在全球智能革命加速邁進“智能體時代”的背景下， 企業(yè)級智能平臺OpenCSG與戴爾科技合作，推出智算基礎(chǔ)設(shè)施深度集成的參考架構(gòu)方案。

雙方將結(jié)合 OpenCSG 的 AgenticOps 方法論和 AgenticHub 平臺能力，以及 Dell Pro Max with GB10 高性能計算節(jié)點與 PowerScale 智能存儲系統(tǒng)，為企業(yè)提供低門檻、高效益、高性能的 智能化轉(zhuǎn)型路徑.

通過這套方案，組織能夠從傳統(tǒng)信息化架構(gòu)，平滑躍遷到智能原生化架構(gòu)，讓智能體真正走進業(yè)務(wù)一線。

CSGHub：統(tǒng)一算力與數(shù)據(jù)的企業(yè)級智能中樞

作為OpenCSG的企業(yè)級智能中樞平臺，CSGHub將

算力和 PowerScale 智能存儲統(tǒng)一納入同一套工程化工作流之中：從數(shù)據(jù)采集、特征工程、模型訓練、評估與上線，到后續(xù)的監(jiān)控、回滾與再訓練，全流程都在 CSGHub 上被標準化編排與可視化管理。

企業(yè)不僅可以集中管理模型與數(shù)據(jù)資產(chǎn)，更能在多項目、多團隊之間沉淀可復(fù)用的研發(fā)與智能體實踐經(jīng)驗。

尤其值得關(guān)注的是， Dell Pro Max with GB10 將數(shù)據(jù)中心級的 Grace Blackwell 架構(gòu)壓縮進桌面形態(tài)，128GB 統(tǒng)一內(nèi)存全部可供 GPU 使用，使企業(yè)開發(fā)者在本地即可加載 70B 乃至 200B 級模型的量化版本，在不依賴云端的情況下完成智能體原型開發(fā)、LoRA 微調(diào)和多智能體系統(tǒng)調(diào)試。

Xnet：解鎖算力與數(shù)據(jù)協(xié)同的創(chuàng)新引擎

作為本次聯(lián)合方案的核心技術(shù)亮點之一，OpenCSG 自主研發(fā)的 Xnet 企業(yè)級分布式計算與數(shù)據(jù)互聯(lián)協(xié)議層，構(gòu)建了系統(tǒng)底層的“智能傳輸網(wǎng)”。

Xnet并不是一個單獨的工具，而是深度嵌入 CSGHub 的“數(shù)據(jù)與模型血管系統(tǒng)”——所有數(shù)據(jù)集、模型 checkpoint、實驗產(chǎn)物，都通過 Xnet 在本地 Dell Pro Max with GB10、數(shù)據(jù)中心集群與 Dell PowerScale 存儲之間高效流轉(zhuǎn)。

Xnet 帶來的三重價值：

• 模型與數(shù)據(jù)的“Git 化”流轉(zhuǎn)方式

企業(yè)可以像使用 Git 管理代碼一樣，高效、安全地分發(fā)和管理智能模型與數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

• 與 Dell 基礎(chǔ)設(shè)施的深度協(xié)同

Xnet 將 Dell Pro Max with GB10 計算節(jié)點與 PowerScale 智能存儲無縫整合為一個“智能原生智算網(wǎng)絡(luò)”：

• Dell Pro Max with GB10 負責動態(tài)推理與訓練調(diào)度；
• PowerScale 作為高并發(fā)、高彈性的數(shù)據(jù)后端；
• Xnet 負責其間的智能化算力與數(shù)據(jù)調(diào)度與增量傳輸。

相比傳統(tǒng)基于 HTTP/FTP 的全量傳輸，Xnet 采用“文件級 + 分塊級”智能增量機制，并結(jié)合多線程并發(fā)與斷點續(xù)傳,實測性能收益顯著。

Xnet 智能增量 vs 傳統(tǒng)傳輸方式對比：

特性

傳統(tǒng)方式 (HTTP/FTP)

CSGHub XNet

業(yè)務(wù)價值

傳輸邏輯

全量覆蓋，遇到同名文件通常需重新傳輸

智能增量，僅傳差異部分

時間大幅度節(jié)?。ㄡ槍ξ⒄{(diào)和迭代場景）

大文件處理

容易超時，失敗需重來

斷點續(xù)傳，多線程并發(fā)

保證 TB 級模型傳輸?shù)姆€(wěn)定性與速度

帶寬占用

持續(xù)占用高帶寬，容易擁堵

按需占用、傳輸量最小化

降低云成本，減少網(wǎng)絡(luò)爭搶

操作復(fù)雜度

需手動分片、打包、解壓

CLI/SDK 一行命令搞定

自動化集成，簡化 MLOps 流程

這意味著，從本地到集群、從 Staging 到 Production 的頻繁版本同步，真正變成日常工程操作，而不再是讓團隊望而卻步的基礎(chǔ)設(shè)施難題。

