Dell Technologies erweitert die AI Data Platform um neue Funktionen für Storage, Analyse und Datenintegration. Durch Kooperationen mit Nvidia, Elastic und Starburst sollen Unternehmen ihre verteilten Datenbestände effizienter nutzen und KI-Workloads schneller skalieren können – von Training bis Echtzeit-Analyse.

Mit der AI Data Platform stellt Dell Technologies ein offenes, modulares Fundament bereit, das verteilte Datenbestände für KI-Anwendungen zugänglich macht. Die Plattform entkoppelt Speicherung und Verarbeitung, um Engpässe zu vermeiden und Workloads wie Training, Fine-Tuning oder Retrieval-Augmented Generation (RAG) zu unterstützen.

Zentrale Bausteine sind die Storage-Engines Dell PowerScale und Dell ObjectScale, ergänzt durch Data-Engines, Cyber-Resilienz und Datenmanagement-Services. Die Integration mit dem NVIDIA AI Data Platform Reference Design soll eine skalierbare und sichere Grundlage für KI-Projekte schaffen.

»Blackwell-Ready Storage« für Nvidia-Umgebungen

Dell vermarktet seine KI-Anstrengungen mit Nvidia als »AI Factory«, die seit 2024 mit über 200 Erweiterungen vorangetrieben wurde und laut Anbieter bei über 3.000 Kunden als »Blackwell-Ready Storage« für Nvidia-Umgebungen fungiert. Die aktuellen Neuerungen betreffen vor allem die Kooperation mit Nvidia. 

Dell Powerscale bietet NAS-Leistung und parallelen Zugriff für KI-Anwendungen. Durch die Integration von Nvidia GB200 und GB300 NVL72 sowie Software-Updates sollen Performance und Management-Effizienz weiter steigen. Das Modell PowerScale F710, NCP-zertifiziert für Hochleistungs-Storage, ermöglicht laut Anbieter GPU-Skalierung bis 16 000 Knoten bei bis zu fünfmal geringerem Rack-Bedarf und bis zu 72 Prozent weniger Energieverbrauch als Wettbewerber. Dell nennt explizit Vast und Pure Storage.

Dell Objectscale gilt als performante, skalierbare S3-native Object-Plattform und ist als Appliance oder softwaredefinierte Variante auf Dell PowerEdge Servern verfügbar. Letztere erreicht laut Hersteller bis zu achtmal höhere Geschwindigkeit gegenüber der Vorgängergeneration. Neue Funktionen wie S3 over RDMA versprechen bis zu 230 Prozent höheren Durchsatz, 80 Prozent geringere Latenz und bis zu 98 Prozent niedrigere CPU-Last. Verbesserungen bei kleinen Objekten (10 KByte) steigern den Durchsatz um 19 Prozent und senken die Latenz um 18 Prozent.

Anzeige

Data-Engines für Echtzeit-Analysen

Die Data-Engines der Plattform ermöglichen das Organisieren, Abfragen und Aktivieren von KI-Daten.

Gemeinsam mit Elastic hat Dell die Data Search Engine entwickelt, die semantische Suche und RAG-Workflows unterstützt. In Kombination mit MetadataIQ lassen sich Milliarden Dateien auf Powerscale und Objectscale nach Metadaten durchsuchen. Entwickler können damit RAG-Anwendungen effizienter erstellen und Datenbanken aktuell halten.

Mit Starburst entstand die Data Analytics Engine, die den Zugriff auf Tabellen, Datenbanken, Cloud-Warehouses und Lakehouses vereinheitlicht. Die neue »Agentic Layer« transformiert Rohdaten mithilfe von Large Language Models (LLMs) in geschäftsrelevante Produkte. Governance- und Monitoring-Funktionen ermöglichen Kontrolle über Modellnutzung und Datenflüsse. Ein neuer MCP Server unterstützt Multi-Agenten- und KI-App-Entwicklung.

Zudem integriert Dell die Plattform mit Nvidia cuVS, um GPU-beschleunigte hybride Suche (Keyword + Vektor) zu ermöglichen. Dadurch sollen Echtzeit-Erkenntnisse mit geringerer Latenz und vollständiger On-Premises-Kontrolle erzielt werden.

»Die Dell AI Data Platform wurde speziell entwickelt, um Datenkomplexität zu reduzieren, Datenpipelines zu vereinheitlichen und KI-fähige Daten in großem Maßstab bereitzustellen«, sagte Arthur Lewis, Präsident der Infrastructure Solutions Group bei Dell Technologies. » Von Echtzeitdiagnostik im Gesundheitswesen bis zu vorausschauender Wartung in der Industrie unterstützen Dell Technologies und Partner wie Nvidia, Elastic und Starburst Unternehmen dabei, schneller und mit geringerem Risiko von KI-Pilotprojekten in den produktiven Einsatz zu wechseln.«