1. 基于戴尔在 2024 年 3 月进行的分析。从工作站 PC（移动和固定式）到服务器，Dell Technologies 提供专为支持 AI 工作负载而精心打造的解决方案，涵盖高性能计算、数据存储、云原生软件定义的基础架构、网络交换机、数据保护、HCI 和服务。
2. 基于戴尔在 2023 年 4 月进行的分析。
3. 基于戴尔在 2024 年 4 月针对戴尔 PowerMax 的网络安全功能与支持开放系统和大型机存储的同类竞争性主流阵列的网络安全功能进行的内部分析。https://www.delltechnologies.com/asset/en-us/solutions/business-solutions/technical-support/dell-optimizer-features-availability-matrix.pdf.external
4. 基于戴尔在 2023 年 11 月进行的分析。OptiPlex 3000 系列、Latitude Chromebook Enterprise 和基于 Linux 的设备不配备 Dell Optimizer 戴尔智能调优软件。提供的特性与功能可能因型号而异。有关更多详细信息，请访问：https://www.delltechnologies.com/asset/en-us/solutions/business-solutions/technical-support/dell-optimizer-features-availability-matrix.pdf.external
5. 截至 2023 年 5 月 10 日，戴尔边缘产品组合涵盖 24 个类别，从服务器和网关到设备和平台，涵盖部署在远边缘和近边缘的边缘工作负载专用、边缘支持和边缘感知基础架构。相比之下，HPE 边缘产品组合涵盖 13 个类别，Supermicro 涵盖 10 个类别，Cisco 涵盖 7 个类别，Lenovo 涵盖 6 个类别。
6. 基于对 2022 年《财富》500 强排名中的行业类别的内部分析（截至 2023 年 1 月）。 7. 基于戴尔委托 Principled Technologies 撰写的白皮书《投资 GenAI：戴尔本地部署相对于公有云的成本效益分析》，该白皮书比较了使用 Dell APEX Pay-Per-Use 解决方案的本地戴尔基础架构与具有相似配置的公有云 AWS SageMaker（前者 TCO 降低多达 73%）和 Azure 机器学习（前者 TCO 降低多达 72%）解决方案，2024 年 5 月。使用 Llama 2 13B 对估计成本进行建模，用于推理组织在 3 年内的工作负载并进行模型微调。实际结果可能会有所不同。点击此处查看全文。 8. 基于戴尔在 2024 年 2 月进行的分析。