Soluzione di accelerazione della piattaforma di immagini mediche AI: trasmissione dei dati e ottimizzazione del calcolo

Soluzione di accelerazione della piattaforma AI per l'imaging medico: trasmissione dati e ottimizzazione del calcolo

Con la profonda integrazione della tecnologia di intelligenza artificiale nel campo medico, le applicazioni di AI per la sanità basate sull'imaging medico stanno vivendo una crescita esplosiva. Dallo screening precoce delle lesioni alla pianificazione chirurgica, i modelli di AI devono elaborare enormi quantità di dati di immagini DICOM ad alta risoluzione. Tuttavia, l'infrastruttura tradizionale deve affrontare gravi sfide quando si tratta della trasmissione ad alta velocità, dell'elaborazione a bassa latenza e del calcolo collaborativo tra nodi su scala di petabyte di dati medici, limitando direttamente l'efficienza diagnostica e la velocità di iterazione del modello. Questo articolo fornirà un'analisi approfondita di questi colli di bottiglia e spiegherà come costruire una soluzione di accelerazione end-to-end attraverso l'avanzata tecnologia di networking Mellanox.

Contesto del settore e tendenze di sviluppo

Il volume dei dati di imaging medico cresce a un tasso annuo di oltre il 30%, con un singolo set di dati di imaging di un paziente che può raggiungere diversi gigabyte. Allo stesso tempo, i modelli di deep learning stanno diventando sempre più complessi, richiedendo sempre più dati e risorse di calcolo per l'addestramento. In scenari come la radiologia, la patologia e il sequenziamento genico, la domanda di inferenza AI in tempo reale o quasi in tempo reale sta diventando sempre più urgente. Ciò significa che l'intera catena di elaborazione dei dati, dai Picture Archiving and Communication Systems (PACS) ai cluster di calcolo GPU, e poi ai terminali clinici, deve raggiungere una collaborazione senza soluzione di continuità e ad alta velocità. La latenza in qualsiasi fase può diventare un collo di bottiglia nel flusso di lavoro diagnostico.

Sfide principali: colli di bottiglia tecnici delle piattaforme AI mediche

L'infrastruttura IT delle istituzioni sanitarie si trova ad affrontare tre importanti sfide quando supporta le piattaforme AI:

• Collo di bottiglia della trasmissione dati: Le reti TCP/IP tradizionali soffrono di elevata latenza e frequenti ritrasmissioni in caso di trasferimento di dati medici ad alta concorrenza e throughput elevato, causando l'attesa dei cluster GPU per i dati, con conseguenti tassi di utilizzo inferiori al 50%.
• Silos di calcolo: Una larghezza di banda di rete insufficiente tra i sistemi di archiviazione, i server di pre-elaborazione e i cluster di addestramento crea silos di dati, frammentando la pipeline di elaborazione end-to-end.
• Limitazioni di scalabilità: Le prestazioni della rete diventano il collo di bottiglia quando si scalano orizzontalmente i cluster di addestramento AI. L'overhead di comunicazione tra nodi può rappresentare dal 30% al 60% del tempo totale di addestramento, limitando gravemente l'efficienza di iterazione del modello.

Questi colli di bottiglia non solo prolungano il ciclo di sviluppo e implementazione dei modelli di AI, ma possono anche influire sulla tempestività e sull'accuratezza della diagnosi clinica.

Soluzione: architettura di rete ad alta velocità end-to-end Mellanox

Per affrontare le sfide di cui sopra, la soluzione basata sulla tecnologia di networking Mellanox ricostruisce l'architettura fondamentale delle piattaforme AI mediche da due dimensioni: trasmissione dati e ottimizzazione del calcolo:

1. Costruire un fabric di rete RDMA end-to-end

Utilizzare Mellanox InfiniBand o Ethernet ad alte prestazioni (supporto RoCE) per costruire una rete senza perdite:

• Sfruttare la tecnologia Remote Direct Memory Access (RDMA) per consentire lo spostamento diretto dei dati da memoria a memoria tra i nodi di archiviazione e di calcolo, bypassando la CPU e lo stack di protocolli, riducendo significativamente la latenza.
• Fornire una larghezza di banda di interconnessione fino a 400 Gbps per PACS, archiviazione eterogenea e cluster GPU, garantendo il flusso in tempo reale di dati medici massicci.

2. Il calcolo in rete accelera l'addestramento distribuito

Sfruttare la tecnologia Mellanox SHARP (Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol):

• Eseguire operazioni di comunicazione collettiva All-Reduce critiche per l'addestramento AI direttamente all'interno della rete di switch, riducendo il volume di scambio di dati per la sincronizzazione del gradiente fino all'80%.
• Ridurre significativamente i tempi di comunicazione tra le GPU, consentendo alle risorse di calcolo di concentrarsi maggiormente sull'addestramento del modello stesso.

3. Integrazione senza soluzione di continuità e maggiore sicurezza

La soluzione si integra perfettamente con i principali ambienti IT medici (ad esempio, VMware, Kubernetes), i framework AI (ad esempio, TensorFlow, PyTorch) e le apparecchiature mediche, fornendo crittografia e isolamento dei dati end-to-end per soddisfare i più severi requisiti di sicurezza e conformità dei dati del settore sanitario (ad esempio, HIPAA).

Risultati quantificati: prestazioni, efficienza e ottimizzazione dei costi

Questi dati indicano che la soluzione può accelerare efficacemente il ciclo di sviluppo e implementazione delle applicazioni di AI per la sanità, consentendo a ricercatori e clinici di ottenere informazioni basate sull'AI più velocemente.

Conclusione: costruire un'infrastruttura medica intelligente a prova di futuro

Il successo dell'AI per l'imaging medico si basa sul supporto di un'infrastruttura ad alte prestazioni, scalabile e sicura. Implementando la soluzione di accelerazione basata sul networking Mellanox, le istituzioni sanitarie possono superare i colli di bottiglia della trasmissione dati e del calcolo, liberando appieno il potenziale innovativo dell'AI per la sanità e, in definitiva, ottenere una diagnosi più precisa e veloce, potenziando i moderni servizi medici.

Prossimi passi

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