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戴尔EMC在机器学习方面投入资金以提高IT敏捷性

文章来源:本站原创 发布时间:2018-05-08 点击数:

在戴尔技术世界2018年会议上,戴尔技巧的戴尔EMC部分宣布已加入英特尔AI Builders计划,094期铁算盘正版心水。戴尔EMC跟英特尔将使客户可能测试运行在英特尔至强可扩展处理器上的深度学习和高机能盘算(HPC)工作负载,以及集成在戴尔EMC翻新实验室的PowerEdge R740服务器中的英特尔现场可编程门阵列(FPGA),以及戴尔EMC客户解决打算中心。

他指出,只管DevOps取得了进展,但按需供给本地数据中心的资源仍然非常耗时。很多IT组织采用了融合和超融会基础设施(HCI)平台来统一管理打算、存储和网络。然而将机器学习算法与其余新兴技能相结合应该能够按照云计算的方式按需制作IT基础架构资源。自动化水平的提高应使IT组织能够调配更多资源来开发应用程序,而不是治理运行这些应用程序的基础架构。

戴尔EMC服务器跟基础架构系统总裁兼总经理Ashley Gorakhpurwalla表示,该盘算可能将IT基础架构部署的状态与戴尔EMC在云中构建的人工智能模型进行比较,并应用所收集的所有数据使该公司的系统连接到戴尔EMC支持服务。有了这些数据,Gorakhpurwalla表示,可以优化部署在其上的每种应用程序的系统设置。

戴尔技术公司宣布,它正在为其服务器和存储基础设施产品组合注入机器学习算法,以利用人工智能(AI)优化每个应用程序的性能。

当波及到IT基础架构时,每个IT组织都处于不同的成熟阶段。Gorakhpurwalla表示,戴尔EMC的一名客户,管理着8万多台服务器。随着时间的推移,IT基础设施将越来越多地在更广泛的客户中实现自动化,他指出,因为它可以让本地IT团队像云服务供应商一样敏捷。今天,无论实际成本如何,良多工作负载都部署在云中,由于云存在敏捷性。

标签 戴尔 机器学习 迅速性 应用程序 服务器

开发者可能需要一段时光才华恢复对本地IT局部灵活性的信心。但跟着人工智能模型的始终发展,当初的问题是什么时候,而不是本地IT基本设施对给定应用程序的须要作出更多响应。

戴尔EMC还推出了戴尔EMC PowerMax,一种基于NVMe的存储阵列,利用嵌入式机器学习引擎进入存储操作体系,优化I / O性能。戴尔EMC表现,该引擎能够做出60亿次有关每天优化4000万数据集的决定。

最后,戴尔还发布推出Dell Precision Optimizer软件,该软件将戴尔工作站上安排的每个运用程序的举动与主动优化系统设置的机器学习模型进行比拟。据该公司称,戴尔Precision Optimizer可以将工作站应用性能带宽进步,达394%。