Rozwiązanie przyspieszające platformę AI w obrazowaniu medycznym: Optymalizacja transmisji danych i obliczeń

Rozwiązanie przyspieszające platformę AI do obrazowania medycznego: Optymalizacja transmisji danych i obliczeń

Dzięki głębokiej integracji technologii sztucznej inteligencji w dziedzinie medycyny, aplikacje AI w opiece zdrowotnej oparte na obrazowaniu medycznym przeżywają gwałtowny wzrost. Od wczesnego wykrywania zmian chorobowych po planowanie chirurgiczne, modele AI muszą przetwarzać ogromne, wysokorozdzielcze dane obrazów DICOM. Jednak tradycyjna infrastruktura stoi w obliczu poważnych wyzwań w zakresie szybkiej transmisji, przetwarzania z niskim opóźnieniem i współpracy obliczeniowej między węzłami w przypadku danych medycznych o rozmiarze petabajtów, co bezpośrednio ogranicza wydajność diagnostyczną i szybkość iteracji modeli. Ten artykuł zapewni dogłębną analizę tych wąskich gardeł i wyjaśni, jak zbudować kompleksowe rozwiązanie przyspieszające za pomocą zaawansowanej technologii sieciowej Mellanox.Wolumen danych obrazowania medycznego rośnie w tempie ponad 30% rocznie, a pojedynczy zestaw danych obrazowania pacjenta może osiągnąć kilka gigabajtów. Jednocześnie modele głębokiego uczenia stają się coraz bardziej złożone, wymagając wykładniczo więcej danych i zasobów obliczeniowych do szkolenia. W scenariuszach takich jak radiologia, patologia i sekwencjonowanie genów, zapotrzebowanie na wnioskowanie AI w czasie rzeczywistym lub bliskim rzeczywistemu staje się coraz bardziej pilne. Oznacza to, że cały łańcuch przetwarzania danych — od systemów archiwizacji i komunikacji obrazów (PACS) po klastry obliczeniowe GPU, a następnie do terminali klinicznych — musi osiągnąć bezproblemową, szybką współpracę. Opóźnienia w dowolnym węźle mogą stać się wąskim gardłem w przepływie pracy diagnostycznej.UlepszenieInfrastruktura IT placówek opieki zdrowotnej powszechnie napotyka trzy główne wyzwania podczas obsługi platform AI:Tradycyjne sieci TCP/IP cierpią z powodu wysokich opóźnień i częstych retransmisji podczas jednoczesnego, wysokoprzepustowego transferu danych medycznych, powodując oczekiwanie klastrów GPU na dane, co skutkuje stopniem wykorzystania poniżej 50%.

Silosy obliczeniowe:

Niewystarczająca przepustowość sieci między systemami pamięci masowej, serwerami wstępnego przetwarzania i klastrami szkoleniowymi tworzy silosy danych, fragmentując kompleksowy potok przetwarzania.

Ograniczenia skalowalności:

Wydajność sieci staje się wąskim gardłem podczas horyzontalnego skalowania klastrów szkoleniowych AI. Obciążenie komunikacyjne między węzłami może stanowić od 30% do 60% całkowitego czasu szkolenia, poważnie ograniczając wydajność iteracji modelu.

• Te wąskie gardła nie tylko wydłużają cykl rozwoju i wdrażania modeli AI, ale mogą również wpływać na terminowość i dokładność diagnozy klinicznej.Rozwiązanie: Architektura sieci wysokiej prędkości Mellanox End-to-EndUlepszenie1. Budowa kompleksowej struktury sieci RDMA
• Wykorzystaj Mellanox InfiniBand lub wysokowydajny Ethernet (obsługujący RoCE) do budowy bezstratnej sieci:Wykorzystaj technologię Remote Direct Memory Access (RDMA), aby umożliwić bezpośrednie przesyłanie danych z pamięci do pamięci między węzłami pamięci masowej i obliczeniowej, pomijając procesor i stos protokołów, znacznie redukując opóźnienia.
• Zapewnij przepustowość połączeń do 400 Gbps dla PACS, heterogenicznej pamięci masowej i klastrów GPU, zapewniając przepływ danych medycznych w czasie rzeczywistym.2. Obliczenia w sieci przyspieszają szkolenie rozproszone

Wykorzystaj technologię Mellanox SHARP (Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol):

Wykonuj krytyczne operacje komunikacji zbiorowej All-Reduce dla szkolenia AI bezpośrednio w sieci przełączników, redukując objętość wymiany danych dla synchronizacji gradientu nawet o 80%.

Znacząco skróć czas komunikacji między GPU, pozwalając zasobom obliczeniowym skupić się bardziej na samym szkoleniu modelu.Rozwiązanie integruje się bezproblemowo z głównymi środowiskami IT w medycynie (np. VMware, Kubernetes), frameworkami AI (np. TensorFlow, PyTorch) i sprzętem medycznym, zapewniając kompleksowe szyfrowanie danych i izolację w celu spełnienia najsurowszych wymagań branży opieki zdrowotnej w zakresie bezpieczeństwa danych i zgodności (np. HIPAA).

Wyniki ilościowe: Wydajność, efektywność i optymalizacja kosztów

Metryka

• Przed optymalizacją
• Po optymalizacjiUlepszenieOpóźnienie ładowania danych

~150 ms

< 10 ms

• > 90%
• Wydajność szkolenia rozproszonego (wykorzystanie GPU)

~55%

> 90%

~64%