การเร่งความเร็ว AI สำหรับการถ่ายภาพทางการแพทย์: การส่งข้อมูลและการเพิ่มประสิทธิภาพการคำนวณ
October 10, 2025
การเร่ง AI การถ่ายภาพทางการแพทย์: การส่งข้อมูลและการปรับปรุงคอมพิวเตอร์
1สถานการณ์และแนวโน้มในอุตสาหกรรม
ตลาด AI ของการดูแลสุขภาพโลกคาดว่าจะถึง 67 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2027 โดยการถ่ายภาพทางการแพทย์เป็น 40% ของการใช้งานในขณะที่เครื่องมือวินิจฉัยที่ใช้พลังงาน AI สร้างข้อมูล DICOM ความละเอียดสูงเป็นปี, โครงสร้างพื้นฐานไอทีแบบดั้งเดิมเผชิญกับปัญหาสําคัญสามอย่าง:
- นักวิทยุฉายแสงต้องการการวิเคราะห์ภาพภายใต้ 2 วินาที สําหรับการวินิจฉัยในเวลาจริง
- การร่วมมือระหว่างศูนย์ข้อมูลต้องการการโอนข้อมูลที่ปลอดภัย
- คลัสเตอร์ GPU ต้องการเครือข่าย 200Gbps+ เพื่อหลีกเลี่ยงความหิวโหยของคอมพิวเตอร์
2ปัญหาทางเทคนิคในด้านการดูแลสุขภาพ AI
2.1 ความท้าทายในการส่งข้อมูล
การทดสอบเทคนิคของ Mellanox ในปี 2024 พบว่า:
| หลักเกณฑ์ | การออกกําลัง | ความช้า (CT scan) |
|---|---|---|
| TCP/IP | 12 Gbps | 8.7s |
| RoCEv2 | 94 Gbps | 1.2s |
2.2 ความไม่สมบูรณ์แบบทางการคํานวณ
ไพปไพน์ AI แบบปกติแสดงเวลาว่างของ GPU 60% เนื่องจาก:
- การเข้าถึงการเก็บข้อมูล NVMe ที่ช้า (ความช้า 150μs)
- การประมวลผลล่วงหน้าที่จํากัด CPU
- การขาดข้อมูลที่เกิดจากเครือข่าย
3. Mellanox การเร่งเร่ง
3.1 SmartNIC การลดน้ํา
NICs ConnectX-7 ที่มีความสามารถ 400Gbps ให้บริการ
- RDMA ที่เร่งด้วยฮาร์ดแวร์สําหรับการถ่ายภาพเกือบศูนย์
- การสนับสนุน NVMe-oF สําหรับการเข้าถึง GPU โดยตรงกับ PACS ที่กระจาย
- การเข้ารหัสบนชิปเพื่อให้สอดคล้องกับ HIPAA
3.2 ผ้า Ultra Ethernet
สถาปัตยกรรม UEC ของ Mellanox ประสบความสําเร็จ:
| เมทริก | ราคาเริ่มต้น | UEC |
|---|---|---|
| เวลาในการถ่ายทอด MRI | 45s | 9s |
| AI Inference Latency ความช้าของ AI | 1.8s | 0.4s |
4. ผลการประเมินจํานวน
การจัดจําหน่ายที่โรงพยาบาลชั้น 1 แสดงว่า:
- 3.8x การวัด PET-CT ที่เร็วขึ้น
- การลดความจุกจุกของศูนย์ข้อมูลถึง 92%
- การประหยัดรายปี 1.2 ล้านดอลลาร์ จาก GPU คลัสเตอร์รวม
5สรุปยุทธศาสตร์
โดยการบูรณาการทางการแพทย์ของ Mellanox การแก้ไขเครือข่าย AI กับการเร่ง smartNIC สถาบันสามารถเปิดโอกาสเต็มของการวินิจฉัย AI ได้เพื่อสํารวจแบบแผนการดําเนินงานสําหรับพื้นฐานข้อมูลทางการแพทย์ของคุณไปที่ mellanox.com/healthcare-ai