GTC 2026: Dell எண்டர்பிரைஸ் ஹப், வணிகத்திற்கான திறந்த AI-ஐ மறுவரையறை செய்கிறது

இந்த எளிய கட்டளை, அபரிமிதமான சிக்கல்தன்மையை நீக்குகிறது. இந்த SDK, உங்கள் குறிப்பிட்ட Dell வன்பொருளுக்கு மாடல்களை தானாகவே பொருத்துகிறது, உகந்த வரிசைப்படுத்தல் உள்ளமைவுகளை உருவாக்குகிறது, சிக்கலான GPU நினைவக ஒதுக்கீட்டைக் கையாளுகிறது, மற்றும் தள-குறிப்பிட்ட மேம்படுத்தல்களைப் பயன்படுத்துகிறது, இவை அனைத்தும் ஆழமான டாக்கர் நிபுணத்துவம் அல்லது கைமுறை உள்ளமைவு தேவைப்படாமல் செய்கிறது.

உண்மையில் செயல்படும் பைதான் ஒருங்கிணைப்பு இந்த எளிதான பயன்பாட்டை நிரலாக்க வரிசைப்படுத்தலுக்கு விரிவுபடுத்துகிறது:

from dell_ai.client import DellAIClient

client = DellAIClient()

# Get deployment snippet for any model
snippet = client.get_deployment_snippet(
    model_id="nvidia/Nemotron-3-Super-120B-A12B",
    platform_id="xe9680-nvidia-h200",
    engine="docker",
    num_gpus=8
)

# Deploy programmatically
client.deploy_model(snippet)

இந்த SDK, பல-தள மேம்படுத்தல், தானியங்கு புதுப்பித்தல்களுடன் கூடிய கண்டெய்னர் பதிப்பு மேலாண்மை, இணக்கத்திற்கான பாதுகாப்பு ஸ்கேனிங் மற்றும் மாடல் தேவைகளின் அடிப்படையில் புத்திசாலித்தனமான வள ஒதுக்கீடு போன்ற சிக்கலான விவரங்களைக் கையாளுகிறது.

நிறுவனக் குழுக்களுக்கு இது ஏன் முக்கியம்:

DevOps பொறியாளர்களுக்கு: இது விரிவான, மாடல்-குறிப்பிட்ட வரிசைப்படுத்தல் வழிகாட்டிகளின் தேவையை நீக்குகிறது. SDK இன் தள நுண்ணறிவு உங்கள் வன்பொருளுக்காக உகந்ததாக்குகிறது.
தரவு விஞ்ஞானிகளுக்கு: இது உள்கட்டமைப்பு நிபுணர்களாக மாறத் தேவையில்லாமல் மாடல்களை திறம்பட வரிசைப்படுத்த அனுமதிக்கிறது, AI மேம்பாட்டில் கவனம் செலுத்த அவர்களுக்கு சுதந்திரம் அளிக்கிறது.
நிறுவன கட்டிடக் கலைஞர்களுக்கு: இது குழுக்கள் முழுவதும் AI வரிசைப்படுத்தல்களை தரப்படுத்த உதவுகிறது, பதிப்புக் கட்டுப்படுத்தப்பட்ட, தணிக்கை செய்யக்கூடிய வரிசைப்படுத்தல் துண்டுகளை உறுதி செய்கிறது.
பாதுகாப்பு குழுக்களுக்கு: ஒவ்வொரு வரிசைப்படுத்தலும் சரிபார்க்கப்பட்ட சரிபார்ப்புப் பலன்கள் மற்றும் கையொப்பமிடப்பட்ட படங்களுடன் முன்-ஸ்கேன் செய்யப்பட்ட கண்டெய்னர்களைப் பயன்படுத்துகிறது, இது பாதுகாப்பு நிலையை கணிசமாக பலப்படுத்துகிறது.

