• Dell EMCAIソリューション

    AIソリューション

    AIによってインテリジェントな成果をあらゆる場所で推進する。

    インテル® のイノベーション内蔵
    • AIでデータを分析

      デル・テクノロジーズは、お客様の可能性をより早く実績に変えるお手伝いをします。当社の革新的なテクノロジー、包括的なプロフェッショナル サービス、広範なパートナー ネットワークをご活用ください。

    • Al対応のポートフォリオ

      最高のAIパフォーマンス2をお届けします。シンプルなAIインフラストラクチャの調達、導入、管理を生成AIの時代に合わせて設計しています。テクノロジー、イノベーション、デル・テクノロジーズの強みを活かして、よりスマートな成果をよりスピーディーに達成します。

    • 検証済みの設計(AI向け)

      AIと生成AIに適した設計のソリューションでタイムトゥバリューを短縮できます。

      • ユース ケースのニーズに合わせて設計とテストが行われたエンジニアリング検証済みのソリューションで、導入を迅速化し、リスクを軽減できます。
      • マルチクラウドのエコシステムで柔軟なプラットフォームと拡張性の高いインフラストラクチャを活用することで、場所や時間にかかわらず最新のアプリケーションを実行できます。
    • AI向けPowerEdgeサーバー

      AIに最適化されたPowerEdgeサーバーで生成AIを活用すると、アイデアを迅速に行動に変えることができます。

      • PowerEdge XEサーバーの特長は、優れた高速化と多様なGPUオプションです。
      • PowerEdge R760xaの特長は、PCIeカードを高密度で搭載できる点です。
    • AI向けストレージ

      柔軟性と拡張性に優れたストレージ ソリューションで、データを保護しながら大量の非構造化データを処理できます。

      • 目的に特化した設計で大量のデータを卓越したパフォーマンスで処理します。
      • 拡張性の高いデータ プラットフォームでAI基盤を最適化します。
      • AIと生成AIへの投資に対するROIを実感してください。
    • AI向けデータ管理

      エッジ、コア、マルチクラウドのデータを活用して、分析、AI、生成AIのワークロードを促進できます。

      • 複数の環境に分散するデータの特定、アクセス、処理のプロセスがシンプルになります。
      • より高速なデータ アクセスを可能にし、モデルのチューニングとビジネス上の成果達成にかかる時間を短縮します。
      • ターンキーの操作性を活用し、購入、導入、ライフサイクル管理をシンプルにできます。
    • Dell Precisionワークステーション

      ニーズに合わせたAIプラットフォームとソリューションで、よりインテリジェントな成果をより短期間で得ることができます。

      • カスタマイズにより生成AIワークロードの微調整、開発、導入をシンプルにし、スピーディーな試作品の製作を後押しします。
      • サンドボックス環境に理想的で、ドメインや企業ベースの大規模言語モデル(LLM)に適したコスト効率の高い代替手段です。
    • AI向けプロフェッショナル サービス

      AIの力をデータに最大限活用できます。

      • 確立された生成AIプラットフォームでイノベーションを起こしながら、生成AIのロードマップを作成、検証できます。
      • 優先度の高いビジネス ニーズのタイムトゥバリューを短縮できます。
      • 組織全体で生成AIに関する能力を高めることができます。
      • 生成AIを組織で活用する

        どうすればDellのインサイト、ソリューション、戦略で生成AIの可能性を活用し、その革新的な力を生かすことができるのか詳細をご紹介します。

      • 検証済みの設計(生成AI向け)

        Dellの検証済みの設計とは、事前にテストが行われたモジュラー型のソリューションを指します。デル・テクノロジーズの専門家とパートナー企業が共同で検証を行います。計画、導入、テストを合理化し、さまざまな生成AIのユース ケースに対応しています。拡張性の高いコンポーネントを備え、お客様に固有のニーズに合わせてカスタマイズが可能です。

      • 検証済みの設計(推論向け)

        推論では事前トレーニング済みのAIモデルの利用を必要とします。予測の生成、意思決定、出力の生成は入力データに基づきます。このプロセスは、生成AIの実用的な実装に不可欠で、リアルタイムのコンテンツ生成と応答を可能にします。事前トレーニング済みのモデルを活用すると、結果を出すまでの時間を短縮し、コスト パフォーマンスを高めることができます。

        生成AIの検証済みの設計とNVIDIA(推論向け)

        レイテンシー、応答性、コンピューティングの需要など、推論に関する課題に対処し、企業のデータをよりスマートで価値の高い成果に変換できます。

      • 検証済みの設計(モデルのカスタマイズとチューニング向け)

        微調整とは、領域に特化したデータを自社の業種から既存の大規模言語モデル(LLM)に追加し、ビジネスに関連する情報を専門的に掘り下げて実行できるようにするプロセスです。

        生成AIとNVIDIA(カスタマイズとチューニング向け)

