臺大醫院導入兩部 NVIDIA DGX A100 超級電腦,以台灣杉二號等級算力使智慧醫療基礎建設大升級

2020.09.22 12:44PM
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照片中提到了臺大醫院啟「、AI超級電腦系統、深耕智慧醫。,包含了官方、公共關係、通訊、機構、上市

臺大醫院在 2020 年 2 月宣布成立集結跨領域人才的智慧醫療中心,為了加速智慧醫療發展,在今日宣布攜手 NVIDIA 建置兩套 NVIDIA DGX A100 超級電腦系統,達到共 10 PFLOPS 的 AI 性能,甚至超越台灣新一代超級電腦台灣杉二號的 10 PFLOPS ,使台大醫院在智慧醫療基礎建設獲得新世代超算級的提升。

照片中提到了文用新一代、統DGX A100、醫療記者會,跟加州州立理工大學,波莫納有關,包含了台灣大學醫院、新光證券、新光國際證券有限公司、台灣大學醫院、花

▲臺大醫院吳明賢院長表示 DGX A100 將為臺大醫院的智慧醫療提供龐大運算力的根基

臺大醫院吳明賢院長表示,台大醫院有巨量且優質的醫療相關資料與研究團隊,也長期投入智慧醫療發展,對發展智慧醫療有先天的優勢,然而基於 AI 智慧醫療需要仰賴硬體與容易開發的軟體環境,此次導入 NVIDIA 最新世代的 DGX A100 超級電腦,將能加速智慧醫療中心處理巨量臨床文字與影像資料,以及作為處理自然語言、電腦視覺等 AI 模型訓練。

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▲ NVIDIA 台灣總經理邱麗孟表示 DGX A100 劃時代的 Ampere 架構能為臺大醫院帶來國家級運算中心的 AI 效能

照片中提到了aka: cihtuh、台灣杉二號9petaFLOPS DGX-A100、世界20名 (2018/11),包含了比例模型、比例模型、產品設計、文本、設計

▲兩台 DGX A100 足以提供媲美台灣杉二號的算力

NVIDIA 台灣總經理邱麗孟表示, DGX A100 是 NVIDIA 今年 5 月發表的新一代超級電腦系統,以創新的 Ampere 架構不僅具備更高的運算能力,同時 MIG 多執行個體技術,使單一 NVIDIA A100 能夠,除了驚人的算力以外, NVIDIA 還提供軟體開發環境、醫療平台 CLARA 、聯合學習,臺大醫院智慧醫療中心也將導入 NVIDIA 一系列技術,助臺大醫院加速智慧醫療發展。

照片中提到了飲院cihtul、O NTUN 亚大国院管慧醫中、MTUR Ce liget th,包含了拓國大學、拓國大學文京校區、字形、文本、標牌

▲臺大醫院希望藉由其大量醫療數據結合人才、 DGX A100 的算力促進智慧醫療發展

臺大醫院已在諸多領域進行智慧醫療的開發與應用,在今日的活動也公開介紹三大項重要成果,其一是攜手永齡基金會、睿傳數據的電腦斷層之疾病偵測的人工智慧輔助系統;其二是由臺灣大學、臺大醫院團隊攜手開發的心臟主動脈鈣化/脂肪全自動分析 AI 模型;還有由臺灣大學、臺大醫院開發的快速乳房超音波電腦輔助偵測與診斷系統。

照片中提到了Al 成果亮點展示、電腦斷層人體部位判別、之自動化人工智慧模型,包含了顯示裝置、顯示裝置、軟件、字形、文本

▲臺大醫院希望在投入 DGX A100 後,能夠改善治療、術後變化之放射圖判讀

影像醫學部張允中教授表示,電腦斷層之疾病偵測的人工智慧輔助系統攜手台大放射科醫師合作,透過人工標助方式結合 AI 訓練,將原始的開源 AI 模型加以持續訓練,整合達 10 個 AI 模型到單一判斷系統,當前能夠自動偵測檢查部位,是否施加顯影劑、自動肺臟分割、自動肺葉分割等判讀,當前判讀正確率已經達 9 成,未來期許導入 DGX A100 後,能夠克服經過治療、術後變化之放射圖判讀。

照片中提到了心臟主動脈鈣化/脂肪全自動分析AI模型、HeaortaNet神經網路架構、已申請於NVIDIA NGC開源平台分享,跟瓦爾納經濟大學、Maseno大學有關,包含了台灣大學醫院、台灣大學醫院、字形、文本、醫院

▲台大團隊將其成果 HeaotaNet 申請 NVIDIA NGC 開源平台

代表心臟主動脈鈣化/脂肪全自動分析 AI 模型專案的影像醫學部李文正副教授表示,由臺大醫院、臺灣大學與其它學術單位、醫學單位、 NVIDIA 共組的 CVAI 團隊藉由聯邦學習模式,共同完成心臟主動脈鈣化/脂肪全自動分析 AI 模型的開發,當前可自動分類與計算胸腔鈣化/脂肪定量,且心臟分割率達 94.2% ,僅需 0.4 秒就可完成病例分析,其團隊也將當前開發的成果 HeaotaNet 申請 NVIDIA NGC 開源平台,希望能將台灣的成果造福全球智慧醫療。

照片中提到了NTU CAD Lab、1997、2000,跟國立台灣大學、腳下的水果有關,包含了軟件、顯示裝置、屏幕截圖、電子產品、軟件

▲藉由導入 DGX A100 ,不僅能提升 AI 模型訓練速度,更大的記憶體還能作為更巨量資料的訓練

臺灣大學資訊工程學系兼生醫電資所所長張瑞峰教授表示,臺灣大學與臺大醫院團隊自 1997 年就開始投入超音波乳房影像檢測技術,而在 10 年前導入 GPU 技術後,精準度與判讀速度皆獲得大幅的提升,以當前的設備技術已經能在 5 秒時間完成單一患者共 1,800 張影像判讀,並具備 95% 精準度,然而張瑞峰教授認為在 DGX A100 導入後,最大的助益莫過於大幅提升的記憶體容量與運算性能,能夠投入更多的訓練素材進行 AI 培訓,同時亦能縮減 AI 模型訓練時間,使模型更為精確。

照片中提到了未來的影響、飲院 cihtuh、NTUH 大国院智慧中心,包含了海報、海報、顯示裝置、字形、文本

▲臺大醫院在人工智慧影像有長足的發展歷史

臺大醫院表示,智慧醫療中心原本已經打算購入前一代的 DGX 2 系統,然而在今年 5 月 NVIDIA 發表 DGX A100 後,大幅提升的性能與架構,決議改為購買新一代超算系統在 NVIDIA 大力協助下也不受疫情影響如期交機;導入 DGX A100 後,較當前能夠提升 2 倍 AI 訓練效能,用於自然語言的 AI 訓練有望提升 5 倍,在基因運算軟體的基因高速運算更能提升達 2.25 倍,臺大醫院期許在媲美國家級 AI 運算性能加持下,能夠促使智慧醫療創新進入新世代。

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可愛的蟹蟹工具組
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1 天前
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