哪些不同？
AI在不同行業(yè)的應用場景是比較多元的，有一些通用的場景如人臉識別、智能視頻分析、智能客服、對話式機器人、行業(yè)知識庫等，更多的是與行業(yè)領域結合的行業(yè)應用場景，比如金融行業(yè)的算法交易、智能風控、智能閃賠；制造行業(yè)的產品質檢、工藝參數優(yōu)化、自動化排產；零售行業(yè)的無人貨架、智能稱重、商品識別、精準營銷等；醫(yī)療/法律領域的專業(yè)知識問答機器人、專業(yè)文案生成等。
AI-First戰(zhàn)略怎么幫助企業(yè)在競爭中領先？
我們寄希望通過全棧式的AI平臺解決方案，幫助企業(yè)用戶縮短AI應用的開發(fā)周期，更快投產，更快實現業(yè)務成效。
如何評估企業(yè)在AI-First戰(zhàn)略中的技術成熟度？
我們認為可以從幾個不同的維度來進行成熟度評估：人員，包括掌握AI技術的人力儲備及技術經驗；數據，用于支撐AI應用開發(fā)和模型迭代的數據量及數據質量；用例，AI應用場景的選型、技術實現的難度、AI應用效果的預期等。
現代化AI數據中心的硬件架構有哪些關鍵組件？
現代化的AI數據中心的硬件組件，包括AI異構計算平臺、AI數據存儲平臺、網絡通信平臺、集群管理與資源調度軟件平臺、AI數據中心基礎設施等。
如何利用高性能計算（HPC）優(yōu)化AI數據中心的整體性能？
HPC在AI數據中心的應用場景，主要在AI模型預訓練和大規(guī)模微調場景，通過多機并行實現AI GPU分布式訓練，硬件層面需要高效能的網絡和I/O存儲設備支持，軟件層面需要在框架軟件或者加速庫軟件針對AI模型機制進行集群邏輯拓撲和通信機制的優(yōu)化，如當前廣泛使用的NVIDIA NCCL、DeepSpeed正在做的工作，以提升GPU分布式訓練過程中的實際并行加速效率。
數據中心的冷卻系統(tǒng)在AI計算中的重要性體現在哪里？
目前在AI計算中，GPU是使用最為廣泛的加速技術，而GPU屬于高功耗的部件，配套GPU服務器以及數據中心冷卻系統(tǒng)，包括智能風冷，以及液冷技術（冷板式/浸沒式），針對不同功耗、不同密度的GPU計算硬件，設計針對性的冷卻解決方案。
戴爾的PowerEdge服務器如何滿足AI工作負載的特殊需求？戴爾的PowerEdge服務器設計是否上考慮了AI工作負載的高算力需求？采用了什么加速器？
Dell在過去4代PowerEdge服務器平臺上，都有專門針對GPU設計的服務器機型。在這些機型上，針對服務器的供電、散熱設計，以及GPU之間的通信機制，iDRAC帶外管理面向GPU的實時監(jiān)控，都與通用的x86服務器有所不同。Dell目前可以支持NVIDIA、AMD、Intel等廠商的AI加速技術。
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在數據中心中，如何處理AI模型訓練對算力和存儲的高要求？
算力層面，通過橫向擴展的GPU計算集群，多機GPU分布式訓練，提供更高的計算性能，目前在大規(guī)模AI模型訓練中都在采用這樣的架構技術。存儲層面，需要采用橫向擴展的并行或者分布式存儲架構，以實現更高的存儲帶寬和容量擴展，同時在存儲協(xié)議支持、多租戶支持、動態(tài)數據存儲訪問特性上，需要做更全面的技術支持。
數據中心現代化對于企業(yè)實施AI戰(zhàn)略有何幫助？其中哪些是AI應用所需要的關鍵條件？通過現代化改造，企業(yè)如何更好地支持AI模型的訓練和部署？
我們會把AI數據中心的關鍵組件，以四個漢字概括：算、網、存、管。
如何通過網絡優(yōu)化來提升AI數據中心的吞吐量和降低延遲？
提升單端口的通道帶寬；提高單臺AI計算服務器網口與AI加速卡的配比；通過GPU Direct RDMA技術降低通信延遲；軟件和模型層面優(yōu)化數據并行與模型并行的通信機制。提升單端口的通道帶寬；提高單臺AI計算服務器網口與AI加速卡的配比；通過GPU Direct RDMA技術降低通信延遲；軟件和模型層面優(yōu)化數據并行與模型并行的通信機制。通過對無損網絡的支持，解決基于流的擁塞控制和流量均衡。提升單端口的通道帶寬；提高單臺AI計算服務器網口與AI加速卡的配比；通過GPU Direct RDMA技術降低通信延遲；軟件和模型層面優(yōu)化數據并行與模型并行的通信機制。提升單端口的通道帶寬；提高單臺AI計算服務器網口與AI加速卡的配比；通過GPU Direct RDMA技術降低通信延遲；軟件和模型層面優(yōu)化數據并行與模型并行的通信機制。通過對無損網絡的支持，解決基于流的擁塞控制和流量均衡。