உண்மையான விளையாட்டு மாற்றும் அம்சம், Dell AI SDK-க்குள் உட்பொதிக்கப்பட்டுள்ள தள நுண்ணறிவு ஆகும். குறிப்பிட்ட Dell தளங்களில் எந்த மாடல்கள் சிறப்பாக செயல்படுகின்றன, உகந்த GPU உள்ளமைவுகள், நினைவகத் தேவைகள், அளவிடுதல் காரணிகள் மற்றும் பல்வேறு வன்பொருள் தலைமுறைகளில் செயல்திறன் பண்புகள் ஆகியவற்றை இது புரிந்துகொள்கிறது. இது "ஒரு மாடலை வரிசைப்படுத்துதல்" என்பதை ஒரு ஆராய்ச்சிக் திட்டத்திலிருந்து ஒரு ஒற்றை, நம்பிக்கையான கட்டளையாக மாற்றுகிறது.

Dell எண்டர்பிரைஸ் ஹப்-இல் அடுத்த தலைமுறை திறந்த மாடல்கள்

Dell எண்டர்பிரைஸ் ஹப் என்பது வெறும் உள்கட்டமைப்பைப் பற்றியது மட்டுமல்ல; இது மிகவும் மேம்பட்ட திறந்த மூல மாடல்களை அணுகும் ஆற்றலை நிறுவனங்களுக்கு வழங்குவது பற்றியதுமாகும். GTC 2026 பலவற்றைப் பற்றி சிறப்பித்துக் காட்டியது, ஒவ்வொன்றும் தனித்துவமான கட்டிடக்கலை புத்தாக்கங்களையும் நிறுவன தாக்கங்களையும் கொண்டுள்ளன.

மாடல் குடும்பம்	முக்கிய புத்தாக்கம்/அம்சம்	நிறுவன தாக்கம்
NVIDIA Nemotron 3 Super	MoE, பல-டோக்கன் கணிப்பு, NVFP4, பலமொழி	உயர்-திறன் கொண்ட உரையாடல் AI, உற்பத்திக்குத் தயார், உலகளாவிய செயல்பாடுகளுக்கு பல்வேறு மொழி ஆதரவு.
Qwen3.5-397B-A17B	உண்மையான பலமாதிரி, Apache 2.0, மேம்பட்ட MoE	தடையற்ற படம்/உரை செயலாக்கம், வணிக பயன்பாட்டிற்கான சட்டத் தெளிவு, சக்திவாய்ந்த பல-மாதிரி பகுத்தறிவு.
Qwen3.5-27B	உகந்த அளவு, பகுத்தறிவில் கவனம்	சமநிலையான திறன்/செலவு, வள வரம்புகள் உள்ள சூழல்களில் சிக்கலான பகுப்பாய்வு பணிகளுக்கு சிறப்பு.
Qwen3.5-9B	எட்ஜ்-க்குத் தயார், செலவு குறைந்த, பல்துறை	எட்ஜ் சாதனங்களில் திறமையான உள்ளூர் வரிசைப்படுத்தல், பட்ஜெட்டுக்கு ஏற்றது, பல்வேறு பணிகளுக்கு ஏற்ப மாற்றக்கூடியது.
Qwen3-Coder-Next	குறியீடு-முதல், 79B அளவுருக்கள், மேம்பட்ட பகுத்தறிவு, IP பாதுகாப்பு	பாதுகாப்பான, உயர்-துல்லியமான குறியீடு உருவாக்கம், தனியுரிம குறியீடு தளங்களில் சரிசெய்யக்கூடியது, IP ஐப் பாதுகாக்கிறது.

NVIDIA Nemotron 3 Super 120B-A12B ஆனது நிறுவன உரையாடல் AI-க்கான ஒரு சக்திவாய்ந்த மாடலாகும். அதன் மறைமுக நிபுணர்கள் கலவை (MoE) கட்டமைப்பு (மொத்தம் 120B, செயலில் 12B அளவுருக்கள்) குறிப்பிடத்தக்க திறனை உறுதி செய்கிறது. விரைவான ஊகத்திற்கான பல-டோக்கன் கணிப்பு (MTP) மற்றும் குறைக்கப்பட்ட நினைவக பயன்பாட்டிற்கான NVFP4 மேம்படுத்தல் போன்ற அம்சங்கள், சொந்த பலமொழி ஆதரவுடன் (ஆங்கிலம், பிரஞ்சு, ஸ்பானிஷ், இத்தாலியன், ஜெர்மன், ஜப்பானிய, சீனம்) இணைந்து, உலகளாவிய வாடிக்கையாளர் சேவை மற்றும் உள் தொடர்பு கருவிகளுக்கு இது சிறந்ததாக அமைகிறது.

