Inteligencia Artificial
Dell PowerScale for AI
La misma plataforma PowerScale, posicionada como el repositorio de datos no estructurados que alimenta el entrenamiento e inferencia de modelos de IA. Un proyecto de inteligencia artificial es tan bueno como los datos que lo alimentan: Dell PowerScale for AI resuelve el cuello de botella de almacenamiento que frena a muchos clústeres de GPU. Zetta integra esta solución dentro de arquitecturas de IA completas para empresas en Venezuela.
Alimenta clústeres de GPU con el throughput necesario para no generar cuellos de botella.
Escala de forma independiente al cómputo, sin sobre-invertir en GPU.
Integración validada con plataformas de IA como NVIDIA DGX.
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 de datos para IA
Modelo
PowerScale F-Series (nodos todo-flash)
Capacidad
GPU / Aceleración: No aplica (almacenamiento, no cómputo)
Rendimiento
Capacidad de cómputo: Throughput optimizado para alimentar clústeres GPU
Conectividad
Casos de uso: Data lakes para entrenamiento e inferencia de modelos de IA
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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