Dell Precision Optimizer 5.0’da, Verileri akıllı içgörülere dönüştürmek, pazara sunma süresini kısaltmak için AI ve ML teknolojisi kullanılıyor.

Dell Technologies, 14. nesil Dell EMC PowerEdge dört soketli sunucuların yanı sıra yapay zekâ ve makine öğrenimi kapasitelerini daha da geliştiren Dell Precision Optimizer 5.0 yazılımını duyurdu. Müşterilerin verilerin gücünü kullanmalarını sağlamak amacıyla Dell EMC Ready Solutions için yapay zekâ ve makine öğrenimi alanlarında Intel ile yapılan iş birliği sağlamlaştırılıyor. Yeni yapay zekâ ve makine öğrenimi çözümleri ve iş ortaklıkları, verileri gerçek zamanlı olarak akıllı içgörülere dönüştürerek daha akıllı ve daha iyi iş sonuçları elde edilmesini sağlıyor.

Dünyanın en çok satan sunucuları Dell EMC PowerEdge1 yapay zekâ güdümlü iş yüklerini, analizleri, dağıtımı ve verimliliği hızlandırmak için ürün yelpazesini genişletiyor. Bununla birlikte şirket destek ve dağıtım süreçlerinde dönüşüm yaratmak için Yapay Zekâ (AI), Makine Öğrenimi (ML) ve Derin Öğrenme’yi (DL) kullanıyor.

 

Konuyla ilgili Dell EMC Türkiye Ülke Müdürü Sinan Dumlu şunları dile getirdi:

“Nesnelerin İnterneti uç noktalarda veri ve bilgi işlem saldırısına neden oluyor ve kuruluşların iş zekâsı açısından tüm o verileri etkili, verimli ve hızlı bir şekilde altına dönüştürebilen, uçtan uca bir BT altyapısı stratejisi benimsemelerini gerektiriyor. Yapay zekâ ve makine öğreniminin gücü, kuruluşların veri güdümlü kararlara dayalı olarak daha iyi ürünler, hizmetler, çözümler ve deneyimler sunabildikleri bu noktada gerçeğe dönüşüyor. PC iş istasyonundan, veri merkezine ve bulutta çalışan uygulamalara kadar verilerle desteklenen uçtan uca çözümlerle daha iyi iş sonuçlar ortaya çıkarmak için çalışıyoruz.”

 

Veri merkezinde makine öğrenimi iş yüklerine uygun performans

Makine öğrenimi iş yükleri, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri hızla yönetmek ve analiz etmek ve ardından da rekabet avantajı sağlayan tutarlı ve hızlı sonuçlar sunmak için yüksek performanslı ve önemli ölçüde yüksek kapasite gerektiriyor.

Dell EMC iki yeni dört soketli sunucuları PowerEdge R840 ve PowerEdge R940xa modellerini tanıttı.

Intel Xeon Ölçeklendirilebilir işlemcilerle elde edilen sıra dışı performansı (112 işlemci çekirdeğine kadar) ve devasa belleği (6TB’a kadar bellek ve NVDIMM seçenekleri) sayesinde bu yeni sunucular güçlü bir performans sunuyor ve müşterilerin şunları yapabilmelerine olanak tanıyor:

  • Güvenlik riskleri olmadan ve iş açısından kritik uygulamaları hızlandıracak şekilde tasarlanan Dell EMC PowerEdge R940xa ile veri içgörülerini hızla iş sonuçlarına dönüştürebilirler. Dört adede kadar işlemciyi, dört grafik işlemci birimi (GPU) ile 1:1’lik güçlü bir oranda bir araya getirerek uygulama performansını artırır ve doğrudan takılabilen NVMe (Non-Volatile Memory Express) sürücülerle düşük gecikme sağlar.
  • Veri tabanı bünyesindeki analizler için tasarlanan Dell EMC PowerEdge R840 sunucusu müşterilerle daha iyi etkileşimde bulunmak ve inovasyonu hızlandırmak için içgörüleri daha hızlı yönlendirmenizi sağlar. R840 sunucu piyasada satışa sunulan diğer seçeneklerden2 daha fazla doğrudan bağlı NVMe sürücüsü ile gecikme süresini en aza indirir ve tam entegre UPI (Ultra-Path Interconnect) bağlantısıyla ile veri aktarımlarını hızlandırır.

Dell EMC ayrıca, otonom depolamayı gerçeğe dönüştüren makine öğrenme motoru ile üretilen, yeni nesil PowerMax depolama çözümünü de duyurdu. Tahmine dayalı analiz ve örüntü tanıma özelliklerini kullanarak tek bir PowerMax sistemi dizi başına gerçek zamanlı olarak 40 milyon veri kümesini analiz edip tahmin ediyor ve günlük altı milyar karara yön veriyor.

 

Makine öğrenme ile iş istasyonlarında hız ve verimlilik

Dell kısa bir süre önce, Dell Precision iş istasyonlarında çalışan uygulamaları otomatik olarak ayarlamak için yapay zekâyı kullanan ve performansı en üst düzeye çıkarmayı amaçlayan yeni Dell Precision Optimizer 5.0 yazılımını duyurdu.

Uygulamaları gereksinimlere göre optimize eden Dell Precision Optimizer, arka planda her uygulamanın davranışını öğrenir ve bu verileri kullanarak sistemi otomatik şekilde optimize edilmiş ayarlara uyarlamak için eğitimli makine öğrenim modelinden yararlanıyor.