Przyspieszenie AI w Obrazowaniu Medycznym: Transmisja Danych i Optymalizacja Obliczeniowa
October 10, 2025
Światowy rynek sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej osiągnie wartość 67 miliardów dolarów do 2027 r., przy czym zdjęcia medyczne stanowią 40% zastosowań.Narzędzia diagnostyczne oparte na sztucznej inteligencji generują petabyty danych DICOM o wysokiej rozdzielczości rocznie., tradycyjne infrastruktury informatyczne stoją przed trzema kluczowymi wyzwaniami:
- Radiolodzy wymagają analizy obrazu w czasie rzeczywistym.
- Współpraca między centrami danych wymaga bezpiecznego przesyłania skanów wielogigabajtów
- Graficzne klastry wymagają sieci 200Gbps +, aby uniknąć głodu obliczeniowego
Badania Mellanox w 2024 r. wykazały:
| Protokół | Przejście | Latencja (skany tomografii) |
|---|---|---|
| TCP/IP | 12 Gbps | 8.7s |
| RoCEv2 | 94 Gbps | 1.2s |
Typowe rurociągi sztucznej inteligencji wykazują 60% czasu bezczynności GPU z powodu:
- Powolny dostęp do pamięci masowej NVMe (150 μs opóźnienia)
- Przetwarzanie związane z procesorem
- Wywołane przez sieć głód danych
NIC ConnectX-7 z możliwościami 400 Gbps zapewniają:
- RDMA przyspieszone sprzętem do obrazowania niemal zerowej kopii
- Wsparcie NVMe-oF dla bezpośredniego dostępu GPU do rozproszonych PACS
- Szyfrowanie na układzie dla zgodności z HIPAA
Architektura UEC firmy Mellanox zapewnia:
| Metryczny | Wskaźnik wyjściowy | UE |
|---|---|---|
| Czas przeniesienia MRI | 45-letnie | 9s |
| AI Inference Latency | 1.8s | 0.4s |
Wdrożenie w szpitalu pierwszego szczebla wykazało:
- 3.8x szybszy przepływ analizy PET-CT
- 92% zmniejszenie zatłoczenia centrów danych
- Roczne oszczędności w wysokości 1,2 mln USD z konsolidowanych klastrów GPU
Poprzez integrację rozwiązań sieciowych Mellanox w zakresie sztucznej inteligencji w służbie zdrowia z akceleracją smartNIC, instytucje mogą odblokować pełny potencjał diagnostyki sztucznej inteligencji.Do zbadania planów wdrożenia dla infrastruktury danych medycznych, odwiedź stronę mellanox. com/ healthcare-ai.