深度认识NVIDIA的诚意之作 - 未来医疗的开拓者 NVIDIA Clara,让医疗AI开发更容易

2020-11-26 11:47:55 福瑞鑫智能科技
深度认识NVIDIA的诚意之作 - 未来医疗的开拓者 NVIDIA Clara,让医疗AI开发更容易

2018年,NVIDIA发布了适用于健康领域的智能计算引擎NVIDIA Clara。时隔两年,NVIDIA连续实现重大突破,特别面对此次疫情,NVIDIA打破基因组测序速度记录,疾病检测模型上线,更是发布了专为智能医院开发的NVIDIA Clara™ Guardian,一切只为更好更快地应对全世界共有的难题。

今天,让我们一起来深度认识NVIDIA的诚意之作—未来医疗的开拓者—NVIDIA Clara。



No.1

突出应用

医学影像 

1



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NVIDIA Clara™ Imaging 是一种应用程序框架,专为数据科学家和研究人员打造,提供用于创建带标记的高质量数据集的易于使用、针对领域优化的工具,用于训练稳健AI模型的协作技术,以及用于可扩展和模块化AI部署的端到端软件。使用它,您可以实现训练适用于医学影像的AI;部署临床工作流程,打造AI智能设备等等。

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基因组学

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从DNA到RNA,NVIDIA Clara™ Parabricks 能显著加快基因组数据的初级、二级和三级分析速度。为此,它使用了专为位于本地或云中的高吞吐量实验室设计的成套软件,以及能让开发者构建强大基因组学计算工具的技术栈。有了它,您可以快速提高基因组分析速度,更透彻的了解基因组,同时帮助患者获得更快速的诊断,更好的治疗效果。

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Clara Parabricks Pipelines

智能医院

03



NVIDIA Clara Guardian是一种应用程序框架,可将智能视频分析和对话式AI功能引入医疗健康领域,简化智能传感器的开发和部署,以支持自动体温筛查、防护口罩检测和远程患者监控。特别是在此次疫情阶段,NVIDIA Clara Guardian 首度亮相,为智能医院提供强大支持,帮助更好地检测感染情况。在了解病毒的竞赛中,基因组测序/分析速度记录被打破。


No.2

如何使用NVIDIA Clara

1. 如何快速上手,视频内容包括:

  • NVIDIA Clara医疗计算平台下载与安装

  • MMAR格式介绍

  • 前沿Loss与Optimizer选项

  • 分布式多GPU训练




2. 全自动标记方式加速模型开发,视频内容包括

  • AIAA (AI Assisted Annotation) 应用界面的完整演示

  • AutoML的技术优势

  • Clara API如何实现高效能及加速作用




3. 如何在工作场景中有效部署,视频内容包括:

  • 准备阶段所需下载的项目及其安装步骤

  • 如何将医疗影像串流到服务器上

  • 如何在Argo平台上查看Pipeline视觉化界面




4. Clara联邦学习的目的、价值及技术细节,视频内容包括:

  • 使用Clara联邦学习的目的及价值

  • Clara联邦学习的技术细节

  • 如何在本地端使用Client/Server架构进行模拟训练



No.3

利用NVIDIA DGX训练AI

为实现更好的患者诊疗结果,企业需要能够提供AI驱动的见解的基础设施。使用大型数据集训练AI模型需要强大的算力。NVIDIA DGX系统专为加快AI训练速度和缩短问题解决时间而打造,对企业AI开发和规模提供出色的解决方案。

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NVIDIA DGX 服务器

AI训练与推理

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NVIDIA DGX Station

人工智能工作组设备

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NVIDIA DGX POD

经过扩展的AI基础框架解决方案

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NVIDIA DGX SuperPOD

一站式AI基础框架

在NVIDIA 5月发布上,在新问世的NVIDIA A100 GPU上运行NVIDIA Clara Parabricks,整个基因组的DNA测序分析时间被缩短至了20分钟以内,打破了此前的记录。NVIDIA A100使用NVIDIA A100 Tensor Core GPU构建而成,可提供超强的计算性能,以帮助研发新药物、发现基因突变以更好地抗击疾病和推动医疗健康创新。NVIDIA DGX A100集专家支持和易于部署的基础设施于一身,是用于构建Al数据中心的基本模块。

深度认识NVIDIA的诚意之作 - 未来医疗的开拓者 NVIDIA Clara,让医疗AI开发更容易

医疗将会是世界上对于计算能力需求最大的产业。考虑到医学数据的敏感性,医院对于数据本地化的要求比较苛刻,对于底层GPU性能的要求不断上升。


No.4

未来趋势

作为算力需求最大的产业之一,医疗诊断和新药研发显然也被英伟达视作拓展疆域的重点,无论是持续完善的NVIDIA Clara平台,还是英伟达打造的AI超算,都在为AI落地医疗场景提供更大的动能。随着深度学习进入越来越多的领域之中,NVIDIA在为众多开发者提供算力支持的同时,也为其搭好了强有力的“基底”,在这之上,开发者能够将更多的精力放在知识的探索之上,而非受制于如何使用数据分析工具。

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