近日，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。