Qwen3.5 மாடல் குடும்பம் திறந்த மூலத்தின் அளவிடுதிறன் மற்றும் பல்துறைத்திறனை எடுத்துக்காட்டுகிறது. Qwen3.5-397B-A17B ஒரு பலமாதிரி மாபெரும் மாடல் ஆகும், இது உண்மையான பலமாதிரி கட்டமைப்பு மற்றும் நிறுவனத்திற்கு ஏற்ற Apache 2.0 உரிமத்துடன் படங்கள் மற்றும் உரையை தனித்துவமாக செயலாக்குகிறது. இது நிஜ உலக ஆவணங்கள் மற்றும் காட்சித் தரவுகளைப் பற்றிய ஆழமான புரிதலை அனுமதிக்கிறது. அதன் சிறிய மாடல்களான Qwen3.5-27B மற்றும் Qwen3.5-9B உகந்த திறன்-செலவு விகிதங்களை அடைகின்றன, 9B மாடல் வலுவான திறன்களைப் பராமரிக்கும் அதே வேளையில் எட்ஜ் வரிசைப்படுத்தல்களுக்கு குறிப்பாக ஏற்றது.

இறுதியாக, Qwen3-Coder-Next ஒரு நிரலாக்க புரட்சியாக வெளிப்படுகிறது. 79B அளவுருக்கள் மற்றும் குறியீடு-முதல் வடிவமைப்புடன், இது சிக்கலான குறியீடு உருவாக்கத்திற்காக அடிப்படை முதல் கட்டமைக்கப்பட்டுள்ளது, பல-படி சிக்கல் தீர்க்கும் பணிகளுக்கு மேம்பட்ட பகுத்தறிவை வழங்குகிறது. நிறுவனங்களுக்கு முக்கியமாக, அதன் ஆன்-பிரமைஸ் வரிசைப்படுத்தல் திறன் IP பாதுகாப்பை உறுதி செய்கிறது மற்றும் தனியுரிம குறியீடு தளங்களில் தனிப்பயன் பயிற்சிக்கு அனுமதிக்கிறது, இது பாதுகாப்பான மென்பொருள் மேம்பாட்டை விரைவுபடுத்துகிறது.

Dell எண்டர்பிரைஸ் ஹப்-க்குள் ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட இந்த மாடல்கள், கோட்பாட்டு திறன்களுக்கு அப்பால் சென்று, பல்வேறு நிறுவன AI தேவைகளுக்கு உறுதியான, உற்பத்திக்குத் தயாரான தீர்வுகளை வழங்குகின்றன.

நிறுவன AI மறுமலர்ச்சி: உள்கட்டமைப்பாக திறந்த மூலம்

GTC 2026 இன் நுண்ணறிவுகள், குறிப்பாக Dell எண்டர்பிரைஸ் ஹப்-இன் கண்ணோட்டத்தில், நிறுவன AI இன் பரிணாம வளர்ச்சியில் ஒரு திருப்புமுனையான தருணத்தை சுட்டிக்காட்டுகின்றன. இது திறந்த மூல மாடல்கள், நிறுவன-தர உள்கட்டமைப்பிற்குள் சரியாக ஒருங்கிணைக்கப்பட்டு பாதுகாக்கப்படும்போது, முன்னெப்போதும் இல்லாத ஆற்றலைத் திறக்கும் என்ற அங்கீகாரத்தால் உந்தப்பட்ட ஒரு மறுமலர்ச்சி ஆகும்.