        既存の生成AIモデルをお客様のユース ケースに合わせて再トレーニングするための実証済みガイダンスと、転移学習やプロンプト チューニングなどの標準的なカスタマイズ手法の例を利用して、最適化にかかるコストを削減できます。


      • お客様事例

      • サイバーエージェント

        サイバーエージェントは、デジタル広告サービスに変革をもたらす日本語の生成AIを開発しています。

      • PathAI

        PathAIは、高度なテクノロジーを活用して病理学をサポートし、治療と転帰の向上を支援しています。

      • KeyGene

        KeyGeneは、より安全で持続可能な農業の未来を築いています。

      • ケンブリッジ大学

        デル・テクノロジーズとインテルは、英国で最速のAIスーパーコンピューターを支えています。

      • NHN Cloud

        NHN Cloudは、韓国のAIデータセンターをサポートするためにデル・テクノロジーズを選択しています。

      • リムリック大学

        デル・テクノロジーズとリムリック大学は、がんの予測および診断に関する研究を推進するため共同で取り組んでいます。


    • 検証済みの設計(AI向け)

      デル・テクノロジーズの検証済みの設計は、テストが行われた実績のある構成です。個々のユース ケースに基づくニーズに合わせて動的に対応できるように最初から設計されています。

    • ソリューション 説明 関連資料
      仮想化環境に適したAI DellインフラストラクチャでNVIDIA AI Enterpriseを使用することでVMware対応のAIを実現します。
      cnvrg.ioを使用したAI MLOps cnvrg.ioを使用して機械学習パイプラインを標準化することで、研究から製造の過程におけるデータサイエンス チームとエンジニアリング チームとの摩擦を最小限に抑えます。
      自動機械学習 アルゴリズム選択、機能生成、ハイパーパラメーター チューニング、モデル評価を自動化して、AIの導入を容易化、迅速化します。
      対話型AI

      AIを活用し、効果的で効率的な優れたカスタマー エクスペリエンスと従業員エクスペリエンスを、音声やデジタル チャネル(チャットボットや仮想アシスタントを含む)で提供します。

      Generative AI with NVIDIA for Inferencing 事前トレーニング済みのモデルを使用して迅速に立ち上げを行い、デル・テクノロジーズとNVIDIAの共同開発アーキテクチャで成果と価値を生みだすことができます。
      Generative AI with NVIDIA for Model Customization and Tuning 既存の生成AIモデルをお客様固有のユース ケースに合わせて再トレーニングする方法と、転移学習やプロンプト チューニングなどの標準的なカスタマイズ手法の例をご紹介します。

       

      NVIDIA Fleet Command この設計を採用すると、IT管理者は、レジリエンスに優れたAIをネットワーク全体にわたって簡単に導入して短時間で機能させつつ、リモートから安全に制御できます。
      APEX Cloud Platform for Red Hat OpenShift上のRed Hat OpenShift 大規模言語モデル(LLM)と検索拡張生成(RAG)のフレームワークを活用して、デジタル アシスタントを実装します。
    • 偏在するデータを
      AIで活用する

      仮想イベント:2023年12月7日に、データとAIに対する
      ビジョンを発表します。ぜひご参加ください。

    • FAQ

    • 人工知能と生成AIの違いは何ですか?

      人工知能は、高度な分析と論理ベースの手法を適用して出来事を解釈し、意思決定を自動化します。一方、生成AIは、大規模なデータ セットを活用して新しいコンテンツ(テキスト、画像、音声、動画、合成データ、ソフトウェア コードなど)を生成し、ビジネスに適したさらなる価値を引き出します。

    • 人工知能と生成AIにとってデータが重要なのはなぜですか?

      データは人工知能と生成AIにとって燃料のようなものであり、その量と質は生成される結果に直接影響を与えるからです。

    • 生成AIを使用すると、組織はどのようにメリットを得られるでしょうか?

      生成AIは、組織の運営方法を変え、私たちがまだ想像し始めたばかりの方法で組織に変革をもたらす可能性を秘めています。ビジネス リーダーやITリーダーは、生産性の向上、コスト削減、イノベーション、顧客満足度など多岐に及ぶそのメリットを活用し始めたばかりです。

  • ご不明な点は
    お気軽にお問合せください
    専門的なアドバイスの提供から複雑な問題の解決まで、お客様を確実にサポートします。
    • 1 Dellの分析(2023年8月)に基づきます。デル・テクノロジーズは12の製品/サービス カテゴリーでAIワークロード向けソリューションを提供しています。

