인공 지능(AI)을 사용하여 의료 영상이 향상되고 있습니다.

나는 이 GTC 2021을 반영 AI가 의료 영상에 어떤 영향을 미치는지 논의하는 세션은 물론 업계 변화를 해결하는 데 도움이 되는 엣지 AI 솔루션에 대해서도 논의합니다. 에지 컴퓨팅과 GPU가 함께 중요한 역할을 하고 있음이 분명하므로 의료 영상 기술에서 AI를 가능하게 하는 두 가지 가장 좋아하는 기능과 우리가 본 것과 내가 가장 좋아하는 기능을 간략하게 공유하고 싶었습니다.  

AI 하드웨어와 그에 대한 소프트웨어의 비용이 순식간에 치솟을 것이라고 말해도 놀라움을 금치 못할 것입니다. 그러나 이 블로그의 나머지 부분을 위한 핵심을 두기 위해 이 점을 반복할 필요가 있다고 생각합니다. 최근에 시장 분석, 세계 의료 영상 시장은 2021년에서 2028년까지 5.2%의 복합 연간 성장률로 성장하여 2028년에는 286억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 급증. 

의료 영상, GPU 및 에지 컴퓨팅  

최신 하드웨어는 응답성, 더 나은 정확도 및 향상된 이미징과 같은 문제를 해결하는 데 필요한 성능과 관련하여 많은 것을 제공합니다. 다행히 GPU 컴퓨팅은 의료 전문가를 위한 의료 영상을 개선하여 더 빠르고 정확한 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 

우리는 의료 영상 기술 측면에서 업계의 혁명을 분명히 보고 있습니다. 이는 엣지 AI 하드웨어 및 소프트웨어의 에이디링크의 발전을 보완하는 NVIDIA의 GPU 기술 발전에 크게 기인합니다. GPU가 추가된 에지 컴퓨팅은 이미지 품질을 개선하고 이미지 구성 프로세스를 향상하며 이미지 분석을 완료하여 의료 전문가를 지원합니다. 지능형 비디오 분석(IVA)은 임상 실습과 수술 절차 모두를 위한 GPU 솔루션의 큰 이점입니다. 

임베디드 모바일 PCI 익스프레스 모듈(MXM)은 의료 영상 애플리케이션을 향상시키는 또 다른 GPU 표준입니다. 의료 영상에서 에지 컴퓨팅과 GPU의 결합은 생성되는 엄청난 양의 열과 함께 이미지 재구성에 필요한 강력한 컴퓨팅 워크로드를 제공합니다. 임상 검사, 생검, 수술 중 모니터링 및 외과적 치료와 같은 애플리케이션에서 컴퓨팅 환경의 와트당 성능과 확장된 온도 옵션은 이미지 재구성의 속도와 정확성을 좌우할 수 있습니다.  

차이를 만드는 기능: MXM, RDMA  

MXM 

특정 응용 프로그램에 맞게 광범위한 프로세서를 배포할 수 있습니다. 에이디링크의 임베디드 MXM GPU 모듈은 기존 CPU를 능가하는 성능을 향상시킬 수 있습니다. 

당사의 MXM 모듈은 CUDA 코어, RT 코어 및 Tensor 코어를 하나의 GPU에 통합하는 NVIDIA Turing 아키텍처로 개발되었습니다. 한 가지 예는 EGX-MXM-RTX3000 모듈 MXM 3.1 Type B 폼 팩터에서 고급 NVIDIA Turing GPU 기술을 특징으로 합니다. 이것은 전체 PCI Express 그래픽(PEG) 카드 크기의 4분의 1에 불과합니다. 80W의 전력으로 시작하는 모듈은 크기, 무게 및 전력 제한(SWaP), 중요한 의료 영상 애플리케이션에 적합합니다. 

의료 분야의 애플리케이션은 또한 산업 공간의 애플리케이션 수명을 갈망하며, 이는 에이디링크와 NVIDIA 솔루션을 함께 사용하여 달성할 수 있습니다.   

RDMA  

엔비디아의 GPUDirect 원격 DMA (RDMA)는 "NVIDIA 데이터 센터 GPU에 대한 데이터 이동 및 액세스를 향상시키는 기술 제품군"입니다. RDMA를 구현하면 GPU 메모리에 직접 액세스할 수 있는 외부 데이터 소스가 제공됩니다. 의료 영상에서 RDMA가 없으면 데이터가 CPU의 메모리로 이동하여 데이터 전송 및 대기 시간이 더 지연될 수 있습니다.  

예를 들어, RDMA와 관련된 한 가지 사용 사례는 초음파 이미징입니다. 초음파는 다음과 같은 프런트 엔드 장치를 활용합니다. FPGA 데이터가 최종 목적지인 GPU에 도달하기 전에 아날로그-디지털 변환을 위해 이것은 FPGA와 GPU 사이에 엄청난 양의 통신을 나타냅니다. RDMA는 대역폭을 증가시켜 초음파에 필요한 컴퓨팅 성능을 제공합니다. 

세션을 놓쳤습니까?  

그리고 더 많은 것이 있습니다! 곧 다시 만나기를 바랍니다. 그렇지 않으면 원래 세션을 놓친 경우 에이디링크의 의료 영상 기술에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다. 이 이야기에서 또는 우리를 방문하여 여기

글쓴이: 제인 차이 (Zane Tsai)
글쓴이: 제인 차이 (Zane Tsai)

에이디링크 기술, 임베디드 플랫폼 및 모듈, 플랫폼 제품 센터 디렉터

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