GPU Akcelerácia
Využívame paralelné spracovanie na čipoch NVIDIA A100 pre trénovanie modelov a RTX radu pre inferenciu v reálnom čase. Tento prístup skracuje čas analýzy obrazu z minút na sekundy.
Technické špecifikácie
Výpočtový výkon pre diagnostiku.
Efektívna implementácia neurónových sietí v nemocničnom prostredí vyžaduje špecializovanú hardvérovú vrstvu. Zameriavame sa na GPU akceleráciu a nízku latenciu pri spracovaní objemných dátových súborov z CT a MRI prístrojov.
Zobraziť výkonEdge Computing
Dáta spracovávame priamo v lokálnej sieti nemocnice. Tým eliminujeme riziká spojené s prenosom citlivých údajov do cloudu a zabezpečujeme vysokú dostupnosť služieb aj pri výpadku konektivity.
Bezpečná Storage
Redundantné diskové polia typu NVMe zaručujú rýchly prístup k historickým snímkam. Systém je plne v súlade s normami pre dátové štandardy v medicíne.
Optimalizácia odozvy
Minimalizácia latencie v kritických stavoch.
Pri analýze akútnych stavov, ako je napríklad cievna mozgová príhoda, rozhodujú sekundy. Naša infraštruktúra je navrhnutá tak, aby spracovanie algoritmov pre neurónové siete v rádiológii prebehlo v časovom rámci do 15 sekúnd od prijatia DICOM súboru.
Využívame technológiu TensorRT na optimalizáciu modelov, čo umožňuje až 4-násobné zrýchlenie inferencie oproti štandardným frameworkom bez straty presnosti diagnostického výsledku.
Proces nasadenia hardvéru
01
Audit existujúcej siete
Preverenie priepustnosti lokálnej siete a konektivity diagnostických prístrojov k centrálnemu úložisku PACS.
02
Inštalácia výpočtových uzlov
Osadenie rackových serverov s GPU akcelerátormi a konfigurácia virtualizačnej vrstvy pre izoláciu AI úloh.
03
Validácia a stress-testy
Simulácia maximálnej záťaže pri súčasnom spracovaní viacerých diagnostických tokov pre overenie stability systému.