去年，当高性能计算行业专家齐聚 SC22 时，戴尔科技公司展示的高端人工智能培训平台 PowerEdge XE9680 吸引了他们的目光。

一年后，戴尔及其合作伙伴博通公司正在致力于人工智能服务器的新篇章，这将解决生成式人工智能结构的性能问题，这是一种实时自动化跨平台数据集成的现代架构。这涉及到能够提供能够克服连接瓶颈的推理集群构建解决方案。

戴尔高级副总裁兼首席技术官Ihab Tarazi （右图）表示：“我们正处于优化人工智能世界结构和连接的漫长旅程的开始。” “生成人工智能所需的连接和网络速度比我们在网络中看到的任何东西都要快。并不是所有人都预料到了这一点。我们与博通的合作对于解决这些问题至关重要。”

Tarazi在SC23上接受了 theCUBE 行业分析师Savannah Peterson和David Nicholson的采访，并在 SiliconANGLE Media 的直播工作室 theCUBE 上进行了独家直播。Broadcom 数据中心解决方案小组总经理Jas Tremblay （左）与他一起讨论了两家公司如何合作开发人工智能驱动的世界的新技术。（* 以下披露。）

确定标准

优化结构以支持人工智能平台将采取创新方法并与博通和戴尔等主要参与者就行业标准达成一致。

Tremblay 表示，Broadcom 一直是用于连接高速组件的外围组件互连 Express 或 PCIe 接口标准的积极支持者，并决定采取开放方法。这家芯片巨头最近重申了其对开放计算社区的承诺，作为其为人工智能工作负载构建开放硬件生态系统工作的一部分。

“我们相信正确的答案是带有 Compute Express Link 扩展的 PCIe，”Tremblay 说。“我们今年决定完全开放，不签署保密协议，并制定路线图。它与整个行业共享面料路线图，以便他们知道即将发生什么。”

成本是一个令人担忧的障碍。人工智能服务器的功能和性能是有代价的，特伦布莱欣然承认了这一点。

“计算服务器的价格在 5,000 美元到 10,000 美元之间，”Tremblay 说。“AI 服务器的价格为 200,000 美元到 250,000 美元……并且功率随着成本而变化。对于拥有固定预算的企业来说，这些都是真正的挑战，他们希望参与其中。”

尽管存在连接性和财务方面的问题，人工智能仍然是许多企业感兴趣的主要领域。客户对开发可行的人工智能模型的兴趣正在推动博通和戴尔等主要参与者迅速寻找可行的企业解决方案。

“在这里，需求是发明之母，”塔拉齐说。“我们之所以能够更快地合作，是因为我们拥有这些大型超级应用程序，它们是人们真正喜欢的生成式人工智能模型。归根结底，你将从这些生成式人工智能模型中获得显着的生产力优势，这一事实将每个人团结在一起。”

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