Dell Technologies ha annunciato importanti aggiornamenti alla sua AI Data Platform con l’obiettivo di offrire ai clienti soluzioni più avanzate per supportare l’intero ciclo di vita dei workload AI, dalla preparazione dei dati fino all’inferenza in produzione.

Oggi le organizzazioni si trovano a gestire quantità sempre maggiori di dati, spesso destrutturati e non immediatamente fruibili. Solo una piccola parte di queste informazioni è utilizzabile per applicazioni di IA generativa e per trasformare questo potenziale in valore concreto, servono soluzioni capaci di indicizzare i contenuti in modo continuo, sfruttare motori di ricerca vettoriale per il recupero semantico e garantire accesso unificato a dati distribuiti tra più silos.

In questo contesto, Dell AI Data Platform introduce miglioramenti sostanziali in termini di acquisizione, trasformazione, recupero e calcolo dei dati non strutturati per semplificare e accelerare lo sviluppo di applicazioni IA affidabili, fornendo informazioni di qualità in tempo reale.

Il cuore della piattaforma è costituito da motori di storage e dati specializzati, che connettono direttamente gli agenti IA ai dati aziendali. A rafforzarne le capacità arriva la collaborazione con NVIDIA, che ha integrato il reference design della propria AI Data Platform. La combinazione tra i motori di Dell e il software accelerato da GPU NVIDIA consente di ridurre i tempi di preparazione dei dati, migliorare le prestazioni end-to-end e accelerare l’inferenza e l’analisi dei modelli IA generativi.

Una delle novità più significative è il motore di dati non strutturati sviluppato in collaborazione con Elastic, azienda leader nell’intelligenza artificiale per la ricerca. Questo componente è stato progettato per fornire accesso in tempo reale e sicuro a grandi set di dati destrutturati, abilitando ricerca vettoriale avanzata, recupero semantico e ricerca ibrida per parole chiave.

Dell AI Data Platform

Il motore sfrutta inoltre l’accelerazione GPU per offrire prestazioni elevate in scenari complessi, integrandosi con altri strumenti della piattaforma, tra cui un motore SQL federato per interrogare dati strutturati distribuiti, un motore di elaborazione per la trasformazione su larga scala e uno storage ottimizzato per accessi rapidi e workload AI-ready.

Nuovi server PowerEdge per l’AI aziendale

Oltre agli aggiornamenti software, Dell ha presentato i due nuovi server PowerEdge R7725 e R770, equipaggiati con le GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition. Queste macchine offrono una base di elaborazione ad alte prestazioni, raffreddata ad aria, ideale per un’ampia gamma di workload tra cui visual computing, analisi dei dati, workstation virtuali e AI fisica e agentica.

Secondo NVIDIA, i nuovi sistemi garantiscono fino a sei volte il throughput dei token per l’inferenza LLM, il doppio delle prestazioni nelle simulazioni ingegneristiche e un supporto quadruplicato per utenti simultanei rispetto alla generazione precedente. Il server Dell PowerEdge R7725 sarà inoltre il primo sistema 2U a integrare direttamente il reference design NVIDIA AI Data Platform, offrendo alle aziende una soluzione chiavi in mano pronta per l’uso.

Secondo Dell la combinazione tra AI Data Platform, il nuovo motore di dati non strutturati e i server PowerEdge con GPU NVIDIA permette alle imprese di ottenere un’inferenza più rapida, sfruttare ricerche semantiche reattive e gestire workload AI di grandi dimensioni senza necessità di progettare da zero l’infrastruttura.

Arthur Lewis, presidente di Infrastructure Solutions Group di Dell Technologies, ha sottolineato: “La chiave per sfruttare appieno il potenziale dell’AI è abbattere i silos e semplificare l’accesso ai dati aziendali. La collaborazione con NVIDIA ed Elastic consentirà alle organizzazioni di accelerare l’innovazione e scalare l’AI con maggiore fiducia”.

Justin Boitano, vice president of enterprise AI di NVIDIA, ha aggiunto: “Con le GPU RTX PRO 6000 nei nuovi server PowerEdge 2U, le aziende dispongono di una piattaforma di elaborazione accelerata ed efficiente dal punto di vista energetico, pronta a gestire workload AI sempre più complessi”.