Como a Plataforma de Dados de IA da Dell Mantém Suas GPUs Abastecidas

Principais Pontos:

Pilhas de IA integradas ao armazenamento podem levar a um aumento na movimentação de dados e sobrecarga de integração, resultando em GPUs subutilizadas. A Dell AI Data Platform oferece uma abordagem muito melhor que corresponde à realidade da maioria de nossos clientes: uma base de dados de IA aberta e federada que opera os dados onde eles residem, acelera pipelines com GPUs e mantém seus investimentos em GPU trabalhando em vez de esperar por dados.

Você está investindo pesadamente em GPUs. Mas, à medida que a IA avança de pilotos para a produção, o verdadeiro gargalo não é a própria GPU — é a camada de dados que a alimenta. Seus dados não estruturados e semiestruturados estão espalhados por sistemas de arquivos, object stores, data warehouses, plataformas SaaS e serviços de cloud pública e hospedados. Se sua plataforma de dados de IA não consegue encontrar, preparar e servir esses dados de forma eficiente para as GPUs, você corre o risco de pagar caro por aceleradores que ficam ociosos enquanto os pipelines lutam para acompanhar.

Uma nova pesquisa independente¹ examina como diferentes designs de plataformas de dados de IA moldam os resultados no mundo real ao longo do tempo. O relatório compara a Dell AI Data Platform com o VAST AI OS em termos de arquitetura, movimentação de dados, utilização de GPU e fluxos de trabalho de RAG/busca. A VAST se posiciona como uma pilha de IA unificada e integrada ao armazenamento: centralizar dados em um VAST DataSpace, acoplar firmemente serviços de IA a esse armazenamento e otimizar operações por meio de uma abordagem de plataforma integrada. No papel, isso soa convincente. Na prática, a história muda. Para ambientes híbridos complexos, as descobertas mostram que uma pilha fechada e integrada ao armazenamento pode introduzir novas restrições operacionais e de movimentação de dados — enquanto uma base de dados federada e otimizada para GPU da Dell ajuda a manter suas GPUs mais ocupadas e as opções de implementação mais flexíveis.

Dois caminhos para a camada de dados de IA

O estudo destaca duas maneiras fundamentalmente diferentes de projetar sua camada de dados de IA:

• VAST Data AI OS: Uma pilha de IA integrada ao armazenamento que centraliza os dados em um DataSpace controlado pelo fornecedor e executa serviços de IA sobre esse armazenamento.
• Dell AI Data Platform: Uma base de dados de IA aberta e modular construída sobre o armazenamento Dell PowerScale e Dell ObjectScale e computação Dell, com um plano de controle federado para acessar e processar dados onde quer que eles já residam.

A VAST posiciona seu modelo como uma forma de simplificar as operações de IA consolidando dados em um único namespace unificado. Na prática, isso significa:

• Copiar conjuntos de dados externos para o VAST DataSpace.
• Usar ferramentas como o VAST SyncEngine para mover e sincronizar dados de seus sistemas existentes.
• Manter trabalhos de sincronização contínuos conforme os dados de origem mudam.

Isso pode funcionar bem para implementações de IA "greenfield" (novas) onde a maioria dos novos dados nasce na VAST. Mas, embora seus projetos de IA possam ser "greenfield", seu patrimônio de dados não é — e, à medida que cresce, mais e mais dados críticos e riscos operacionais se acumulam dentro de uma pilha rigidamente acoplada e integrada ao armazenamento.

A Dell AI Data Platform adota uma abordagem diferente. Em vez de canalizar dados para um novo silo, ela federa o acesso aos seus bancos de dados, data lakes, object stores e sistemas de arquivos existentes. Você se conecta aos dados onde eles estão, preserva suas ferramentas atuais de governança e análise e usa a plataforma para orquestrar a preparação e recuperação de dados aceleradas por GPU em todo esse cenário.

