Λύση Επιτάχυνσης Πλατφόρμας AI Ιατρικής Απεικόνισης: Βελτιστοποίηση Μετάδοσης Δεδομένων και Υπολογισμών

Λύση επιτάχυνσης πλατφόρμας ιατρικής απεικόνισης AI: Μεταφορά δεδομένων και βελτιστοποίηση υπολογιστών

Με τη βαθιά ενσωμάτωση της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης στον ιατρικό τομέα,Υγεία ΑΙΟι εφαρμογές που βασίζονται στην ιατρική απεικόνιση βιώνουν εκρηκτική ανάπτυξη.,Η παραδοσιακή υποδομή αντιμετωπίζει σοβαρές προκλήσεις κατά την αντιμετώπιση της υψηλής ταχύτητας μετάδοσης, της επεξεργασίας χαμηλής καθυστέρησης και της συνεργατικής υπολογιστικής μεταξύ κόμβων σε κλίμακα petabyteιατρικά δεδομένα, περιορίζοντας άμεσα την αποτελεσματικότητα της διάγνωσης και την ταχύτητα επανάληψης του μοντέλου.Το άρθρο αυτό θα παρέχει μια εις βάθος ανάλυση αυτών των περιορισμών και θα εξηγήσει πώς να δημιουργηθεί μια ολοκληρωμένη λύση επιτάχυνσης μέσω προηγμένωνΔίκτυο Mellanoxτεχνολογία.

Ιστορικό της βιομηχανίας και τάσεις ανάπτυξης

Ο όγκος των δεδομένων ιατρικής απεικόνισης αυξάνεται με ετήσιο ρυθμό άνω του 30%, με το σύνολο δεδομένων απεικόνισης ενός μόνο ασθενούς να φτάνει δυνητικά σε πολλά gigabytes.Τα μοντέλα βαθιάς μάθησης γίνονται όλο και πιο περίπλοκαΓια σενάρια όπως η ακτινολογία, η παθολογία και η αλληλουχία των γονιδίων, η εκπαίδευση απαιτεί εκθετικά περισσότερα δεδομένα και υπολογιστικούς πόρους.η ζήτηση για πραγματικό χρόνο ή σχεδόν πραγματικό χρόνο συμπεράσματα τεχνητής νοημοσύνης γίνεται όλο και πιο επείγουσαΑυτό σημαίνει ότι ολόκληρη η αλυσίδα επεξεργασίας δεδομένων, από τα συστήματα αρχειοθέτησης και επικοινωνίας εικόνων (PACS) έως τα συστάματα υπολογιστών GPU και, στη συνέχεια, μέχρι τα κλινικά τερματικά, πρέπει να επιτυγχάνεται απρόσκοπτα.συνεργασία υψηλής ταχύτηταςΗ καθυστέρηση σε οποιονδήποτε κρίκο μπορεί να αποτελέσει εμπόδιο στη ροή της διαγνωστικής εργασίας.

Κεντρικές προκλήσεις: Τεχνικά προβλήματα των πλατφορμών ιατρικής τεχνητής νοημοσύνης

Η υποδομή πληροφορικής των ιδρυμάτων υγειονομικής περίθαλψης αντιμετωπίζει γενικά τρεις μεγάλες προκλήσεις κατά την υποστήριξη των πλατφορμών τεχνητής νοημοσύνης:

• Μειονέκτημα μετάδοσης δεδομένων:Τα παραδοσιακά δίκτυα TCP/IP υποφέρουν από υψηλή καθυστέρηση και συχνές επαναδιαβιβάσεις σε συνδυασμό υψηλής ταχύτητας, υψηλής απόδοσηςιατρικά δεδομέναΜεταφορά δεδομένων, προκαλώντας GPU συστάδες να περιμένουν για τα δεδομένα, με αποτέλεσμα τα ποσοστά χρησιμοποίησης κάτω από 50%.
• Υπολογιστικά Σίλο:Το ανεπαρκές εύρος ζώνης δικτύου μεταξύ συστημάτων αποθήκευσης, διακομιστών προεπεξεργασίας και ομάδων εκπαίδευσης δημιουργεί σίλους δεδομένων, κατακερματίζοντας τον αγωγό επεξεργασίας από άκρο σε άκρο.
• Περιορισμοί κλιμακωτότητας:Η απόδοση του δικτύου γίνεται το εμπόδιο κατά την οριζόντια κλιμάκωση των συστάσεων κατάρτισης τεχνητής νοημοσύνης.που περιορίζει σοβαρά την αποτελεσματικότητα επανάληψης μοντέλου.

Τα εμπόδια αυτά όχι μόνο παρατείνουν τον κύκλο ανάπτυξης και ανάπτυξης μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης, αλλά ενδέχεται επίσης να επηρεάσουν την έγκαιρη και ακριβή κλινική διάγνωση.