      2 同等の8-way GPUサーバーで実施されたAI画像分類の公開されているパフォーマンス結果(2023年6月27日にwww.mlperf.orgから取得)を使用したDellの分析に基づきます。NVIDIA® H100 Tensor Core GPUを搭載したDell PowerEdge XE9680は、Closed Divisionの「オンプレミスで利用可能」カテゴリー内のAI画像分類ベンチマークに関するMLPerf™ Training v3.0で、スコア13.466を達成しました。これは、他製品が達成した次の結果よりも優れています。GIGABYTE G593-SD0サーバー:13.500、Supermicro AS-8125GS-TNHRサーバーとSYS-821GE-TNHRサーバー:それぞれ13.603と13.501、NVIDIA dgxh100_ngc23.04:13.601、Quanta_Cloud_Technology D74H-7U_previewサーバー(「プレビュー」カテゴリーの結果):13.721、Azure ND_H100_v5サーバー(「プレビュー」カテゴリーの結果):13.819。以上の結果は、MLCommons Associationにより検証されています。MLPerf™の名称とロゴは、米国およびその他の国におけるMLCommons Associationの商標です。All rights reserved.(不許複製・禁無断転載)無断での使用は固く禁じられています。詳細については、www.mlcommons.orgを参照してください。

      *Dell PowerEdge XE9680は、6つの主要なAIアプリケーション ベンチマークのうち4つで、Supermicro SuperServer SYS-821GE-TNHRより優れたパフォーマンスを記録しました。

          同等の8-way GPUサーバーで実施されたAI画像分類の公開されているパフォーマンス結果(2023年6月27日にwww.mlperf.orgから取得)を使用したDellの分析に基づきます。NVIDIA® H100 Tensor Core GPUを搭載したDell PowerEdge XE9680は、Closed Divisionの「オンプレミスで利用可能」カテゴリー内のAI画像分類ベンチマークに関するMLPerf™ Training v3.0で、スコア13.466を達成しました。これは、他製品が達成した次の結果よりも優れています。GIGABYTE G593-SD0サーバー:13.500、Supermicro AS-8125GS-TNHRサーバーとSYS-821GE-TNHRサーバー:それぞれ13.603と13.501、NVIDIA dgxh100_ngc23.04:13.601、Quanta_Cloud_Technology D74H-7U_previewサーバー(「プレビュー」カテゴリーの結果):13.721、Azure ND_H100_v5サーバー(「プレビュー」カテゴリーの結果):13.819。以上の結果は、MLCommons Associationにより検証されています。MLPerf™の名称とロゴは、米国およびその他の国におけるMLCommons Associationの商標です。All rights reserved.(不許複製・禁無断転載)無断での使用は固く禁じられています。詳細については、www.mlcommons.orgを参照してください。

      **Dell PowerEdge XE9680は、自然言語処理向けAIモデルのトレーニングにおいて、Supermicro SuperServer SYS-821GE-TNHRとAS-8125GS-TNHRより優れたパフォーマンスを記録しました。

         公開されているパフォーマンス結果(2023年6月27日にwww.mlperf.orgから取得)を使用したDell分析に基づきます。NVIDIA® H100 Tensor Core GPUを搭載したDell PowerEdge XE9680は、Closed Divisionの「オンプレミスで利用可能」カテゴリーにおいて、画像分類に関するMLPerf™ Training v3.0でスコア13.466、音声認識で16.846、物体検出(重)で19.985、NLPベンチマークで5.363を達成しました。これは、他製品が達成した次の結果よりも優れています。Supermicro SYS-821GE-TNHRサーバー:画像分類で13.501、音声認識で17.919、物体検出(重)で21.493、NLPで5.383。以上の結果は、MLCommons Associationにより検証されています。MLPerf™の名称とロゴは、米国およびその他の国におけるMLCommons Associationの商標です。All rights reserved.(不許複製・禁無断転載)無断での使用は固く禁じられています。詳細については、www.mlcommons.orgを参照してください。

      ***Dell PowerEdge XE9680は、シングルノードの機械学習モデル トレーニングの実行を比較した場合の6つのカテゴリーで、Supermicro SuperServer AS-8125GS-TNHR優れたパフォーマンスを記録しました。

         公開されているパフォーマンス結果(2023年6月27日にwww.mlperf.orgから取得)を使用したDell分析に基づきます。NVIDIA® H100 Tensor Core GPUを搭載したDell PowerEdge XE9680は、Closed Divisionの「オンプレミスで利用可能」カテゴリーにおいて、画像分類に関するMLPerf™ Training v3.0でスコア13.466、音声認識で16.846、NLPベンチマークで5.363を達成しました。これは、他製品が達成した次の結果よりも優れています。Supermicro AS-8125GS-TNHRサーバーとSYS-821GE-TNHRサーバー:それぞれ画像分類で13.603と13.501、音声認識で19.235と17.919、NLPで5.389と5.383。以上の結果は、MLCommons Associationにより検証されています。MLPerf™の名称とロゴは、米国およびその他の国におけるMLCommons Associationの商標です。All rights reserved.(不許複製・禁無断転載)無断での使用は固く禁じられています。詳細については、www.mlcommons.orgを参照してください。