人工智能使醫療設備能夠做得更好、更快等等。通過利用 NVIDIA Clara 全息掃描，凌華科技提供高速數據流、實時 AI 推理以及加速圖像重建和圖形，以在護理點啟用軟件定義的醫療設備。

醫療設備是任務關鍵、時間敏感的應用程序。對於在護理點使用的醫療設備尤其如此。例如，口腔內掃描儀可以幫助正畸醫生以彩色細節捕捉和重建口腔結構，血管超聲可以檢查血管中的血流以識別阻塞和凝塊，胃腸道內窺鏡檢查可獲取診斷和治療所需的組織樣本。

這些應用程序對低延遲有嚴格的要求，如果不是更短，則以毫秒為單位。延遲可能發生在數據處理管道的不同階段。這些過程包括獲取傳感器數據、通過運行基於物理的模型將數據轉換為圖像、應用人工智能模型來提高圖像質量、運行人工智能輔助檢測和可視化圖像。為了滿足延遲要求，必須優化數據處理管道的各個方面。

還需要考慮尺寸、重量和功率 (SWaP) 因素，因為醫療設備在護理點有時會從一個地方移動到另一個地方。此外，醫療設備不應妨礙外科手術或臨床實踐，因此始終歡迎緊湊的尺寸。低功耗是電池供電醫療設備的關鍵，而高能效可以為在突然停電期間依靠緊急備用電源運行的醫療設備帶來更長的正常運行時間。

為了解決延遲挑戰並減小尺寸、重量和功耗，凌華科技將製造基於 NVIDIA Clara Holoscan 平台的醫療級硬件，以將基於 AI 軟件的醫療設備投入生產。

由 Clara Holoscan 提供支持的醫療平台將 NVIDIA RTX GPU 與 NVIDIA Ampere 架構以及 NVIDIA Jetson IGX Orin 模塊的基於 Arm Cortex 的高能效嵌入式計算相集成。該平台將提供減少數據處理管道不同階段延遲所需的加速，同時確保緊湊的佔地面積和高能效。

• 傳感器數據處理： NVIDIA GPUDirect RDMA 是一種 Magnum IO 技術，通過 PCI Express 卡允許傳感器數據直接流式傳輸到 GPU 內存，從而減少下游處理延遲。

• 加速圖像重建和波束形成： 數據傳輸到 GPU 後，CUDA 內核會加速基於物理的計算，將傳感器數據轉換為圖像域，在 X 射線和 CT 中重建圖像，並在超聲中進行波束形成。

• 實時人工智能推理： NVIDIA Tensor Core 支持混合精度計算，動態調整計算以加速 AI 推理，從而提高圖像質量和 AI 輔助檢測。

• 圖像渲染： Tensor Cores 還通過 NVIDIA 深度學習超級採樣 (DLSS) 和 AI 去噪等功能將 AI 引入圖形。 NVIDIA Ampere GPU 通過抗鋸齒技術、高動態範圍 (HDR) 顏色支持、更高的刷新率以及使用 DisplayPort 1.4 的單根電纜在 60 Hz 下高達 8K 屏幕分辨率，為圖形工作流程和 3D 圖像提供顯著的性能提升一個標準。

• 交換優化： NVIDIA Ampere 架構的 CUDA 核心的能效比基於 Turing 的 GPU 高出 2 倍。此外，Jetson IGX Orin 是一種高能效的模塊系統，非常適合護理點邊緣應用。

凌華科技的醫療平台將具有異構計算架構，使平台能夠利用專門處理工作負載的不同處理核心，同時降低能源足跡和熱設計功率。異構計算架構已被證明成功地為凌華科技在醫療保健行業的客戶提供了系統性能和 SWaP 約束之間的最佳平衡。

在超聲應用中，凌華科技啟用 GPUDirect RDMA 的醫療平台在系統級數據吞吐量提升約 80%，延遲降低 60%^（一世）.由於不再需要 CPU 將數據從傳感器移動到 GPU，因此可以為其他功能保留 CPU 資源。

在內窺鏡應用中，凌華科技的醫療平台將玻璃到玻璃的延遲（從單幀視頻從相機傳輸到顯示器所需的時間）降低到 50 毫秒。凌華科技的醫療平台也被用於移動 C 臂 X 光機，以極其緊湊的尺寸提供最先進的計算。

所有這些醫療平台都提供長期的產品支持，使醫療器械公司可以在確保組件可用性的情況下開發其應用程序，並提供具有較長產品壽命的解決方案。

借助凌華科技基於 NVIDIA Clara Holoscan 的醫療平台，開發人員可以構建自己的應用程序來提供手術視頻流、醫學圖像增強和術中指導。利用該平台的模塊化、可配置和異構計算架構，開發人員將能夠構建可擴展的醫療設備解決方案，並加快將最新技術進步引入護理點的時間。學習更多關於 凌華科技基於 NVIDIA GPU 的醫療解決方案.

---

（一世） 性能測試中使用的軟件和工作負載可能僅針對凌華科技平台上的性能進行了優化。性能測試使用特定的計算機系統、組件、軟件、操作和功能進行測量。任何這些因素的任何變化都可能導致結果發生變化。有關性能和基準測試結果的更完整信息，請聯繫凌華科技。