甚至在全球大流行之前，许多行业的数据集都在快速增长。然而，医疗保健行业目前正在应对规模空前的数据爆炸，这使得科技行业更加关注使用人工智能和机器学习来处理数据爆炸。
说到让人工智能成为现实，很难想象有什么比世界各地数百万人的生命更重要。
“医疗正在经历一个爆炸的数据,美国国会图书馆的内容3000倍,”亨利说Pellegrino(上图,右),以数据为中心的工作负载和解决方案的副总裁,HPC,戴尔技术公司”。因为它是医疗保健,因为它是这个行业,我们看到我们的家庭成员在VMware,戴尔技术组合的一部分,得到更多相关的讨论。我们现在正在研究的是下一波人工智能和高性能计算的实现。”
在一次特殊的众聊演示中，Thierry与SiliconANGLE Media移动直播工作室theCUBE的联合主持人Stu Miniman进行了交谈。拉维·彭德康提(Ravi Pendekanti，见图左)也加入了他的行列，他是戴尔服务器产品管理高级副总裁。Miniman还与VMware Inc. vSphere业务高级副总裁兼总经理Krish Prasad和VMware HPC首席技术专家Josh Simons进行了单独的采访。他们讨论了人工智能和高性能计算领域的新举措，虚拟化资源如何帮助广泛的业务，以及对科学工作负载的可扩展支持。(*披露如下。)
为了实现下一波，戴尔已经介绍了戴尔EMC现成的解决方案的AI和vHPC。该产品利用了VMware的Bitfusion技术，并将戴尔EMC硬件与VMware的Cloud Foundation软件相结合，以虚拟化加速器，如gpu、现场可编程门阵列和asic，目的是扩大资源以运行AI工作负载。
普拉萨德解释说:“你会看到大量专门的加速器、定制的特定应用集成电路、现场可编程门阵列和图形处理单元的出现，这些都被用于加速这些人工智能和机器学习类应用所需的特殊算法。”“通过今天的比特融合技术的推出，我们基本上是在对加速器空间做几年前计算的事情。我们正在把虚拟化引入加速器。”
这种部署在现实生活中的意义是什么?Simons举了一个零售连锁杂货店的例子，它依赖大量的摄像机来监控从库存到安全的一切。这需要多个应用程序昼夜不停地使用来自流图像的数据，并同时执行分析。这也需要大量的计算能力。
“它们将非常适合这种环境，在这种环境中，你希望能够有多个独立的应用程序运行，但让它们有效地共享gpu的硬件资源，”Simons说。“有了比特融合，现在数据科学家可以使用多个gpu或单个gpu，甚至部分gpu。”
据Simons说，VMware Bitfusion解决方案最初将通过虚拟化Nvidia公司的芯片来提取价值，并计划在不久的将来引入fpga和特定领域的asic。
“我们从Nvidia的GPU开始，这完全有道理，因为它是深度学习的主要硬件加速引擎，”Simons说。
戴尔和VMware预计，目前报告广泛部署人工智能的公司中，仅有14%将不可避免地增长。VMware Bitfusion收购。之后将其集成到其云计算虚拟化平台vSphere中。通过分配一个虚拟GPU加速器池，戴尔的客户将在不需要额外服务器的情况下扩展用于AI工作负载的资源。
Pendekanti说:“我们正在研究的所有解决方案中，真正的智能并不是人为的。”“尽管我们在谈论人工智能和机器学习，但客户如今面临的最大挑战之一，是确保他们拥有合适数量和质量的数据，以便进行分析。”如果你不这样做，那就是无用的输入和输出。”
戴尔实现人工智能的战略还包括使其可扩展。该公司专注于支持高性能计算工作负载，支持科学模拟、天气预报和分子建模。10月，戴尔和意大利能源公司埃尼宣布部署世界上最大的工业超级计算机。
“他们一直在和我们一起推动创新，”佩莱格里诺说。“他们专注于能源资源的数字化转型和开发。我们刚刚和他们一起部署了8000个加速器集群，这是世界上最大的商业集群。”
戴尔和VMware最近在AI和HPC领域推出的产品旨在将企业对话从理论转移到现实中，其中智能和计算技术产生了重大的商业影响。
Pendekanti说:“我们可以从建模场景转变为客户今天能够使用的东西。”“我们要确保我们提供给他们的不仅仅是产品，还有现成的解决方案。我们提供的所有服务的灵活性是我们在戴尔技术上的一种尝试，为客户提供完整的解决方案，让他们选择他们需要的服务。”
以下是完整的视频采访，是来自SiliconANGLE和theCUBE的多方访谈之一:(*披露:戴尔技术公司赞助了这次访谈。无论是戴尔技术公司还是其他赞助商，都无法对用户或硅的内容进行编辑控制。)