在多租戶環(huán)境下，如何確保AI數據中心的安全性和穩(wěn)定性？
存儲系統(tǒng)層面，需要更好的支持多租戶的實現機制；同時，在系統(tǒng)管理平臺軟件層面，需要對用戶角色、資源訪問權限、數據訪問權限，做更精細化地設置與管理。
在邊緣計算與數據中心的結合中，AI應用如何獲益？
AI與邊緣計算的結合，是目前AI技術應用的一個熱點和趨勢，讓AI技術更快速響應業(yè)務，降低網絡通信壓力。在邊緣場景實現AI技術，可能需要比數據中心場景，需要做更多的AI模型輕量化工作（如模型量化、壓縮、剪枝等），配套AI模型應用的硬件平臺可能也需要對部署環(huán)境有更強的適應能力（如機箱尺寸、溫度濕度等環(huán)境適應能力）。
如何確保數據中心的擴展性以滿足不斷增長的AI需求？
需要要求AI數據中心的各個組件，包括網絡架構、存儲架構、機房設施硬件架構等，在設計之出就要有充分的可擴展性，這也是Dell AI-First技術藍圖和參考架構的價值所在。
戴爾與NVIDIA合作的硬件和軟件技術有哪些核心亮點？
Dell和NVIDIA是全球戰(zhàn)略合作伙伴，在Dell AI-First技術戰(zhàn)略藍圖中，與NVIDIA的技術合作是非常重要的環(huán)節(jié)。包括NVIDIA AI軟件套件包NVIDIA AI Enterprise，是Dell AI解決方案重要的軟件組件部分。Dell PowerScale數據存儲系統(tǒng)，今年年初通過了NVIDIA SuperPOD的官方存儲認證，是業(yè)界首款基于以太網的SuperPOD存儲認證系統(tǒng)。Dell計算平臺，提供對NVIDIA全系列數據中心GPU的選型支持。
AI工廠在數據處理和模型訓練上提供了哪些技術優(yōu)勢？
AI factory和多租戶的AI數據中心主要是場景不同，AI factory主要專注于基座大模型的預訓練和定制化大模型的微調，而多租戶的AI數據中心面向需求更廣泛些。美國的主要基座大模型startup基本都是租用云服務商的基礎設施，AI factory在物理隔離上要簡單些。
NVIDIA的GPU技術如何在AI工廠中加速深度學習模型的訓練？
Dell AI Factory如何實現多種AI工具和平臺的集成？
首先，Dell AI Factory是一套預驗證的解決方案架構，各個軟件組件是經過預先測試和驗證的，以保證版本之間的軟件兼容性；另外，Dell也可以提供如PowerAnsible 實現快速部署和自動化運維的軟件工具包。
AI優(yōu)化的以太網Fabric架構如何提升數據中心的網絡帶寬和穩(wěn)定性？
通過rail或spine+leaf的網絡架構，采用高密度400G.或800G交換機，400G到GPU server的連接，來增加帶寬實現高速互聯
在AI計算中，如何通過以太網Fabric降低通信延遲和提高吞吐量？
通過RoCE V2，cut through switching，dynamic routing，基于流的擁塞控制和流量均衡來降低延遲和提高網絡帶寬效能
AI優(yōu)化的Fabric網絡架構如何支持生成式AI模型的大規(guī)模分布式訓練？
在AI fabric 的scalability方面，通過Rail或spine+leaf的兩層甚至三層架構，來支持大規(guī)模GPU cluster
AI工廠中的高性能計算如何提升生成式AI的應用效果？
戴爾的網絡解決方案如何幫助企業(yè)實現AI優(yōu)化的Fabric部署
Dell的Broadcom Tomahawak4或5的400G，800G交換機加上SONiC 的OS對AI的支持，可以實現8000GPU以內的fabric需求
戴爾推薦哪些服務器型號適用于高性能計算和人工智能工作負載？
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在配置算力基礎架構時，應如何考慮散熱管理以確保設備的可靠性和性能？
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讓一起來聆聽用戶真實的心聲，并通過一段漫畫之旅，以及行業(yè)“智囊”們的深度解讀，全面了解面向AI 的數據中心的挑戰(zhàn)，行業(yè)用戶的思考，以及戴爾科技如何通過強大的現代化可擴展的數據中心解決方案來助力企業(yè)數字化轉型。
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