Almacenamiento
Dell PowerScale
Storage escalable para datos no estructurados a gran escala. La base ideal para archivos, análisis de datos y cargas de trabajo de inteligencia artificial. Empresas con grandes volúmenes de archivos, medios digitales o proyectos de IA encuentran en Dell PowerScale (antes Isilon) la plataforma de almacenamiento escalable que crece con el negocio sin migraciones traumáticas. Zetta acompaña la implementación con soporte técnico local y garantía Dell.
Escalabilidad de nodos sin límites prácticos, de TB a decenas de PB.
Un solo sistema de archivos unificado, sin silos de almacenamiento.
Integración nativa con GPU y plataformas de IA para entrenamiento de modelos.
Cotización personalizada
El precio depende de capacidad, licenciamiento y nivel de soporte que necesite tu infraestructura.
Dell Titanium Partner
Garantía Dell
Soporte local
Respuesta en menos de 24 horas hábiles · Sin compromiso.
Especificaciones técnicas
Categoría
Almacenamiento escalable (NAS)
Modelo
PowerScale F-Series / H-Series / A-Series
Capacidad
Desde decenas de TB hasta más de 100 PB por clúster
Rendimiento
Alto throughput secuencial, optimizado para archivos grandes
Conectividad
Ethernet, InfiniBand (según modelo), NFS/SMB/HDFS/S3
Garantía
3 años, extensible con soporte ProSupport Dell
Preguntas frecuentes
Preguntas frecuentes sobre este producto
¿Cuánto tiempo toma implementar infraestructura para IA en mi empresa?
Depende del tamaño del proyecto. Una implementación estándar con servidores GPU certificados toma entre 4 y 8 semanas, desde el diseño de la arquitectura hasta la puesta en producción.
¿Puedo usar la misma infraestructura para entrenamiento e inferencia?
Sí, aunque el dimensionamiento cambia. El entrenamiento necesita más memoria GPU y cómputo sostenido, mientras que la inferencia prioriza baja latencia. Un diseño modular te permite escalar cada carga por separado.
¿Cuál es la diferencia entre servidores tradicionales y servidores para IA?
Los servidores tradicionales priorizan CPU para cargas transaccionales. Los servidores para IA integran GPU, storage NVMe y redes de alto ancho de banda diseñados específicamente para entrenamiento e inferencia de modelos.
¿Qué GPU necesito para entrenar modelos de inteligencia artificial?
Depende del tamaño del modelo y el dataset. Para entrenamiento intensivo recomendamos GPU NVIDIA de datacenter con memoria alta, mientras que para inferencia basta con aceleradores más pequeños y eficientes.
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