Accelerazione dell'IA per l'imaging medico: trasmissione dei dati e ottimizzazione computazionale

Si prevede che il mercato globale dell'assistenza sanitaria AI raggiungerà $ 67 miliardi entro il 2027, con l'imaging medico che rappresenta il 40% delle applicazioni. Poiché gli strumenti diagnostici alimentati dall'intelligenza artificiale generano petabyte di dati DICOM ad alta risoluzione all'anno, le infrastrutture IT tradizionali affrontano tre sfide critiche:

• I radiologi richiedono un'analisi dell'immagine sub-secondo per la diagnostica in tempo reale
• La collaborazione incrociata dei dati dei dati richiede un trasferimento sicuro di scansioni multi-gigabyte
• I cluster GPU richiedono 200 Gbps+ networking per evitare la fame di calcolo

I test di riferimento del 2024 di Mellanox hanno rivelato:

Le pipeline di AI tipiche mostrano il 60% del tempo inattivo della GPU a causa di:

• Accesso di stoccaggio NVME lento (latenza di 150 μs)
• Preprocessing legato alla CPU
• Starvazione dei dati indotta dalla rete

ConnectX-7 NICS con funzionalità da 400 Gbps forniscono:

• RDMA accelerato con hardware per imaging quasi zero a copia
• Supporto NVME per l'accesso diretto alla GPU ai PAC distribuiti
• Crittografia su chip per la conformità HIPAA

L'architettura UEC di Mellanox raggiunge:

Lo schieramento in un ospedale di livello 1 ha mostrato:

• 3,8x più veloce throughput di analisi PET-CT
• Riduzione del 92% nella congestione del data center
• $ 1,2 milioni di risparmi annuali da cluster GPU consolidati

Integrando le soluzioni di reti AI di Mellanox con accelerazione SmartNic, le istituzioni possono sbloccare il pieno potenziale della diagnostica AI. Per esplorare i progetti di implementazione per l'infrastruttura di dati medici, visitare Mellanox.com/Healthcare-AI.