Dell обновляет ИИ-платформу: семантический слой и поддержка 500 арендаторов в PowerScale

Компания Dell Technologies анонсировала масштабное обновление своей платформы данных для ИИ. Новые архитектурные решения включают инструменты оркестрации контекста, механизмы обработки с ускорением на GPU и повышенную плотность мультиарендности для инфраструктуры неструктурированного хранения данных. Обновления направлены на интеграцию сырых файлов, баз данных и распределенных хранилищ в конвейеры ИИ-агентов.

Оркестрация контекста и семантический слой

Система теперь использует модели NVIDIA Nemotron Retriever для парсинга документов, их эмбеддинга и ранжирования. Для задач векторного поиска и индексации задействован инструментарий NVIDIA cuVS. Компоненты оркестрации работают локально в дата-центрах заказчиков, что позволяет соблюдать политики управления данными без привязки к внешним облачным вендорам.

Архитектура включает три компонента для сопоставления контекста: Unified Semantic Layer обеспечивает согласованность определений через централизованные правила и глоссарии, а также поддерживает импорт отраслевых онтологий. Дополнительно внедряется NVIDIA Auto-Ontology — библиотека с открытым кодом для построения графов знаний из корпоративных данных. Третьим элементом выступает Enterprise Knowledge Graph, который в реальном времени отслеживает метаданные и историю запросов как в структурированных таблицах, так и в неструктурированных документах.

Артур Льюис, президент Infrastructure Solutions Group в Dell Technologies, отметил, что без контекста данные остаются лишь «шумом», поэтому целью обновления является повышение их практической полезности для интеллектуальных агентов.

Ускорение на GPU и масштабируемость PowerScale

Dell интегрирует стеки ускорения NVIDIA в свой движок обработки данных (Data Processing Engine). По внутренним тестам компании, использование NVIDIA cuDF на GPU NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition позволяет ускорить обработку данных в среднем почти в 4 раза по сравнению с CPU. На задачах пакетной обработки прирост производительности достигает 20,4 раза. Интеграция Apache Arrow позволяет выполнять запросы к данным непосредственно на хранилищах Dell, что сокращает время подготовки информации для ИИ.

Для корпоративных клиентов и провайдеров ИИ-услуг Dell расширила возможности кластеров PowerScale, которые теперь поддерживают до 500 изолированных арендаторов. Безопасность обеспечивается за счет шифрования mTLS поверх NFS и гранулярного контроля доступа на основе ролей. Кроме того, компания представила Dell Storage Performance Tool для бенчмаркинга S3-совместимых объектных хранилищ при различных нагрузках.

График выхода обновлений

Dell Storage Performance Tool и услуги по внедрению ИИ-платформы доступны уже сейчас. Новые функции мультиарендности PowerScale и протокол mTLS над NFS станут доступны в ноябре 2026 года. В декабре 2026 года ожидается появление улучшений для Data Processing Engine с поддержкой NVIDIA. Интеграция Apache Arrow, а также запуск инструментов для работы с семантическим слоем, графами знаний и интеллектуальными агентами запланированы на первое полугодие 2027 года.

Технологические детали контекстной оркестрации

Архитектурные изменения нацелены на создание прямого пути извлечения данных (enterprise retrieval path), который связывает разрозненные источники информации непосредственно с конвейерами ИИ-агентов. Важной особенностью системы является решение проблемы несовпадения таксономий в различных внутренних ИТ-системах предприятия. Использование Unified Semantic Layer позволяет компаниям не только опираться на централизованные правила и глоссарии, но и интегрировать уже существующие отраслевые онтологии.

Когда ИИ-агент выполняет запрос, платформа ограничивает зону поиска только авторизованными таблицами, мультимодальными продуктами данных и векторными хранилищами. Это позволяет агентам проводить корреляцию между, казалось бы, не связанными событиями — например, сопоставлять аномальные показатели телеметрии оборудования с конкретными логами, партиями поставок и заказами клиентов. Сами Knowledge Agents функционируют как специализированные консультативные инстанции, ограниченные определенными сегментами Графа знаний. Их работа регламентируется жесткими рамками: пользователем устанавливаются лимиты на вычислительные затраты (compute spend caps), политики безопасности и пороги точности извлечения информации, при этом модели Nemotron Retriever обеспечивают им возможности логического вывода и визуального понимания данных.

Производительность и аппаратная оптимизация

Внутреннее тестирование Dell подтвердило значительный прирост эффективности при работе с данными. Показатель ускорения в 3,9 раза в среднем и 20,4 раза на пиковых нагрузках был получен в ходе сравнения GPU-ускоренных операций с чисто CPU-вычислениями при использовании Apache Spark на серверах PowerEdge R770 со стандартными конфигурациями без дополнительной ручной настройки. «Привнося ускорение NVIDIA cuDF непосредственно в движок обработки данных Dell, мы сокращаем путь от сохраненных данных до AI-ready данных, которые агенты могут использовать для реальных инноваций», — прокомментировал Джейсон Харди, вице-президент по технологиям хранения данных в NVIDIA.

Инфраструктурные команды могут использовать инструмент Dell Storage Performance Tool для детального анализа пропускной способности и задержек S3-совместимых объектных хранилищ в условиях реальных рабочих процессов: обучения моделей, создания контрольных точек (checkpointing) и выполнения инференса. В дополнение к этому Dell расширяет перечень услуг по внедрению платформы, охватывая этапы аналитики, глубокой обработки, поиска и тонкой настройки параметров оркестрации, что позволяет заказчикам быстрее переходить к эксплуатации сложных ИИ-систем.