கதை மாடல்களிலிருந்து அமைப்புகளுக்கு மாறுகிறது. Perplexity இன் அரவிந்த் ஸ்ரீனிவாஸ் பொருத்தமாக கூறியது போல, நிறுவனங்களுக்கு இப்போது "பலமாதிரி, பல-மாடல் மற்றும் பல-கிளவுட் இசைக்குழு" தேவை. எதிர்காலம் ஒரு ஒற்றை AI மாடலுக்கு உறுதியளிப்பது பற்றியது அல்ல, மாறாக பல சிறப்பு மாடல்களை ஒரு ஒருங்கிணைந்த, புத்திசாலித்தனமான அமைப்பாக ஒழுங்கமைப்பது பற்றியது. உகந்த வன்பொருளில் இந்த பல்வேறு மாடல்களை தடையின்றி வரிசைப்படுத்த மற்றும் நிர்வகிக்கும் Dell எண்டர்பிரைஸ் ஹப்-இன் திறன் இந்த பார்வைக்கு ஒரு சான்றாகும்.

இது செலவு மையங்களிலிருந்து மதிப்பு மையங்களுக்கு ஒரு மாற்றத்தையும் குறிக்கிறது. அர்ப்பணிக்கப்பட்ட Dell உள்கட்டமைப்பில் திறந்த மூல மாடல்களை இயக்குவதன் மூலம், AI ஒரு தொடர்ச்சியான API செலவில் இருந்து ஒரு மூலோபாய சொத்தாக மாறுகிறது. தனிப்பயனாக்கம், தனியுரிம தரவு ஒருங்கிணைப்பு மற்றும் ஆன்-பிரமைஸ் கட்டுப்பாடு ஆகியவை AI சொத்தின் மதிப்பை அதிகரிக்கின்றன, இது ஒரு வணிகத்தின் போட்டி நன்மையின் முக்கிய அங்கமாக மாறும்.

இறுதியாக, உந்துதல் மறைக்கப்பட்டவற்றிலிருந்து வெளிப்படையானவற்றிற்கு செல்கிறது. நிறுவன AI விளக்கக்கூடியதாகவும், தணிக்கை செய்யக்கூடியதாகவும், நம்பகமானதாகவும் இருக்க வேண்டும். இந்த குணங்கள் உள்ளார்ந்து திறந்த மூல தீர்வுகளால் வழங்கப்படுகின்றன, அங்கு வெளிப்படைத்தன்மை ஆழமான ஆய்வு மற்றும் சரிபார்ப்புக்கு அனுமதிக்கிறது. Dell எண்டர்பிரைஸ் ஹப்-இன் பாதுகாப்பு அம்சங்கள் மற்றும் வலுவான ஆட்சி மாதிரி இந்த உண்மையை மேலும் வலுப்படுத்துகிறது, நிறுவனங்கள் நம்பிக்கையுடனும் ஒருமைப்பாட்டுடனும் AI ஐ வரிசைப்படுத்த முடியும் என்பதை உறுதி செய்கிறது.

முடிவாக, Dell எண்டர்பிரைஸ் ஹப்-இன் புத்தாக்கங்களால் முன்னிறுத்தப்பட்ட GTC 2026, நிறுவன AI க்கான ஒரு தெளிவான பாதையை வெளிப்படுத்தியது. இது திறந்த மூல புத்தாக்கம் நிறுவன நம்பகத்தன்மையை சந்திக்கும் ஒரு எதிர்காலம், அங்கு சிக்கலான AI அமைப்புகள் எளிதாக ஒழுங்கமைக்கப்படுகின்றன, மேலும் வணிகங்கள் முன் எப்போதும் இல்லாத வளர்ச்சி மற்றும் மாற்றத்தை இயக்க செயற்கை நுண்ணறிவின் முழு ஆற்றலையும் பயன்படுத்த முடியும்.

அசல் மூலம்

https://huggingface.co/blog/balaatdell/gtc2026-insights-through-deh-lens

அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்

What is the significance of 'Harness Engineering' in modern AI?

