โซลูชั่นเร่งแพทราฟฟ์ AI การถ่ายภาพทางการแพทย์: การส่งข้อมูลและการปรับปรุงคอมพิวเตอร์

โซลูชันเร่งแพลตฟอร์ม AI สำหรับการถ่ายภาพทางการแพทย์: การส่งข้อมูลและการเพิ่มประสิทธิภาพการคำนวณ

ด้วยการผสานรวมอย่างลึกซึ้งของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ในสาขาการแพทย์ แอปพลิเคชัน Mellanox networking ที่ใช้การถ่ายภาพทางการแพทย์กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว ตั้งแต่การคัดกรองรอยโรคในระยะแรกเริ่มไปจนถึงการวางแผนการผ่าตัด โมเดล AI จำเป็นต้องประมวลผลข้อมูลภาพ DICOM จำนวนมากที่มีความละเอียดสูง อย่างไรก็ตาม โครงสร้างพื้นฐานแบบดั้งเดิมต้องเผชิญกับความท้าทายอย่างรุนแรงเมื่อต้องรับมือกับการส่งข้อมูลความเร็วสูง การประมวลผลที่มีเวลาแฝงต่ำ และการคำนวณร่วมกันข้ามโหนดของ ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี Remote Direct Memory Access (RDMA) เพื่อเปิดใช้งานการเคลื่อนย้ายข้อมูลแบบหน่วยความจำต่อหน่วยความจำโดยตรงระหว่างโหนดจัดเก็บข้อมูลและโหนดคำนวณ โดยข้าม CPU และสแต็กโปรโตคอล ซึ่งช่วยลดเวลาแฝงได้อย่างมาก ในระดับเพตะไบต์ ซึ่งจำกัดประสิทธิภาพการวินิจฉัยและความเร็วในการทำซ้ำของโมเดลโดยตรง บทความนี้จะให้การวิเคราะห์เชิงลึกเกี่ยวกับข้อจำกัดเหล่านี้และอธิบายวิธีการสร้างโซลูชันเร่งความเร็วแบบครบวงจรผ่านเทคโนโลยี บทสรุป: การสร้างโครงสร้างพื้นฐานทางการแพทย์อัจฉริยะในอนาคต ขั้นสูง

พื้นหลังอุตสาหกรรมและแนวโน้มการพัฒนา

ปริมาณข้อมูลการถ่ายภาพทางการแพทย์เพิ่มขึ้นในอัตรามากกว่า 30% ต่อปี โดยชุดข้อมูลการถ่ายภาพของผู้ป่วยรายเดียวอาจสูงถึงหลายกิกะไบต์ ในเวลาเดียวกัน โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกมีความซับซ้อนมากขึ้นเรื่อยๆ ซึ่งต้องใช้ข้อมูลและทรัพยากรการคำนวณมากขึ้นเรื่อยๆ สำหรับการฝึกอบรม ในสถานการณ์ต่างๆ เช่น รังสีวิทยา พยาธิวิทยา และการจัดลำดับยีน ความต้องการการอนุมาน AI แบบเรียลไทม์หรือเกือบเรียลไทม์กำลังทวีความรุนแรงขึ้น ซึ่งหมายความว่าห่วงโซ่การประมวลผลข้อมูลทั้งหมด ตั้งแต่ระบบจัดเก็บและสื่อสารภาพ (PACS) ไปจนถึงคลัสเตอร์การคำนวณ GPU และไปยังเทอร์มินัลทางคลินิก จะต้องทำงานร่วมกันด้วยความเร็วสูงอย่างราบรื่น เวลาแฝงใน

ห่วงโซ่ใดๆ

อาจกลายเป็นคอขวดในขั้นตอนการวินิจฉัย

• ความท้าทายหลัก: ข้อจำกัดทางเทคนิคของแพลตฟอร์ม AI ทางการแพทย์โครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีของสถาบันดูแลสุขภาพต้องเผชิญกับความท้าทายหลักสามประการเมื่อสนับสนุนแพลตฟอร์ม AI:ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี Remote Direct Memory Access (RDMA) เพื่อเปิดใช้งานการเคลื่อนย้ายข้อมูลแบบหน่วยความจำต่อหน่วยความจำโดยตรงระหว่างโหนดจัดเก็บข้อมูลและโหนดคำนวณ โดยข้าม CPU และสแต็กโปรโตคอล ซึ่งช่วยลดเวลาแฝงได้อย่างมาก เครือข่าย TCP/IP แบบดั้งเดิมประสบปัญหาเวลาแฝงสูงและการส่งซ้ำบ่อยครั้งภายใต้การถ่ายโอน
• ข้อมูลทางการแพทย์ ที่มีพร้อมกันสูงและปริมาณงานสูง ทำให้คลัสเตอร์ GPU ต้องรอข้อมูล ส่งผลให้อัตราการใช้งานต่ำกว่า 50%
• ไซโลการคำนวณ: แบนด์วิดท์เครือข่ายที่ไม่เพียงพอระหว่างระบบจัดเก็บข้อมูล เซิร์ฟเวอร์ประมวลผลล่วงหน้า และคลัสเตอร์การฝึกอบรมสร้างไซโลข้อมูล ซึ่งแบ่งส่วนไปป์ไลน์การประมวลผลแบบครบวงจร

