حل تسريع منصة الذكاء الاصطناعي للتصوير الطبي: نقل البيانات وتحسين الحوسبة

حل تسريع منصة الذكاء الاصطناعي للتصوير الطبي: نقل البيانات وتحسين الحوسبة

مع الاندماج العميق لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي،الصحة AIتشهد التطبيقات القائمة على التصوير الطبي نمواً متفجراً. من فحص الآفات المبكر إلى التخطيط الجراحي، تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى معالجة بيانات صور DICOM الضخمة عالية الدقة.,تواجه البنية التحتية التقليدية تحديات خطيرة عند التعامل مع نقل عالية السرعة، معالجة معدل تأخير منخفض، والحوسبة التعاونية عبر العقدة على نطاق بيتابايتالبيانات الطبية، مما يحد مباشرة من كفاءة التشخيص وسرعة تكرار النموذج.ستقدم هذه المقالة تحليلاً متعمقاً لهذه الحواجز وتشرح كيفية بناء حل تسريع من طرف إلى آخر من خلالشبكات ميلانوكسالتكنولوجيا

خلفية الصناعة واتجاهات التنمية

حجم بيانات التصوير الطبي ينمو بمعدل سنوي يزيد عن 30% مع مجموعة بيانات التصوير الخاصة بمرضى واحد قد تصل إلى عدة جيجابايتنماذج التعلم العميق تصبح أكثر تعقيدافي سيناريوهات مثل علم الإشعاع، علم الأمراض، وتسلسل الجيناتالطلب على استنتاج الذكاء الاصطناعي في الوقت الحقيقي أو القريب من الوقت الحقيقي أصبح أكثر إلحاحاًوهذا يعني أن سلسلة معالجة البيانات بأكملها من أنظمة أرشفة الصور والاتصالات (PACS) إلى مجموعات الحوسبة GPU ، ومن ثم إلى المحطات السريرية يجب أن تحقق سلاسة ،التعاون السريعيمكن أن يصبح التأخير في أي حلقة خنقاً في سير العمل التشخيصي.

التحديات الرئيسية: اختناقات تقنية لمنصات الذكاء الاصطناعي الطبية

تواجه البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات لمؤسسات الرعاية الصحية بشكل عام ثلاثة تحديات رئيسية عند دعم منصات الذكاء الاصطناعي:

• ضيق نقل البيانات:شبكات TCP/IP التقليدية تعاني من تأخير كبير وإعادة إرسال متكررة في ظل التشابه العالي والسرعة العاليةالبيانات الطبيةنقل، مما يسبب تجمعات GPU في انتظار البيانات، مما أدى إلى معدلات الاستخدام أقل من 50٪.
• الحوسبة الصوامع:إن عدم كفاية نطاق النطاق الترددي للشبكة بين أنظمة التخزين وخوادم المعالجة المسبقة ومجموعات التدريب تخلق صوامع البيانات ، مما يتسبب في تجزئة خط المعالجة من النهاية إلى النهاية.
• القيود المفروضة على التوسع:تصبح أداء الشبكة هي الحاجز عند التوسع الأفقي لمجموعات تدريب الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تمثل تكاليف الاتصال بين العقدة 30٪ إلى 60٪ من إجمالي وقت التدريب ،تقييد فعالية تكرار النموذج بشدة.

هذه العقبات لا تمدد دورة تطوير ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي فحسب، بل قد تؤثر أيضًا على توقيت ودقة التشخيص السريري.

الحل: بنية شبكة Mellanox من نهاية إلى نهاية عالية السرعة

معالجة التحديات المذكورة أعلاه، الحل القائم علىشبكات ميلانوكسهذه التكنولوجيا تعيد بناء البنية الأساسية لمنصات الذكاء الاصطناعي الطبية من بعدين: نقل البيانات وتحسين الحوسبة:

1بناء شبكة RDMA من نهاية إلى نهاية

استخدام Mellanox InfiniBand أو Ethernet عالي الأداء (دعم RoCE) لبناء شبكة خالية من الخسائر:

• الاستفادة من تكنولوجيا الوصول المباشر إلى الذاكرة عن بعد (RDMA) لتمكين حركة البيانات المباشرة من الذاكرة إلى الذاكرة بين عقد التخزين والحوسبة ، وتجاوز وحدة المعالجة المركزية ومجموعة البروتوكول ،تقليل الكمون بشكل كبير.
• توفير عرض النطاق الترددي للاتصالات المتبادلة يصل إلى 400 جيجابايت في الثانية لـ PACS ، التخزين غير المتجانس ، ومجموعات GPU ، مما يضمن تدفق الوقت الحقيقي للدوائر الضخمةالبيانات الطبية.

2الحوسبة في الشبكة تسريع التدريب الموزع

الاستفادة من تقنية Mellanox SHARP (بروتوكول تجميع وتقليص هرمي قابل للتوسع):

• تنفيذ عمليات الاتصال الجماعية الحاسمة All-Reduce لتدريب الذكاء الاصطناعي مباشرة داخل شبكة المفتاح ، مما يقلل من حجم تبادل البيانات لمزامنة التدرج بنسبة تصل إلى 80٪.
• تقليل وقت الاتصال بين GPU بشكل كبير، مما يسمح للموارد الحاسوبية بالتركيز أكثر على تدريب النموذج نفسه.

3التكامل السلس وتعزيز الأمن

يندمج الحل بسلاسة مع بيئات تكنولوجيا المعلومات الطبية الرئيسية (مثل VMware و Kubernetes) ، وأطر الذكاء الاصطناعي (مثل TensorFlow و PyTorch) والمعدات الطبية ،توفير تشفير البيانات والعزلة من النهاية إلى النهاية لتلبية أشد متطلبات أمن البيانات والامتثال في صناعة الرعاية الصحية(مثل HIPAA).

النتائج الكمية: الأداء والكفاءة وتحسين التكاليف

تشير هذه البيانات إلى أن الحل يمكن أن يسرع بشكل فعال دورة تطوير ونشرالصحة AIتطبيقات، تمكن الباحثين والأطباء من الحصول على رؤى مدفوعة بالذكاء الاصطناعي بشكل أسرع.

الاستنتاج: بناء بنية تحتية طبية ذكية قابلة للمستقبل

يعتمد نجاح الذكاء الاصطناعي في التصوير الطبي على دعم البنية التحتية عالية الأداء وقابلة للتوسع وآمنة.شبكات ميلانوكس، يمكن لمؤسسات الرعاية الصحية أن تخترق اختناقات نقل البيانات والحوسبة، وتطلق العنان بالكامل لإمكانات الابتكارالصحة AI، وفي نهاية المطاف تحقيق تشخيص أكثر دقة وأسرع، وتمكين الخدمات الطبية الحديثة.

الخطوات التالية

لمعرفة المزيد عن التفاصيل التقنية، والوصول إلى قصص نجاح الصناعة، أو الاستشارة حول حل مخصص، يرجى زيارة موقعنا الرسمي والاتصال بفريق خبراء صناعة الرعاية الصحية لدينا.