Dell Technologies объявила о добавлении в ИИ-платформу Dell AI Data Platform новых возможностей, призванных повысить точность ответов ИИ-систем, снизить затраты на запуск ИИ-проектов и ускорить процесс производства, предоставляя приложениям и агентам надёжный текущий контекст из собственных данных компании.
В частности, Dell добавила единый семантический уровень (Unified Semantic Layer), чтобы дать ИИ-агентам представление о бизнес-значении корпоративных данных, а также граф корпоративных знаний (Enterprise Knowledge Graph), который объединяет связанные объекты в рамках организации.
Единый семантический уровень предоставляет структурированную и неструктурированную информацию, которая соответствует бизнес-смыслу с помощью правил, определений и глоссария с возможностью поиска, т.ч. термин означает одно и то же везде, где он встречается. Dell также использует открытую библиотеку NVIDIA Auto-Ontology, которая строит графы знаний на основе корпоративных данных, чтобы расширить семантический уровень. Работая в тандеме, Enterprise Knowledge Graph постоянно отображает происхождение, метаданные и поведение запросов за прошлые периоды как в структурированных таблицах, так и в неструктурированных документах.
Агенты знаний (Knowledge Agents) используют этот контекст для работы. Клиенты устанавливают правила: каким рекомендациям они следуют, какие данные могут просматривать, какой планку качества они должны достичь и сколько им разрешено потратить на вычисления.
Источник изображения: Dell
Dell также добавила новую возможность в Data Processing Engine, предназначенную для ускорения подготовки корпоративных данных для ИИ. Движок будет работать на GPU, использующих библиотеку NVIDIA cuDF. Сообщается, что Dell Data Processing Engine, работающий на базе cuDF и GPU NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition, обрабатывает данные в среднем почти в четыре раза быстрее, чем только с помощью CPU, при различных рабочих нагрузках и до 20 раз быстрее при пакетной обработке.
Архитектурные усовершенствования нацелены на улучшенное извлечение данных, в том числе путём прямого подключения «сырых» файлов, баз данных и различных хранилищ непосредственно к конвейерам ИИ-агентов. NVIDIA cuDF ускоряет обработку, Apache Spark с GPU-ускорением подготавливает структурированные и неструктурированные данные, а Apache Arrow эффективно передаёт данные из хранилища на обработку с полной безопасностью на протяжении всего процесса. Платформа использует NVIDIA Nemotron Retriever для анализа, обучения и повторного ранжирования документов, в то время как NVIDIA cuVS обеспечивает ускоренную векторную индексацию и процедуры поиска.
СХД Dell PowerScale теперь поддерживает до 500 изолированных клиентов на кластер, используя mTLS over NFS для шифрования и аутентификации файлового трафика и более детализированный контроль доступа на основе ролей для управления каждым клиентом. Новый открытый инструмент Dell Storage Performance Tool позволяет заказчикам оценивать ИИ-инфраструктуру, сравнивать решения поставщиков и поддерживать работоспособность GPU, тестируя производительность своих S3-хранилищ в процессе обучения, инференса и проверки контрольных точек.
На данный момент доступны Dell Storage Performance Tool и сервисы по внедрению платформы Dell AI Data Platform. В ноябре 2026 года планируется выпуск решений для многопользовательского применения кластеров PowerScale и mTLS over NFS. Усовершенствования Dell Data Processing Engine с использованием NVIDIA Acceleration Stack появятся в декабре 2026 года, за которыми последует интеграция с ускорением с помощью Apache Arrow в первом полугодии 2027 года. Выпуск Unified Semantic Layer, Enterprise Knowledge Graph и контекстных платформ Knowledge Agent состоится в I полугодии 2027 года.
Источник: servernews.ru