生成式AI（GenAI）这个术语最近成为一个热门话题，这要归功于生成式AI应用的日益流行，包括OpenAI的对话机器人ChatGPT和AI图像生成器DALL-E。

GenAI包括能够从它们训练所依据的大量数据中生成全新输出的模型和算法，如文本、图像、视频、代码、数据或3D渲染。

与其他AI类别相比，GenAI主要关注的是内容创作，而不是其他形式的AI，后者可能用于不同的目的，如数据分析或帮助控制自动驾驶汽车。

戴尔科技是一家正在扩展其GenAI能力的公司之一。通过开发其生成式AI解决方案组合，该公司希望帮助企业在GenAI之旅的每一步中转变他们的工作方式。

戴尔公司首位AI首席官员Jeff Boudreau表示：“为了最大程度地发挥AI的作用，并支持公共云、本地环境和边缘的工作负载，企业需要一个具备正确基础设施、软件和服务的强大数据基础。

“这正是我们通过我们扩展的验证设计、专业服务、现代数据湖和全球最广泛的GenAI解决方案组合所构建的。”

通过定制的GenAI最大化专有数据

戴尔与英伟达合作的生成式AI验证设计用于模型定制，提供了预训练模型，能够从数据中提取智能，避免了从头开始构建模型的需要。

该解决方案支持使用专有数据进行安全的本地定制GenAI模型，以支持各种任务。它非常灵活，适应各种计算需求，包括训练、迁移学习和提示调整。

戴尔通过PowerEdge服务器和NVIDIA AI Enterprise软件支持生成式AI的模型调优和推理，生成式AI验证设计现在还支持模型调优和推理，利用戴尔PowerScale和戴尔ObjectScale等存储选项支持多种数据类型。这种基础架构还可以通过戴尔APEX订阅提供。

“我们将戴尔PowerEdge XE9680服务器与NVIDIA H100张量核心GPU合并到普林斯顿大学的高性能计算集群中，用于大规模语言建模，助力新的发现水平，”普林斯顿大学Charles C. Fitzmorris计算机科学教授Sanjeev Arora表示。

“这个系统为自然科学、工程学、社会科学和人文学科的研究人员提供了将强大的AI模型应用于可视化、建模和量子计算等领域的机会。”

通过专业知识、数据准备等提升业务结果

戴尔通过应用其流程和专业知识，帮助客户通过扩展的GenAI专业服务能力生成更好、更快的业务结果。

通过其数据准备服务，戴尔能够为客户提供干净、准确的数据集，并以正确的格式提供。这简化了AI项目，简化了数据集成，并确保生成高质量的数据结果。

戴尔的实施服务为推理和模型定制设置一个操作性的GenAI平台，加快了获得价值的时间。结合戴尔的托管服务，戴尔可以有效地运行完整的基于英伟达的GenAI解决方案，提高运营效率，使客户可以专注于开发独特的GenAI应用。

教育服务帮助戴尔的客户获取重要的技能，以填补GenAI能力差距。

“我们最近对企业中生成式AI使用情况进行的研究清楚地表明，组织坚定地希望能够使用自己的数据来定制关键的基础模型，但他们也需要帮助来为此工作做数据准备，”TECHnalysis Research的总裁兼首席分析师Bob O'Donnell说道。

“戴尔最新的生成式AI解决方案和合作伙伴关系提供了一套广泛的能力，帮助公司充分利用这一潜力，弥合知识差距，并确保数据推动可观察、有影响力的业务结果。”