Arquitetura modular da Dell AI Data Platform vs. uma plataforma de pilha fechada como VAST AI OS

Opere seus dados onde eles residem, não onde você é forçado a movê-los

Um dos fatores de custo mais negligenciados na IA empresarial é a preparação e o enriquecimento de dados. A rapidez com que você consegue os dados certos no formato certo muitas vezes decide se as GPUs funcionam com alta utilização ou ficam ociosas.

Dell: Acesso Federado, Menos Complexidade

A Dell AI Data Platform combina seus motores de dados e ferramentas de gerenciamento com uma arquitetura projetada para funcionar em todas as fontes de dados que você já usa. Em vez de reunir tudo em um repositório controlado pelo fornecedor, você e sua equipe podem:

• Preparar e reutilizar dados no local, em bancos de dados, data lakes e object stores.
• Preservar as práticas de governança e segurança existentes.
• Dimensionar o armazenamento e o processamento independentemente conforme as necessidades evoluem.

Este modelo federado reduz o tempo gasto na realocação de dados e diminui os trabalhos de sincronização e os pipelines únicos que podem sobrecarregar sua equipe e seu orçamento.

VAST: Copiar, Sincronizar e Manter

O VAST AI OS funciona melhor quando os dados já estão em um ambiente VAST. Quando dados externos são necessários, as organizações frequentemente dependem de ferramentas como o VAST SyncEngine para mover e sincronizar conjuntos de dados para um VAST DataSpace, e então manter essas cópias atualizadas conforme as fontes mudam. Isso significa:

• Mais etapas de migração durante a integração inicial.
• Mais trabalhos de sincronização e cópias para gerenciar ao longo do tempo.
• Maior risco de divergência entre os sistemas de origem e o que os modelos realmente veem.

Na prática, a pesquisa mostra que a abordagem federada da Dell ajuda a encurtar os ciclos de integração, reduzir a sobrecarga de integração contínua e manter as GPUs mais ocupadas, diminuindo os atrasos causados pela movimentação de dados.

Alimente GPUs eficientemente com pipelines acelerados e otimizados

Escalar a IA não é apenas levar dados para as GPUs — é fazer isso de forma eficiente, sem sobrecarregá-las com overhead evitável.

Dell: Processamento e Análise de Dados Acelerados

A Dell AI Data Platform integra Apache Spark com NVIDIA RAPIDS para permitir que o processamento de dados e as cargas de trabalho de IA aproveitem a aceleração de GPU em todo o pipeline de dados. Seu motor de análise, alimentado por Starburst, usa leitores de arquivos avançados, indexação autônoma e reutilização inteligente de expressões de tabela comuns para eliminar varreduras redundantes. Em cenários de benchmark² relatados pela Dell e NVIDIA, esta plataforma oferece:

• Indexação de vetores até 12x mais rápida.
• Processamento de dados até 3x mais rápido.
• Uma redução de 19x no tempo até o primeiro token em comparação com fluxos de trabalho tradicionais baseados em CPU.

O relatório independente incorpora esses resultados de benchmark como evidência de que a Dell AI Data Platform pode acelerar pipelines de IA de ponta a ponta, sustentar maior utilização de GPU e reduzir o custo por carga de trabalho otimizando o caminho dos dados, não apenas as próprias GPUs.

VAST: Mais Trabalho no Caminho da GPU

Mesmo com a evolução da base de hardware da VAST, a pesquisa observa que sua pilha de processamento de dados do AI OS ainda depende de fluxos de trabalho de software que carecem de otimizações destinadas a eliminar transformações redundantes, movimentação excessiva de memória e padrões de shuffle custosos. Essas ineficiências podem:

• Sobrecargar os pipelines de GPU.
• Reduzir a utilização geral.
• Aumentar o esforço de engenharia necessário para ajustar e manter o desempenho.

O resultado líquido: um risco maior de que suas GPUs passem tempo esperando por uma preparação de dados ineficiente, em vez de processar continuamente trabalho útil.

Uma arquitetura modular conectando fontes de dados à IA via armazenamento integrado e serviços de cyber-resiliência

RAG e busca sem um gargalo de pilha única

Compromissos semelhantes aparecem em RAG e busca, onde as cargas de trabalho são particularmente sensíveis à velocidade de indexação, proliferação de conectores e fragilidade do pipeline.