ข้อจำกัดด้านความสามารถในการปรับขนาด:

ประสิทธิภาพของเครือข่ายกลายเป็นคอขวดเมื่อปรับขนาดคลัสเตอร์การฝึกอบรม AI ในแนวนอน ค่าใช้จ่ายในการสื่อสารระหว่างโหนดอาจคิดเป็น 30% ถึง 60% ของเวลาการฝึกอบรมทั้งหมด ซึ่งจำกัดประสิทธิภาพการทำซ้ำของโมเดลอย่างรุนแรง

ข้อจำกัดเหล่านี้ไม่เพียงแต่ยืดระยะเวลาการพัฒนาและการปรับใช้โมเดล AI เท่านั้น แต่อาจส่งผลกระทบต่อความทันเวลาและความถูกต้องของการวินิจฉัยทางคลินิกบทสรุป: การสร้างโครงสร้างพื้นฐานทางการแพทย์อัจฉริยะในอนาคตเพื่อแก้ไขปัญหาข้างต้น โซลูชันที่ใช้เทคโนโลยี

Mellanox networking

สร้างสถาปัตยกรรมพื้นฐานของแพลตฟอร์ม AI ทางการแพทย์ขึ้นใหม่จากสองมิติ: การส่งข้อมูลและการเพิ่มประสิทธิภาพการคำนวณ:

• 1. การสร้างโครงสร้างเครือข่าย RDMA แบบครบวงจร
• ใช้ Mellanox InfiniBand หรือ Ethernet ประสิทธิภาพสูง (รองรับ RoCE) เพื่อสร้างเครือข่ายแบบ Lossless:ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี Remote Direct Memory Access (RDMA) เพื่อเปิดใช้งานการเคลื่อนย้ายข้อมูลแบบหน่วยความจำต่อหน่วยความจำโดยตรงระหว่างโหนดจัดเก็บข้อมูลและโหนดคำนวณ โดยข้าม CPU และสแต็กโปรโตคอล ซึ่งช่วยลดเวลาแฝงได้อย่างมากให้แบนด์วิดท์การเชื่อมต่อระหว่างกันสูงถึง 400Gbps สำหรับ PACS, ที่เก็บข้อมูลแบบต่างชนิด และคลัสเตอร์ GPU เพื่อให้มั่นใจถึงการไหลของ

ข้อมูลทางการแพทย์

จำนวนมากแบบเรียลไทม์

• 2. การคำนวณในเครือข่ายช่วยเร่งการฝึกอบรมแบบกระจาย
• ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี Mellanox SHARP (Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol):

ดำเนินการดำเนินการสื่อสารแบบรวม All-Reduce ที่สำคัญสำหรับการฝึกอบรม AI โดยตรงภายในเครือข่ายสวิตช์ ลดปริมาณการแลกเปลี่ยนข้อมูลสำหรับการซิงโครไนซ์การไล่ระดับสีได้ถึง 80%

ลดเวลาการสื่อสารระหว่าง GPU อย่างมาก ทำให้ทรัพยากรการคำนวณสามารถมุ่งเน้นไปที่การฝึกอบรมโมเดลได้มากขึ้น

3. การผสานรวมอย่างราบรื่นและการรักษาความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้น

ลดลง 40%Mellanox networkingข้อมูลนี้ระบุว่าโซลูชันสามารถเร่งรอบการพัฒนาและการปรับใช้แอปพลิเคชัน

AI ด้านการดูแลสุขภาพ

ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้ผู้ทำการวิจัยและแพทย์ได้รับข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้เร็วขึ้นบทสรุป: การสร้างโครงสร้างพื้นฐานทางการแพทย์อัจฉริยะในอนาคตความสำเร็จของ AI ด้านการถ่ายภาพทางการแพทย์ขึ้นอยู่กับการสนับสนุนโครงสร้างพื้นฐานที่มีประสิทธิภาพสูง ปรับขนาดได้ และปลอดภัย ด้วยการปรับใช้โซลูชันเร่งความเร็วที่ใช้ Mellanox networking สถาบันดูแลสุขภาพสามารถทะลุข้อจำกัดในการส่งข้อมูลและการคำนวณ ปลดปล่อยศักยภาพเชิงนวัตกรรมของ

AI ด้านการดูแลสุขภาพ

อย่างเต็มที่ และท้ายที่สุดก็บรรลุการวินิจฉัยที่แม่นยำและรวดเร็วยิ่งขึ้น ซึ่งช่วยเสริมสร้างบริการทางการแพทย์สมัยใหม่