Intel和Philips合作伙伴使用AI加速图像分析

IntelCorporation(Santa Clara,CA,USA)和Royal Philps(Amsterdam荷兰)测试两例保健用深学推理模型:一例为骨架模型X光检查,二例为肺切片扫描测试使用Intel Xeon可缩放处理器和OpenVINO工具箱进行,研究者比基准测量速度提高188倍Bele-age预测模型和肺分层模型38倍测试显示医保组织可执行人工智能任务而无需昂贵硬件投资

新万博manbetx官网医学图像文件体积随着医学图像解析度提高而增长,大多数图像体积大于或大于1GB更多保健组织使用深学推理更快准确地审查病人图像AI技术如对象检测分治可帮助放射科员快速精确识别问题,这可转化成更好地优先处理案例,为更多病人提供更好的结果并降低医院费用深学推理应用通常小批量处理工作量或流式处理方式,这意味着它们不显示大批量大小直至最近图形处理单元(GPUs)是加速深学习的显赫硬件解决方案GPUs设计良好处理图像, 并有内在内存约束 数据科学家在建模时不得不环游工作

新万博manbetx官网中央处理单元(CPUs),如Intel Xeon可缩放处理器等没有存储约束,可加速复杂混合工作量,包括医学成像中常见的大型内存密集模型与基于GPU系统相比,人工智能大分量,CPU可更好地满足数据科学家的需要manbetx手机版版运行基于CPU设备深入学习工作直接为Philips公司等公司提供福利,因为Philips公司允许公司提供AI基础服务而不提高终端客户成本

netel Xeon可缩放处理器似乎是解决AI工作量的正确方法Vijayananda J. 首席架构师兼研究员DataScience和AI PhilpsHealthSeet Insights表示 :