Dell: Motor de Busca de Dados para IA

A Dell AI Data Platform inclui um Motor de Busca de Dados alimentado por Elastic, projetado especificamente para casos de uso de IA. Ele oferece:

• Busca vetorial e criação de índice acelerada por GPU.
• Conectores para fontes de conteúdo empresarial comuns.
• Recuperação híbrida de palavras-chave e vetores no mesmo ambiente.

Ao combinar a busca acelerada por GPU com conectores integrados, a plataforma da Dell ajuda as equipes a implantar assistentes de IA e fluxos de trabalho RAG de nível de produção com menos componentes móveis no caminho dos dados.

VAST: RAG em Dados Dentro da Pilha

O VAST AI OS suporta busca e recuperação por meio de indexação nativa e incorporação de vetores integradas em sua plataforma de dados, operando sobre os dados que armazena e gerencia. Esse namespace unificado pode ser poderoso, mas apenas para dados que foram puxados para a pilha. Estender o RAG para fontes novas ou externas geralmente requer trabalho adicional de integração e migração, o que pode atrasar a iteração e aumentar o risco operacional.

Escolha uma Plataforma de Dados que Mantenha as GPUs Trabalhando, Não Esperando

O relatório destaca uma conclusão simples: onde você posiciona sua plataforma de dados de IA é tão importante quanto as GPUs que você compra. Uma pilha integrada ao armazenamento como o VAST Data AI OS pode parecer atraente para consolidar dados e serviços de IA, mas também concentra o trabalho de integração e a dependência em um único ambiente. Com o tempo, você assume mais responsabilidade pelo gerenciamento de cópias, trabalhos de sincronização e extensões RAG — e ainda pode acabar com GPUs que passam muito tempo esperando por dados. E como a VAST deve ser combinada com fornecedores de servidores separados, você está efetivamente unindo uma pilha de vários fornecedores. Isso adiciona outra camada de complexidade operacional que a abordagem integrada da Dell evita.

A Dell AI Data Platform é projetada com um princípio diferente: manter os dados onde estão e trazer o processamento acelerado por GPU para eles. Você obtém uma base de dados de IA aberta e federada que:

• Opera os dados onde eles residem, reduzindo migrações e sobrecarga de sincronização.
• Acelera pipelines com GPUs para manter seus aceleradores produtivos.
• Estende RAG e busca por suas fontes de dados existentes e governadas.

Não deixe suas GPUs sem recursos com uma pilha fechada e vinculada ao armazenamento. Decida por si mesmo se sua plataforma de dados de IA é realmente construída para manter suas GPUs alimentadas. Para ver como as abordagens se comparam em detalhes, leia o relatório completo de terceiros e trabalhe com sua equipe Dell para uma análise de TCO e utilização de GPU com base em suas próprias cargas de trabalho e fontes de dados projetadas.

¹Baseado em um Relatório da Prowess Consulting de abril de 2026, encomendado pela Dell e baseado em fontes publicamente disponíveis, comparando design arquitetônico, padrões de acesso a dados, capacidades de busca RAG e fatores operacionais entre a Dell AI Data Platform e o VAST AI OS. Relatório completo: aqui. ²Dell Technologies. “Dell AI Data Platform with NVIDIA Supercharges Enterprise AI with Breakthrough Data Orchestration and Storage Innovations.” PR Newswire. Março de 2026.

Sobre o Autor: Jon Hyde

Jon Hyde lidera a Inteligência Competitiva na Dell Technologies, onde ele utiliza mais de 21 anos de experiência em tecnologia e consultoria de negócios, arquitetura empresarial, estratégia e liderança organizacional. Durante seus 13 anos na Dell Technologies, Jon construiu e liderou as organizações de IA, as-a-Service e habilitação de cloud da empresa e liderou suas equipes de liderança de pensamento tecnológico, marketing de portfólio e mensagens. Antes de ingressar na Dell Technologies, ele ajudou a construir e operar uma bem-sucedida prática de consultoria executiva em tecnologia na Nova Inglaterra.

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