直面企業(yè)智能化核心痛點，實現(xiàn)多維關(guān)鍵突破

本次方案合作聚焦于解決企業(yè)在智能化轉(zhuǎn)型過程中面臨的“數(shù)據(jù)效率低、算力成本高、流程協(xié)同難”等共性挑戰(zhàn)，提出了可落地的全棧解決方案：

數(shù)據(jù)提交效率革命

依托Xnet，每次訓練提交的數(shù)據(jù)量從 GB 級降至 KB 級，僅上傳發(fā)生變化的數(shù)據(jù)小塊。

全棧數(shù)據(jù)無縫共享

同一份數(shù)據(jù)可在訓練、分析與報表生成等環(huán)節(jié)無縫共用，避免在多套系統(tǒng)間反復(fù)復(fù)制與遷移，大幅提升數(shù)據(jù)利用效率，降低存儲與時間成本。

GPU 算力極致釋放

Dell PowerScale通過直連 GPU，消除數(shù)據(jù) I/O 瓶頸，讓昂貴的計算資源接近滿負荷運行，顯著提升算力產(chǎn)出與投資回報。

端到端 智能工程化編排

以 CSGHub 為核心，企業(yè)可以在統(tǒng)一平臺上完成數(shù)據(jù)集管理、實驗管理、模型版本控制、流水線編排與上線發(fā)布。

CSGHub 將 “Prompt → Code → Build → Test → Release → Deploy → Operate → Retrain” 八階段智能體生命周期串成閉環(huán)，一方面讓智能項目從 PoC 驗證到大規(guī)模上線有據(jù)可循，另一方面通過標準化流水線減少對“關(guān)鍵個人”的依賴，把智能體工程經(jīng)驗沉淀為組織能力。

從個人開發(fā)到生產(chǎn)集群的一體化智能基礎(chǔ)架構(gòu)

OpenCSG x Dell 參考架構(gòu)，將“開發(fā) / 預(yù)演 / 生產(chǎn)”三大環(huán)境統(tǒng)一在同一套算力與存儲基座之上：

• 開發(fā)者桌面上的單臺 Dell Pro Max with GB10，可平滑擴展為多臺的團隊組網(wǎng)；
• 再進一步擴展到2~4 臺以上的測試集群；
• 全程操作系統(tǒng)、容器編排和 智能 平臺保持一致，避免企業(yè)常見的“PoC 跑得飛快，上生產(chǎn)全崩潰”。

從單機 POC 到企業(yè)級 Production：一條可演進的架構(gòu)路徑

在架構(gòu)設(shè)計上，OpenCSG x Dell 給出的不是一張抽象的“生產(chǎn)大圖景”，而是一條可落地、可演進的路徑：

• Develop & POC 階段

單臺 Dell Pro Max with GB10，本地 DGX OS 環(huán)境，通過 10GbE 接入 Staging 環(huán)境，完成模型探索與智能體原型開發(fā)。

• Staging 階段

多臺Dell Pro Max with GB10組成 K8s/K3s 集群 + PowerScale F210 + 200GbE + Dell 備份，用于 CI/CD、集成測試和中等規(guī)模訓練。最佳實踐：4臺為一個標準集群，可多個標準集群擴展。

• Production 階段

8 臺以上 Dell Pro Max with GB10 + PowerScale F210 + A3100 分層存儲 + 200GbE + Dell 備份，面向全量訓練和線上推理。

在工程實踐上，這套方案把 “Develop/POC → Staging → Production” 串成了一個單向收斂的閉環(huán)：

• 開發(fā)者在本地 Dell Pro Max with GB10上完成原型后，只需將鏡像和配置推送到 Staging 集群，由 CI/CD 流水線自動完成構(gòu)建、測試和中等規(guī)模訓練驗證；
• 一旦通過驗證，同一份鏡像即可在 Production 集群上“升艙”運行，無需重新適配環(huán)境。

這讓智能項目從 PoC 到規(guī)?；暇€的路徑清晰可控，也顯著降低了對少數(shù)“環(huán)境專家”的依賴。

賦能千行百業(yè)，打造 智能化 轉(zhuǎn)型標桿

基于 CSGHub + AgenticHub 平臺，以及 Dell Pro Max with GB10 與 PowerScale 構(gòu)成的算力與數(shù)據(jù)底座，這套方案可在多個行業(yè)場景中快速復(fù)制：

• 制造業(yè) 智能化 轉(zhuǎn)型中心

結(jié)合 CSGHub、Dell Pro Max with GB10 和 PowerScale，搭建高效的模型訓練與優(yōu)化平臺；

由 AgenticHub 驅(qū)動生產(chǎn)計劃、質(zhì)量檢測和設(shè)備預(yù)測維護智能體，實現(xiàn)生產(chǎn)流程的智能化，提升生產(chǎn)效率與設(shè)備運維能力。

