Медицинская платформа ИИ для ускорения обработки изображений: передача данных и оптимизация вычислений

Решение для ускорения платформы ИИ медицинской визуализации: оптимизация передачи данных и вычислений

Благодаря глубокой интеграции технологий искусственного интеллекта в медицину, приложения медицинского ИИ на основе медицинской визуализации переживают взрывной рост. От раннего скрининга поражений до планирования хирургических операций, модели ИИ должны обрабатывать огромные объемы данных изображений DICOM высокого разрешения. Однако традиционная инфраструктура сталкивается с серьезными проблемами при работе с высокоскоростной передачей, обработкой с низкой задержкой и совместными вычислениями между узлами петабайтных медицинских данных, что напрямую ограничивает эффективность диагностики и скорость итерации моделей. В этой статье будет проведен углубленный анализ этих узких мест и объяснено, как построить комплексное решение для ускорения с помощью передовых технологий Mellanox networking.

Общая информация об отрасли и тенденции развития

Объем данных медицинской визуализации растет ежегодно более чем на 30%, при этом набор данных изображений одного пациента может достигать нескольких гигабайт. Одновременно с этим модели глубокого обучения становятся все более сложными, требуя экспоненциально больше данных и вычислительных ресурсов для обучения. В таких сценариях, как радиология, патология и секвенирование генов, спрос на вывод ИИ в реальном времени или почти в реальном времени становится все более насущным. Это означает, что вся цепочка обработки данных — от систем архивирования и передачи изображений (PACS) до вычислительных кластеров GPU, а затем до клинических терминалов — должна обеспечивать бесшовное высокоскоростное взаимодействие. Задержка в любом звене может стать узким местом в диагностическом рабочем процессе.

Основные проблемы: технические узкие места платформ медицинского ИИ

ИТ-инфраструктура медицинских учреждений обычно сталкивается с тремя основными проблемами при поддержке платформ ИИ:

• Узкое место передачи данных: Традиционные сети TCP/IP страдают от высокой задержки и частых повторных передач при высокопроизводительной передаче медицинских данных, что приводит к ожиданию данных кластерами GPU, в результате чего коэффициент использования составляет менее 50%.
• Вычислительные бункеры: Недостаточная пропускная способность сети между системами хранения, серверами предварительной обработки и учебными кластерами создает бункеры данных, фрагментируя сквозной конвейер обработки.
• Ограничения масштабируемости: Производительность сети становится узким местом при горизонтальном масштабировании учебных кластеров ИИ. Накладные расходы на связь между узлами могут составлять от 30% до 60% от общего времени обучения, что серьезно ограничивает эффективность итерации модели.

Эти узкие места не только продлевают цикл разработки и развертывания моделей ИИ, но и могут повлиять на своевременность и точность клинической диагностики.

Решение: сквозная высокоскоростная сетевая архитектура Mellanox

Решая вышеуказанные проблемы, решение на основе технологии Mellanox networking реконструирует базовую архитектуру платформ медицинского ИИ с двух сторон: оптимизация передачи данных и вычислений:

1. Построение сквозной сетевой структуры RDMA

Используйте Mellanox InfiniBand или высокопроизводительный Ethernet (с поддержкой RoCE) для построения сети без потерь:

• Используйте технологию Remote Direct Memory Access (RDMA), чтобы обеспечить прямое перемещение данных из памяти в память между узлами хранения и вычислений, минуя ЦП и стек протоколов, что значительно снижает задержку.
• Обеспечьте пропускную способность соединения до 400 Гбит/с для PACS, разнородного хранилища и кластеров GPU, обеспечивая поток огромных медицинских данных в реальном времени.

2. Внутрисетевые вычисления ускоряют распределенное обучение

Используйте технологию Mellanox SHARP (Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol):

• Выполняйте критические операции коллективной связи All-Reduce для обучения ИИ непосредственно в коммутационной сети, уменьшая объем обмена данными для синхронизации градиентов до 80%.
• Значительно сократите время связи между графическими процессорами, позволяя вычислительным ресурсам больше сосредоточиться на самом обучении модели.

3. Бесшовная интеграция и повышенная безопасность

Решение легко интегрируется с основными медицинскими ИТ-средами (например, VMware, Kubernetes), фреймворками ИИ (например, TensorFlow, PyTorch) и медицинским оборудованием, обеспечивая сквозное шифрование и изоляцию данных для соответствия самым строгим требованиям индустрии здравоохранения к безопасности и соответствию данных (например, HIPAA).

Количественные результаты: оптимизация производительности, эффективности и затрат

Эти данные показывают, что решение может эффективно ускорить цикл разработки и развертывания приложений медицинского ИИ, позволяя исследователям и клиницистам быстрее получать информацию, основанную на ИИ.

Заключение: создание перспективной интеллектуальной медицинской инфраструктуры

Успех медицинского ИИ визуализации зависит от высокопроизводительной, масштабируемой и безопасной инфраструктурной поддержки. Развернув решение для ускорения на основе Mellanox networking, медицинские учреждения могут преодолеть узкие места передачи данных и вычислений, полностью раскрывая инновационный потенциал медицинского ИИ и, в конечном итоге, достичь более точной и быстрой диагностики, расширяя возможности современных медицинских услуг.

Следующие шаги

Чтобы узнать больше о технических деталях, получить доступ к историям успеха в отрасли или получить консультацию по индивидуальному решению, посетите наш официальный веб-сайт и свяжитесь с нашей командой экспертов в области здравоохранения.