Dell Technologies vừa công bố mở rộng Dell AI Data Platform, nền tảng dữ liệu phục vụ hệ thống AI doanh nghiệp. Các nâng cấp mới tập trung vào việc giúp AI hiểu rõ hơn dữ liệu nội bộ, tìm kiếm thông tin nhanh hơn và giảm tài nguyên cần thiết để xử lý mỗi yêu cầu.
Khi doanh nghiệp đưa AI vào công việc, vấn đề không chỉ nằm ở khả năng của mô hình AI mà còn ở dữ liệu cung cấp cho hệ thống. Thông tin thường nằm rải rác trong nhiều nơi như tệp tài liệu, cơ sở dữ liệu, dịch vụ đám mây và các hệ thống nội bộ. Dù có thể truy cập được, những dữ liệu này chưa chắc đã được sắp xếp để AI hiểu đúng ý nghĩa và mối liên hệ giữa chúng. 
Chẳng hạn, khi được hỏi về một khách hàng, AI có thể phải tìm kiếm thông tin từ nhiều hệ thống, đối chiếu các cách gọi khác nhau rồi mới tổng hợp câu trả lời. Nếu không hiểu các dữ liệu có liên quan với nhau như thế nào, hệ thống dễ đưa ra kết quả thiếu chính xác, đồng thời mất thêm thời gian và chi phí xử lý.
Đây là bài toán Dell hướng đến giải quyết thông qua việc mở rộng Dell AI Data Platform, nền tảng dữ liệu cốt lõi thuộc hệ sinh thái Dell AI Factory.
Giúp AI hiểu dữ liệu doanh nghiệp thay vì liên tục tìm lại từ đầu
Điểm đáng chú ý trong lần nâng cấp này là ba thành phần mới, gồm Unified Semantic Layer, Enterprise Knowledge Graph và Knowledge Agent. Các công nghệ này lần lượt giúp AI hiểu ý nghĩa của dữ liệu, xác định mối liên hệ giữa các thông tin và sử dụng chúng để giải quyết những nhiệm vụ cụ thể.
Unified Semantic Layer – lớp ngữ nghĩa hợp nhất giúp AI hiểu thống nhất các thuật ngữ được sử dụng trong doanh nghiệp. Ví dụ, một hệ thống có thể gọi đối tượng là “client”, trong khi hệ thống khác sử dụng từ “account”. Nếu được thiết lập đúng, AI có thể nhận biết các thuật ngữ này cùng đề cập đến một khách hàng, thay vì coi chúng là hai đối tượng riêng biệt.
Nền tảng cũng cho phép doanh nghiệp sử dụng lại các bộ thuật ngữ và cách phân loại dữ liệu đã có. Dell tích hợp thêm NVIDIA Auto-Ontology, công cụ mã nguồn mở hỗ trợ xây dựng đồ thị tri thức từ dữ liệu doanh nghiệp, nhằm mở rộng khả năng tổ chức và kết nối thông tin.
Trong khi đó, Enterprise Knowledge Graph – đồ thị tri thức doanh nghiệp giúp hệ thống xác định thông tin nào có liên quan đến nhau, ngay cả khi chúng được lưu ở những nơi khác nhau. Công nghệ này kết hợp dữ liệu có cấu trúc, tài liệu, thông tin mô tả và lịch sử truy vấn để xây dựng bức tranh tổng thể về dữ liệu doanh nghiệp.
Ví dụ, khi một cảm biến trên dây chuyền sản xuất phát hiện dấu hiệu bất thường, hệ thống có thể hỗ trợ truy tìm thiết bị liên quan, lịch sử sửa chữa, lô hàng từ nhà cung cấp và những đơn hàng có nguy cơ bị ảnh hưởng. Thay vì phải kiểm tra từng hệ thống riêng lẻ, người dùng có thể tìm được các thông tin liên quan trong cùng một luồng xử lý.
Thành phần thứ ba, Knowledge Agent – tác nhân tri thức, đưa những thông tin đã được kết nối vào các nhiệm vụ thực tế. Doanh nghiệp có thể thiết lập từng tác nhân cho một lĩnh vực cụ thể, quy định nguồn dữ liệu được phép truy cập, những nguyên tắc cần tuân thủ và mức chi phí xử lý tối đa.
Cách tiếp cận này giúp doanh nghiệp kiểm soát tốt hơn cách AI sử dụng dữ liệu, thay vì để hệ thống tự tìm kiếm và tổng hợp thông tin mà không có giới hạn rõ ràng.
Theo Dell, ba thành phần trên sẽ giúp các ứng dụng AI sử dụng lại nguồn dữ liệu đã được chuẩn hóa, hạn chế việc phân tích lại từ đầu mỗi khi nhận câu hỏi mới. Những thông tin nhạy cảm vẫn được quản lý trong nền tảng của doanh nghiệp, đồng thời giải pháp không buộc khách hàng phải phụ thuộc vào một nhà cung cấp mô hình AI, dữ liệu hay hạ tầng lưu trữ duy nhất.