• 金融行業(yè)智能體平臺

滿足本地存儲與數(shù)據(jù)安全合規(guī)要求，構(gòu)建多智能體投融資分析系統(tǒng)；

Dell 硬件提供穩(wěn)定算力與數(shù)據(jù)保護，OpenCSG 實現(xiàn)跨場景的智能決策，幫助金融機構(gòu)提升決策效率與風險管控能力。

• 政務(wù)與公共服務(wù) 智能 化

以 AgenticHub 為智能操作系統(tǒng)，結(jié)合 CSGHub 的知識圖譜與政務(wù)數(shù)據(jù)，推動智慧政務(wù)和 智能 輔助決策系統(tǒng)落地，提升政務(wù)審批效率和公共服務(wù)響應(yīng)速度。

• 智能研發(fā)與教育生態(tài)

將 Dell 強大算力與 OpenCSG 開放平臺結(jié)合，建設(shè) 智能 教育實訓基地，聯(lián)通模型開發(fā)與教育教學，推動智能技術(shù)的普及與應(yīng)用。

在整體分工上，CSGHub 承擔的是“智能基礎(chǔ)設(shè)施控制平臺”角色——負責統(tǒng)一管理企業(yè)內(nèi)部的模型、數(shù)據(jù)與實驗資產(chǎn)；AgenticHub 則作為“業(yè)務(wù)智能體操作系統(tǒng)”，把這些資產(chǎn)編排為面向制造、金融、政務(wù)、教育等不同場景的多智能體應(yīng)用。借助 Dell Pro Max with GB10與 PowerScale 提供的算力與數(shù)據(jù)底座，企業(yè)可以在 CSGHub 上快速復(fù)制成功項目的流水線模板，在多個業(yè)務(wù)條線之間平移成熟的 智能方案，加速從第一個成功案例走向“組織級規(guī)模落地”。

展望未來：打造行業(yè)級智能化架構(gòu)的新標準

此次 OpenCSG 與戴爾的技術(shù)深度合作，不僅是算力與平臺的能力融合，更是雙方在智能化基礎(chǔ)設(shè)施生態(tài)中的角色重塑。對戴爾來說，PowerScale 在本次聯(lián)合方案中被進一步確立為“企業(yè)級 智能數(shù)據(jù)底座”的核心位置；Dell Pro Max with GB10則為企業(yè)提供了從單臺開發(fā)機到生產(chǎn)集群的清晰演進路徑，推動算力產(chǎn)品從基礎(chǔ)資源真正轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)生產(chǎn)力。

尤其對于初創(chuàng)團隊而言，Dell Pro Max with GB10 可以視作一臺“桌面級 DGX”：128GB 統(tǒng)一內(nèi)存全部對 GPU 開放，讓開發(fā)者能夠在本地加載 70B 乃至 200B 的模型量化版本，完成從智能體原型構(gòu)建到 LoRA/QLoRA 微調(diào)的完整實驗鏈路。相較傳統(tǒng)僅 24GB 顯存的 RTX 4090，GB10 在大模型容量與訓練吞吐上優(yōu)勢顯著；同時兼具 Mac Studio 級的桌面形態(tài)與完整 CUDA 生態(tài)，使“論文里的代碼拎起來就能跑”，極大提升初創(chuàng)團隊的研發(fā)效率與試錯速度。

對 OpenCSG 而言，與全球領(lǐng)先的硬件廠商深度集成，使 AgenticOps 生命周期體系與智能體平臺能力能夠在真實企業(yè)環(huán)境中得到系統(tǒng)化驗證?！罢麢C鏡像 + 灌裝程序”將原本需要數(shù)周的部署周期壓縮至數(shù)小時，顯著提升交付效率，加速形成可復(fù)制的智能化落地方法論，為行業(yè)提供端到端的工程化能力基線。

展望未來，雙方將繼續(xù)在此基礎(chǔ)上共建基于 AgenticOps 與 戴爾 IT基礎(chǔ)設(shè)施的行業(yè)級 Reference Architecture，使企業(yè)能夠從 1 臺 Dell Pro Max with GB10平滑擴展到多節(jié)點、企業(yè)級生產(chǎn)集群，全程保持統(tǒng)一的調(diào)度體系與控制平面，從而實現(xiàn)更可控的 TCO。

依托這一標準化架構(gòu)，雙方還將面向制造、金融、政務(wù)、能源、教育等行業(yè)推出可擴展的解決方案，幫助組織從數(shù)字化全面邁向智能化，在智能體時代獲得更高效、更可持續(xù)的創(chuàng)新能力與競爭優(yōu)勢。