Tıbbi Görüntüleme AI Hızlandırması: Veri İletişim & Hesaplama Optimizasyonu
October 10, 2025
Küresel sağlık AI pazarının 2027 yılına kadar 67 milyar dolara ulaşması öngörülüyor ve tıbbi görüntüleme uygulamalarının% 40'ını oluşturuyor.Yapay zekaya dayalı teşhis araçları her yıl petabayt yüksek çözünürlüklü DICOM verileri üretirken, geleneksel BT altyapıları üç kritik zorlukla karşı karşıya:
- Radyologlar gerçek zamanlı teşhis için 2 saniyenin altındaki görüntü analizini gerektirir.
- Veri merkezleri arasında işbirliği için çok gigabyte taramaların güvenli bir şekilde aktarılması gerekiyor
- GPU kümeleri, hesap açlığından kaçınmak için 200Gbps+ ağ gerektiriyor
Mellanox'un 2024 testlerinde şu sonuçlar ortaya çıktı:
| Protokol | Devamı | Gecikme (CT taraması) |
|---|---|---|
| TCP/IP | 12 Gbps | 8.7s |
| RoCEv2 | 94 Gbps | 1.2s |
Tipik AI boru hatları, aşağıdakiler nedeniyle% 60 GPU boş zaman gösterir:
- Yavaş NVMe depolama erişimi (150μs gecikme)
- CPU bağlı ön işleme
- Ağdan kaynaklanan veri açlığı
400Gbps yeteneğine sahip ConnectX-7 NIC'leri:
- Neredeyse sıfır kopya görüntüleme için donanım hızlandırılmış RDMA
- Dağıtılmış PACS'lere doğrudan GPU erişimi için NVMe-oF desteği
- HIPAA uyumluluğu için çip içi şifreleme
Mellanox'un UEC mimarisi şunları başarıyor:
| Metrik | Temel Hedef | UEC |
|---|---|---|
| MRI Transfer Zamanı | 45s | 9'lar |
| AI İfade Gecikmesi | 1.8s | 0.4s |
Bir birinci sınıf hastanede yerleştirme gösterdi:
- 3.8 kat daha hızlı PET-CT analizi
- Veri merkezi tıkanıklığının %92 azalması
- Konsolide GPU kümelerinden yıllık 1,2 milyon dolar tasarruf
Mellanox'un sağlık AI ağ çözümlerini smartNIC hızlandırması ile bütünleştirerek, kurumlar AI teşhisinin tüm potansiyelini açabilir.Tıbbi veri altyapınız için uygulama planlarını keşfetmek için, mellanox.com/healthcare-ai adresini ziyaret edin.