Tăng tốc xử lý dữ liệu, mở rộng khả năng bảo mật
Bên cạnh việc giúp AI hiểu dữ liệu, Dell cũng bổ sung các công nghệ nhằm rút ngắn thời gian chuẩn bị thông tin và cải thiện hiệu quả sử dụng hạ tầng tính toán.
Một trong những nâng cấp đáng chú ý là Dell Data Processing Engine, công cụ xử lý dữ liệu được tích hợp NVIDIA cuDF để tận dụng sức mạnh của GPU. Theo kết quả thử nghiệm do Dell công bố, hệ thống sử dụng GPU NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition xử lý dữ liệu trung bình nhanh gần 4 lần so với phương pháp chỉ dùng CPU trên nhiều ứng dụng. Với một số tác vụ xử lý theo lô, tốc độ có thể nhanh hơn tới 20 lần.
Nói đơn giản, GPU không chỉ phục vụ việc chạy mô hình AI mà còn có thể tham gia vào khâu chuẩn bị và xử lý dữ liệu trước khi đưa vào hệ thống. Nếu công đoạn này được rút ngắn, doanh nghiệp có thể đưa thông tin đến các ứng dụng AI nhanh hơn và giảm thời gian chờ đợi. Dell cũng sử dụng Apache Arrow để cải thiện việc truyền dữ liệu giữa các thành phần lưu trữ và xử lý.
Ở khía cạnh lưu trữ, Dell PowerScale được bổ sung khả năng hỗ trợ tối đa 500 nhóm người dùng hoặc khách hàng độc lập trong một cụm hệ thống. Đây là tính năng hướng đến các doanh nghiệp và nhà cung cấp dịch vụ AI vận hành chung một hạ tầng cho nhiều đơn vị, nhưng vẫn cần tách biệt dữ liệu giữa các nhóm.
Hệ thống cũng bổ sung cơ chế mã hóa, xác thực kết nối thông qua mTLS trên NFS và kiểm soát quyền truy cập chi tiết hơn. Những thay đổi này nhằm giúp doanh nghiệp mở rộng dịch vụ mà vẫn duy trì các yêu cầu về bảo mật dữ liệu.
Ngoài ra, Dell giới thiệu Dell Storage Performance Tool, công cụ cho phép doanh nghiệp kiểm tra hiệu năng lưu trữ tương thích S3 trong các tác vụ như huấn luyện mô hình AI, vận hành mô hình và lưu các điểm kiểm tra trong quá trình xử lý. Kết quả đo giúp đội ngũ kỹ thuật đánh giá khả năng đáp ứng của hạ tầng, so sánh các phương án triển khai và lựa chọn cấu hình phù hợp với nhu cầu thực tế.
Theo ông Arthur Lewis, Chủ tịch Nhóm Giải pháp Hạ tầng của Dell Technologies, việc dữ liệu có thể truy cập không đồng nghĩa với việc dữ liệu đã sẵn sàng để sử dụng hiệu quả cho AI. Hệ thống cần hiểu thông tin đó có ý nghĩa gì, liên quan đến những dữ liệu nào và có đủ độ tin cậy hay không.
Jason Hardy, Phó Chủ tịch phụ trách Công nghệ Lưu trữ tại NVIDIA, cũng cho rằng hiệu quả của các tác nhân AI phụ thuộc vào khả năng truy cập, hiểu và tin cậy dữ liệu. Việc tích hợp NVIDIA cuDF vào công cụ xử lý dữ liệu của Dell được kỳ vọng giúp rút ngắn quá trình chuyển đổi dữ liệu lưu trữ thành nguồn thông tin sẵn sàng phục vụ AI.
Khi nào các tính năng mới được triển khai?
Theo kế hoạch được Dell công bố, các tính năng Unified Semantic Layer, Enterprise Knowledge Graph và Knowledge Agent dự kiến phát hành trong nửa đầu năm 2027.
Các cải tiến cho Dell Data Processing Engine với công nghệ tăng tốc NVIDIA dự kiến ra mắt vào tháng 12/2026. Khả năng tăng tốc bổ sung với Apache Arrow dự kiến có trong nửa đầu năm 2027. Những cải tiến về bảo mật và hỗ trợ nhiều nhóm người dùng trên Dell PowerScale dự kiến sẵn sàng vào tháng 11/2026.
Trong khi đó, Dell Storage Performance Tool và các dịch vụ hỗ trợ triển khai dữ liệu sẵn sàng cho AI đã được cung cấp.
Với những nâng cấp này, Dell đặt trọng tâm vào một vấn đề quan trọng khi doanh nghiệp mở rộng ứng dụng AI: không chỉ cần mô hình thông minh, mà còn cần dữ liệu được tổ chức tốt, cập nhật và có thể kiểm soát. Đây là nền tảng để AI đưa ra câu trả lời sát với thực tế hơn, đồng thời giúp doanh nghiệp sử dụng hiệu quả nguồn lực tính toán và chi phí vận hành.
