Beschleunigungslösung für die Plattform für medizinische Bildgebung mit KI: Datenübertragung und Computing-Optimierung

Beschleunigungslösung für die Plattform für medizinische Bildgebung mit KI: Datenübertragung und Computing-Optimierung

Mit der tiefen Integration der künstlichen Intelligenz-Technologie in den medizinischen Bereich,GesundheitswesenDie Anwendung von KI-Modellen auf der Grundlage von medizinischen Bildgebungen nimmt rasant zu. Von der frühen Läsionsscreening bis zur chirurgischen Planung müssen KI-Modelle massive, hochauflösende DICOM-Bilddaten verarbeiten.,Die traditionellen Infrastrukturen stehen vor großen Herausforderungen bei der Übertragung mit hoher Geschwindigkeit, der Verarbeitung mit geringer Latenz und dem kollaborativen Computing zwischen Knoten im Petabyte-Maßstab.medizinische Daten, die die Diagnoseeffizienz und die Modell-Iterationsgeschwindigkeit direkt einschränken.Dieser Artikel wird eine eingehende Analyse dieser Engpässe liefern und erläutern, wie eine End-to-End-Beschleunigungslösung durch fortschrittlicheMellanox-NetzwerkeTechnologie.

Hintergrund und Entwicklung der Industrie

Das Datenvolumen der medizinischen Bildgebung wächst jährlich um mehr als 30%, wobei die Bildgebungsdaten eines einzelnen Patienten möglicherweise mehrere Gigabyte erreichen.Profunde Lernmodelle werden immer komplexerIn Szenarien wie Radiologie, Pathologie und Gensequenzierung ist es nicht möglich, die Daten zu erfassen, die für die Ausbildung exponentiell mehr Daten und Rechenressourcen benötigen.Die Nachfrage nach Echtzeit- oder nahezu Echtzeit-KI-Abschluss wird immer dringlicherDies bedeutet, dass die gesamte Datenverarbeitungskette von Bildarchiv- und Kommunikationssystemen (PACS) über GPU-Computing-Cluster bis hin zu klinischen Endgeräten nahtlos funktionieren muss.Hochgeschwindigkeitskooperation. Latenz in jedem Bereich kann zu einem Engpass im diagnostischen Arbeitsablauf werden.

Kernprobleme: technische Engpässe bei medizinischen KI-Plattformen

Die IT-Infrastruktur von Gesundheitsinstituten steht im Allgemeinen vor drei großen Herausforderungen bei der Unterstützung von KI-Plattformen:

• Datenübertragungs Engpass:Traditionelle TCP/IP-Netzwerke leiden unter hoher Latenz und häufiger Wiederübertragung bei hoher Konkurrenz und hoher Durchsatzleistungmedizinische DatenDie Daten werden in die Datenbank übertragen, wodurch die GPU-Cluster auf Daten warten, was zu einer Auslastung von weniger als 50% führt.
• Rechenzellen:Eine unzureichende Netzwerkbandbreite zwischen Speichersystemen, Vorverarbeitungsservern und Trainingsclustern schafft Datensilos und fragmentiert die End-to-End-Verarbeitungspipeline.
• Skalierbarkeitsbeschränkungen:Die Leistung des Netzwerks wird zum Engpass bei der horizontalen Skalierung von KI-Trainingsclustern.eine starke Einschränkung der Effizienz der Modelliteration.

Diese Engpässe verlängern nicht nur den Entwicklungs- und Einsatzzyklus von KI-Modellen, sondern können sich auch auf die Aktualität und Genauigkeit der klinischen Diagnose auswirken.

Lösung: Mellanox End-to-End Hochgeschwindigkeitsnetzarchitektur

Um die oben genannten Herausforderungen zu bewältigen, sollte die Lösung auf der GrundlageMellanox-NetzwerkeDie Technologie rekonstruiert die grundlegende Architektur medizinischer KI-Plattformen aus zwei Dimensionen: Datenübertragung und Rechenoptimierung:

1. Aufbau eines End-to-End RDMA-Netzwerkgewebes

Verwenden Sie Mellanox InfiniBand oder Hochleistungs-Ethernet (mit Unterstützung von RoCE), um ein verlustfreies Netzwerk aufzubauen:

• Nutzung der Remote Direct Memory Access (RDMA) -Technologie, um die direkte Datenbewegung von Speicher zu Speicher zwischen Speicher- und Rechenknoten zu ermöglichen, wobei die CPU und der Protokollstapel umgangen werden;die Latenzzeit erheblich reduziert.
• Bereitstellung einer Verbindungsbandbreite von bis zu 400 Gbps für PACS, heterogene Speicher und GPU-Cluster, um den Echtzeitfluss von massivenmedizinische Daten.

2In-Network Computing beschleunigt verteilte Ausbildung

Nutzen Sie die Mellanox SHARP-Technologie (Skalierbares Hierarchisches Aggregations- und Reduktionsprotokoll):

• Durchführung von kritischen All-Reduce-Kollektivkommunikationsoperationen für die KI-Ausbildung direkt innerhalb des Switch-Netzwerks, wodurch das Datenaustauschvolumen für die Gradient-Synchronisierung um bis zu 80% reduziert wird.
• Die Kommunikationszeit zwischen den GPUs wird deutlich verkürzt, so dass sich die Rechenressourcen stärker auf das Modelltraining selbst konzentrieren können.

3Nahtlose Integration und verbesserte Sicherheit

Die Lösung integriert sich nahtlos mit den gängigen medizinischen IT-Umgebungen (z. B. VMware, Kubernetes), KI-Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch) und medizinischer Ausrüstung.Die Datensicherheit und die Einhaltung der strengsten Anforderungen der Gesundheitsbranche (e.g., HIPAA).

Quantifizierte Ergebnisse: Leistung, Effizienz und Kostenoptimierung

Diese Daten deuten darauf hin, dass die Lösung den Entwicklungs- und Bereitstellungszyklus vonGesundheitswesenAnwendungen, die es Forschern und Klinikern ermöglichen, KI-gesteuerte Erkenntnisse schneller zu erhalten.

Schlussfolgerung: Aufbau einer zukunftssicheren intelligenten medizinischen Infrastruktur

Der Erfolg der medizinischen Bildgebungs-KI beruht auf einer leistungsstarken, skalierbaren und sicheren Infrastrukturunterstützung.Mellanox-Netzwerke, können Gesundheitsinstitutionen durch Datenübertragung und Rechenengpässe durchbrechen und so das Innovationspotenzial vonGesundheitswesen, und letztendlich eine genauere und schnellere Diagnose zu erzielen, was die modernen medizinischen Dienste stärkt.

Nächste Schritte

Um mehr über technische Details zu erfahren, auf Erfolgsgeschichten in der Industrie zuzugreifen oder eine maßgeschneiderte Lösung zu finden, besuchen Sie bitte unsere offizielle Website und kontaktieren Sie unser Expertenteam der Gesundheitsbranche.