Dell 在 Dell Technologies World 大会上拥抱 AI 服务器硬件中的硅多样性
快速阅读: 据《技术点》最新报道，戴尔科技大会展示了多款新品，涵盖AMD、英特尔、英伟达及高通AI芯片。戴尔推出搭载英伟达Blackwell Ultra、AMD Instinct MI350和英特尔Gaudi 3的服务器，以及首款配备高通A100 NPU的移动工作站Pro Max Plus，满足多样化的AI需求。
整体来看：在今年的戴尔科技大会上，该公司宣布了在服务器和PC产品线中包含AMD、英特尔、英伟达和高通AI加速芯片的新产品。鉴于AI芯片现在已成为半导体市场中最广泛的选择之一，这一举措合情合理。尽管如此，这仍然是一系列令人瞩目的新品发布，凸显了近年来AI硬件生态系统快速发展的步伐。选择是一件美好的事情。对于那些致力于满足广泛客户多样化需求的企业来说尤其如此。因此，看到戴尔科技在其最新硬件产品中采纳这种理念并不令人意外，这些产品在戴尔科技大会上揭晓。
戴尔方法的另一个值得注意之处在于它反映了进入服务器和PC市场的新兴产品的动力和复杂性不断增强。经过多年的停滞，企业服务器重新受到关注。公司开始认识到运行自己的AI工作负载和构建具备AI能力的数据中心的价值。结果，像戴尔这样的传统服务器供应商及其竞争对手都看到了需求的复苏。英伟达推动企业级AI工厂的努力也发挥了重要作用。值得称赞的是，两年前，戴尔通过与英伟达合作的Helix项目率先引入了这一概念。此后，英伟达进一步深入这一趋势，开发了专门针对企业AI工作负载优化的硬件和软件堆栈。
经过多年的停滞，企业服务器重新受到关注。公司开始认识到运行自己的AI工作负载和构建具备AI能力的数据中心的价值。结果，像戴尔这样的传统服务器供应商及其竞争对手都看到了需求的复苏。
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英伟达NVLink融合技术为AI数据中心提供了比PCIe Gen5高出14倍的带宽，其背后的原因相当简单明了。根据多个消息来源，大多数公司仍然将大部分数据存储在企业防火墙之后。更重要的是，尚未迁移到云端的数据往往是敏感且有价值的——正是训练和微调AI模型最有效的数据类型。因此，在本地处理AI工作负载是合乎逻辑的。这是一个经典的数据引力案例：公司希望在数据所在的地方运行工作负载。这并不是说企业正在撤出云服务。相反，越来越多的人认识到云和本地计算可以共存。实际上，由于像模型上下文协议（MCP）等新兴标准的出现，利用公共和私有云的分布式混合AI应用程序可能会迅速成为主流。
考虑到这一点，戴尔与英伟达扩大联合AI工厂的举措不足为奇。该公司推出了新的配置，包括其PowerEdge XE9780和XE9785服务器，配备了英伟达的Blackwell Ultra芯片——提供风冷和液冷两种设计。戴尔也是首批支持英伟达新推出的RTX Pro架构的厂商之一，该架构是在台湾Computex展会上发布的。戴尔PowerEdge XE7745服务器。
新的戴尔PowerEdge XE7745服务器结合了传统的x86 CPU和英伟达的RTX Pro 6000 Blackwell服务器GPU，采用风冷设计，大大简化了许多企业升级现有数据中心的过程。其理念是这些新服务器既能运行传统的服务器工作负载，也能为运行某些AI工作负载提供选项。这些系统的高性能虽然不及专为云环境设计的最先进的Blackwell系统，但足以应对许多企业在自身环境中想要运行的AI工作负载。
除了基于英伟达的选项外，戴尔还推出了一系列使用AMD Instinct MI350 GPU的PowerEdge XE9785服务器。得益于升级后的ROCm软件堆栈，这些系统被视为一种可行的——在某些情况下更节能——替代方案。更重要的是，它们为企业在供应商选择方面提供了更大的灵活性。
同样，戴尔宣布了英特尔Gaudi 3 AI加速器的首批主流部署之一，使用配置了八个Gaudi 3芯片的PowerEdge XE9680服务器。这些解决方案提供了一个更具成本效益的替代方案，特别适合于利用英特尔AI软件堆栈和Hugging Face等平台优化模型的组织。
戴尔PC部门最引人注目的公告之一是推出了戴尔Pro Max Plus移动工作站。这标志着首次在移动PC中使用独立神经处理单元（NPU）——具体来说是高通A100。通过利用通常用于独立GPU的接口，戴尔能够将这个新的加速器引入现有的设计中。A100 PC推理卡具有两个独立芯片，总计32个AI加速核心和64GB专用内存。该公司将这款设备定位为面向需要在边缘运行定制推理应用的组织，以及希望利用高通NPU设计的AI模型开发者（需要注意的是，这是一种不同于Snapdragon X系列Arm SOC上的NPU架构）。得益于其大容量的板载内存缓存，A100允许使用超过1000亿参数的模型——远远超出目前最先进的Copilot+ PC所能实现的范围。
除了硬件，戴尔还在其AI数据平台旗下宣布了几项新的软件功能。大型AI模型面临的主要挑战之一是快速的数据访问和内存加载。戴尔的新Project Lightning解决了这个问题，该公司声称其并行文件系统性能是任何同类解决方案的两倍。戴尔还改进了其数据湖架构，这是许多AI应用用来更高效地访问和管理大数据集的框架。
总的来说，戴尔打造了一套看起来非常扎实的新AI相关产品组合，为企业提供了广泛的选择。鉴于在活动开幕式主题演讲中强调的AI应用的快速增长，看来戴尔推出的不同选项组合应该能够以非常有针对性的方式满足任何特定企业的具体需求。
鲍勃·奥唐纳是TECHnalysis研究公司的创始人，这是一家为科技行业和专业金融界提供战略咨询与市场研究服务的技术咨询公司。您可以在X上关注他@bobodtech
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