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A adoção da IA nas empresas e o crescimento do volume de informação aumentam as exigências sobre a infraestrutura. A Dell apresenta novas capacidades na sua Plataforma de Dados de IA com o objetivo de converter dados distribuídos em resultados de IA mais rápidos e fiáveis. A proposta baseia-se numa base aberta e modular e integra o design de referência da NVIDIA AI Data Platform.
A plataforma separa o armazenamento do processamento para eliminar gargalos e ganhar flexibilidade em cargas de trabalho de IA, como treino, ajuste fino, RAG ou inferência. Além disso, articula o seu funcionamento em quatro eixos: motores de armazenamento para localizar e mover dados com eficiência, motores de dados para converter informações em resultados utilizáveis, ciberresiliência integrada e serviços de gestão de dados.
Motores de armazenamento
Os motores de armazenamento são sustentados pelo Dell PowerScale e pelo Dell ObjectScale, que combinam desempenho, segurança e acesso multiprotocolo para gerir dados de IA. O PowerScale oferece a simplicidade do NAS com execução em paralelo para diferentes fases de projetos de IA. Com a integração das GPUs NVIDIA GB200 e GB300 NVL72 e atualizações de software, o PowerScale busca reforçar o desempenho, simplificar a gestão em grande escala e manter a compatibilidade com aplicações e pilhas de soluções. Dentro da gama, o modelo PowerScale F710 possui validação NCP e, em configurações com mais de 16.000 GPUs, oferece até cinco vezes menos espaço em rack, 88% menos switches de rede e até 72% menos consumo de energia em comparação com alternativas comparadas pela empresa.
O ObjectScale, plataforma de objetos S3 nativa orientada para cenários massivos de IA, está disponível como appliance e numa nova modalidade de software definido em servidores Dell PowerEdge. Esta opção declara até oito vezes mais desempenho em comparação com a geração anterior de armazenamento de objetos all-flash, além de melhorias em velocidade, escalabilidade e eficiência. Entre as novidades previstas, a compatibilidade com S3 sobre RDMA entrará em pré-visualização técnica, e serão adicionadas otimizações para objetos pequenos e uma integração mais profunda com AWS S3, incluindo compressão ao nível do bucket. De acordo com os números fornecidos, S3 sobre RDMA aponta para um desempenho até 230% superior, 80% menos latência e 98% menos uso de CPU em comparação com o S3 tradicional. Enquanto o manuseio de objetos de 10 KB melhora em até 19% no desempenho e reduz a latência em 18%.
Motores de dados e integração com pesquisa vetorial
No plano dos motores de dados, a Dell amplia as capacidades em colaboração com a NVIDIA, a Elastic e a Starburst. O novo Data Search Engine, desenvolvido com a Elastic, permite interagir com os dados em linguagem natural e é orientado para RAG, pesquisa semântica e canalizações de IA generativa, integrando-se com o MetadataIQ para rastrear milhares de milhões de ficheiros no PowerScale e ObjectScale através de metadados granulares. Este motor é acompanhado por ferramentas para que os programadores introduzam apenas ficheiros atualizados e mantenham as bases vetoriais atualizadas.
Por sua vez, o Data Analytics Engine, criado em conjunto com a Starburst, permite consultas unificadas em folhas de cálculo, bases de dados, nuvens e lakehouses, e incorpora uma Agentic Layer que utiliza modelos de linguagem para automatizar a documentação, extrair conclusões e integrar IA em fluxos SQL. Esta camada unifica o acesso a armazenamentos vetoriais para tarefas RAG e de pesquisa em tecnologias como Iceberg ou PostgreSQL com PGVector, adiciona funções empresariais de monitorização e governança de modelos e introduz um MCP Server para o desenvolvimento de aplicações multiagente.
A plataforma também adiciona integração com NVIDIA cuVS para acelerar a pesquisa vetorial e habilitar a pesquisa híbrida (palavras-chave + vetorial) por GPU com controle completo no local, com o objetivo de oferecer uma implementação integrada para equipas de TI que precisam escalar essas capacidades.
Quanto ao calendário, a integração do PowerScale com NVIDIA GB200 e GB300 NVL72 com validação NCP já está disponível. O ObjectScale S3 sobre RDMA e as atualizações de software chegarão em dezembro de 2025; a primeira versão do Agentic Layer e do MCP Server do Data Analytics Engine em fevereiro de 2026. Tanto o Data Search Engine quanto a integração com NVIDIA cuVS estão previstos para o primeiro semestre de 2026.