Harness Engineering refers to the increasingly critical discipline of orchestrating complex AI systems. It moves beyond the focus on single models to integrate numerous models, autonomous agents, diverse data sources, and various memory layers for agents and environments. This holistic approach ensures that enterprise AI solutions are robust, scalable, and capable of addressing real-world business challenges by managing the entire ecosystem rather than isolated components.

Why are open source models increasingly important for enterprise AI strategies?

Open source models are becoming foundational for enterprise AI due to several compelling reasons. They offer unparalleled transparency and trust, allowing enterprises to inspect and audit every aspect for compliance and security. They enable deep customization and specialization by combining foundational capabilities with proprietary data, leading to unique value propositions. Open source models also provide cost efficiency with predictable costs, and they foster rapid innovation velocity, benefiting from a global community of developers and researchers.

How does the Dell Enterprise Hub ensure multi-platform optimization and security for AI deployments?

The Dell Enterprise Hub provides comprehensive support across multiple silicon providers, including NVIDIA H100/H200, AMD MI300X, and Intel Gaudi 3 powered Dell platforms, preventing hardware vendor lock-in. For security, it implements repository scanning for malware, custom Docker image scanning with AWS Inspector, provenance verification through signed containers and SHA384 checksums, and robust access governance using standardized Hugging Face tokens to manage permissions.

What role does the Dell AI SDK play in accelerating enterprise AI deployment?

The 'dell-ai' Python SDK and CLI dramatically simplifies AI deployment from a process that could take days or weeks to mere minutes. It automates complex tasks such as matching models to Dell hardware, generating optimal deployment configurations, handling GPU memory allocation, and applying platform-specific optimizations. This 'platform intelligence' allows DevOps engineers, data scientists, enterprise architects, and security teams to focus on AI innovation rather than infrastructure complexities.

Can you describe some of the key open source models featured on the Dell Enterprise Hub?

The Dell Enterprise Hub highlights several cutting-edge open source models. These include NVIDIA Nemotron 3 Super (120B-A12B) for highly efficient, multilingual conversational AI, leveraging MoE and NVFP4 optimization. The Qwen3.5 family offers scalable intelligence, from the multimodal Qwen3.5-397B-A17B with native image and text understanding, to the efficient Qwen3.5-9B suitable for edge deployments. Additionally, Qwen3-Coder-Next provides a code-first, 79B parameter solution for advanced programming tasks with IP protection benefits.

How does the Dell Enterprise Hub facilitate the transition from individual models to integrated AI systems?

The Dell Enterprise Hub serves as a comprehensive platform designed for orchestrating complex AI systems. It supports multi-model, multi-platform deployments, integrates robust security and lifecycle management, and features an application ecosystem. This ecosystem includes tools like OpenWebUI for chat interfaces and AnythingLLM for multi-model agentic systems, alongside custom applications, enabling enterprises to build sophisticated, integrated AI solutions rather than relying on disparate, single-purpose models.

What is the 'decoupled architecture' and why is it important for AI lifecycle management?

Dell Enterprise Hub's decoupled architecture separates container versions from model weights. This is crucial for AI lifecycle management because it allows enterprises to pin exact container tags in production while testing newer versions in staging, facilitating seamless updates. It also provides flexibility to pull model weights at runtime or pre-download for air-gapped environments, ensuring greater control, maintainability, and agility in managing AI inference engines and model versions independently.

How does the Dell AI SDK simplify deployment for different team roles?

The Dell AI SDK brings significant simplification across various team roles. For DevOps engineers, it eliminates the need to pore over extensive deployment guides by automatically optimizing configurations for specific Dell hardware. Data scientists can deploy models without needing to become infrastructure experts, allowing them to focus on AI development. Enterprise architects benefit from standardized, version-controlled, and auditable deployment snippets. For security teams, every deployment leverages pre-scanned containers with verified checksums and signed images, enhancing compliance and trust.

புதுப்பிப்புகளைப் பெறுங்கள்

சமீபத்திய AI செய்திகளை மின்னஞ்சலில் பெறுங்கள்.

பகிர்