Λύση: Αρχιτεκτονική δικτύου υψηλής ταχύτητας Mellanox End-to-End

Για την αντιμετώπιση των προαναφερθεισών προκλήσεων, η λύση που βασίζεταιΔίκτυο MellanoxΗ τεχνολογία ανακατασκευάζει τη θεμελιώδη αρχιτεκτονική των ιατρικών πλατφορμών τεχνητής νοημοσύνης από δύο διαστάσεις: μετάδοση δεδομένων και βελτιστοποίηση υπολογιστών:

1. Κατασκευή ενός End-to-End RDMA Network Fabric

Χρησιμοποιήστε το Mellanox InfiniBand ή το Ethernet υψηλών επιδόσεων (υποστηρίζοντας το RoCE) για να δημιουργήσετε ένα δίκτυο χωρίς απώλειες:

• αξιοποίηση της τεχνολογίας Remote Direct Memory Access (RDMA) για τη δυνατότητα άμεσης μετακίνησης δεδομένων από μνήμη σε μνήμη μεταξύ των κόμβων αποθήκευσης και υπολογισμού, παρακάμπτοντας την CPU και τη στοίβα πρωτοκόλλου,μείωση σημαντικά της καθυστέρησης.
• Παροχή εύρους ζώνης διασύνδεσης έως 400Gbps για PACS, ετερογενή αποθήκευση και GPU clusters, εξασφαλίζοντας την ροή σε πραγματικό χρόνο μαζικών δεδομένωνιατρικά δεδομένα.

2Το In-Network Computing επιταχύνει την κατανεμημένη εκπαίδευση

Χρησιμοποιήστε την τεχνολογία Mellanox SHARP (Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol):

• Εκτέλεση κρίσιμων εργασιών συλλογικής επικοινωνίας All-Reduce για την εκπαίδευση της τεχνητής νοημοσύνης απευθείας στο δίκτυο διακόπτη, μειώνοντας τον όγκο ανταλλαγής δεδομένων για συγχρονισμό βαθμίδων έως 80%.
• Σημαντική μείωση του χρόνου επικοινωνίας μεταξύ των GPU, επιτρέποντας στους υπολογιστές να επικεντρωθούν περισσότερο στην εκπαίδευση του ίδιου του μοντέλου.

3Η αδιάλειπτη ολοκλήρωση και η ενισχυμένη ασφάλεια

Η λύση ενσωματώνεται απρόσκοπτα με τα κύρια ιατρικά περιβάλλοντα πληροφορικής (π.χ. VMware, Kubernetes), πλαίσια τεχνητής νοημοσύνης (π.χ. TensorFlow, PyTorch) και ιατρικό εξοπλισμό,Παροχή κρυπτογράφησης και απομόνωσης δεδομένων από άκρο σε άκρο για την κάλυψη των αυστηρότερων απαιτήσεων ασφάλειας δεδομένων και συμμόρφωσης του κλάδου υγείας (e(π.χ., HIPAA).

Μετρικά αποτελέσματα: Απόδοση, αποτελεσματικότητα και βελτιστοποίηση του κόστους

Τα δεδομένα αυτά δείχνουν ότι η λύση μπορεί να επιταχύνει αποτελεσματικά τον κύκλο ανάπτυξης και ανάπτυξηςΥγεία ΑΙεφαρμογές, επιτρέποντας στους ερευνητές και τους κλινικούς να αποκτήσουν πιο γρήγορα γνώσεις που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη.

Συμπεράσματα: Κατασκευή έξυπνης ιατρικής υποδομής μελλοντικής χρήσης

Η επιτυχία της ιατρικής απεικόνισης της τεχνητής νοημοσύνης βασίζεται σε υποστήριξη υποδομής υψηλής απόδοσης, επεκτάσιμης και ασφαλούς.Δίκτυο Mellanox, τα ιδρύματα υγειονομικής περίθαλψης μπορούν να διαπεράσουν τα προβλήματα μετάδοσης δεδομένων και υπολογιστών, απελευθερώνοντας πλήρως το καινοτόμο δυναμικό τωνΥγεία ΑΙ, και τελικά να επιτευχθεί πιο ακριβής και ταχύτερη διάγνωση, ενισχύοντας τις σύγχρονες ιατρικές υπηρεσίες.

Επόμενα Βήματα

Για να μάθετε περισσότερα σχετικά με τις τεχνικές λεπτομέρειες, να αποκτήσετε πρόσβαση σε ιστορίες επιτυχίας του κλάδου ή να συμβουλευτείτε για μια προσαρμοσμένη λύση, επισκεφθείτε την επίσημη ιστοσελίδα μας και επικοινωνήστε με την ομάδα εμπειρογνωμόνων του κλάδου υγείας.