의료 영상 인공지능 가속: 데이터 전송 및 컴퓨팅 최적화

세계 의료 인공지능 시장은 2027년까지 670억 달러에 달할 것으로 예상되며 의료 영상 기술은 40%의 애플리케이션을 차지합니다.인공지능 기반의 진단 도구가 매년 페타바이트의 고해상도 DICOM 데이터를 생성하기 때문에, 전통적인 IT 인프라는 세 가지 중요한 과제와 마주합니다.

• 방사선학자들은 실시간 진단에 2초 이하의 이미지 분석을 필요로 합니다.
• 데이터센터 간 협업은 멀티 기가바이트 스캔의 안전한 전송이 필요합니다.
• GPU 클러스터는 컴퓨팅 기아를 피하기 위해 200Gbps+ 네트워크 요구

멜라녹스의 2024년 기준 테스트에서 밝혀진 바는

전형적인 AI 파이프 라인은 다음과 같은 이유로 60%의 GPU 비활동 시간을 보여줍니다.

• 느린 NVMe 스토리지 액세스 (150μs 지연)
• CPU와 연결된 사전 처리
• 네트워크로 인한 데이터 부족

400Gbps 기능의 ConnectX-7 NIC는 다음을 제공합니다.

• 하드웨어 가속 RDMA, 거의 0 복사 영상 촬영
• 분산된 PACS에 직접 GPU 접근을 위한 NVMe-oF 지원
• HIPAA 준수를 위한 칩 암호화

멜라녹스의 UEC 아키텍처는 다음을 달성합니다.

1급 병원에 배치된 결과:

• 3.8배 더 빠른 PET-CT 분석 처리량
• 데이터 센터 혼잡률 92% 감소
• 통합된 GPU 클러스터에서 연간 1천200만 달러의 절감

멜라노크스의 의료 AI 네트워크 솔루션을 스마트NIC 가속과 통합함으로써 기관은 AI 진단의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있습니다.의료 데이터 인프라에 대한 구현 청사진을 탐구하기 위해, mellanox.com/healthcare-ai를 방문하십시오.