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借助NVIDIA V100 GPU加速AI醫(yī)學影像學研究

2022-08-22
來源:NVIDIA英偉達
關鍵詞: AI NVIDIA GPU

  锘崴科技是一家專業(yè)的隱私計算技術服務提供商,公司以锘崴信隱私保護計算平臺為核心,開發(fā)了一整套自主、安全、可控的隱私計算基礎設施平臺,是實現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用不可見”、“數(shù)據(jù)不動價值動”以及數(shù)據(jù)用途“可控可計量”的新型計算范式,賦能醫(yī)療、保險、政務、金融等多個行業(yè),促進多方數(shù)據(jù)協(xié)作和計算。

  隱私計算數(shù)據(jù)量龐大,亟需提高計算性能

  隱私計算普遍采用密碼學技術實現(xiàn)多方協(xié)同計算,涉及多種密碼協(xié)議、密碼算法,為了保證計算過程的安全性,密文計算比明文計算往往需要更大的計算和通信負載,導致遇到性能瓶頸問題。例如,在同態(tài)加密中密文計算的成本比明文計算高幾個數(shù)量級。

  在隱私計算平臺工程化落地應用上,對計算性能提出了更高的要求,需要在保證數(shù)據(jù)安全和精度可接受的前提下,支持大規(guī)模、高并發(fā)計算,尤其是一些涉及超多方、超大數(shù)據(jù)量、復雜場景、復雜算法的應用場景。

  以醫(yī)療領域為例。從數(shù)據(jù)結構看,醫(yī)療數(shù)據(jù)類型豐富,除了結構化數(shù)據(jù),還有非結構化數(shù)據(jù)、基因數(shù)據(jù)、影像數(shù)據(jù)等。例如,醫(yī)生的醫(yī)囑是一種很常見的醫(yī)療非結構化數(shù)據(jù),需要通過運用自然語言處理技術,對醫(yī)囑進行語義識別,然后轉化為結構化數(shù)據(jù)進行處理,這其中有諸多技術問題需要解決;再如,影像數(shù)據(jù)的處理,涉及到病灶的勾畫、識別,在實際操作中需要專業(yè)的隱私計算工具支持。

  從數(shù)據(jù)量看,醫(yī)療領域需要處理的數(shù)據(jù)量龐大。例如,基因數(shù)據(jù)體量非常大,單個個體的全基因組數(shù)據(jù)大約為 300GB,如果要做一項疾病研究,即使樣本只有 1000 個患者,需要處理的數(shù)據(jù)量也有 300TB,更何況一些研究需要更多的樣本、更大的數(shù)據(jù)量。

  GPU 加速方案

  化解復雜場景中的計算性能瓶頸

  锘崴科技創(chuàng)始人、董事長王爽教授表示,在提升計算性能上,除了算法加速、代碼加速等算法優(yōu)化外,還有一類解決方式是硬件加速,通過新的密碼學技術和算法協(xié)議,結合 GPU 等硬件加速技術和專有算法實現(xiàn)計算量的大幅提升,滿足高吞吐、低時延的性能要求,以及某些特定場景的實時性要求。

  GPU 計算芯片是一種通用的芯片,適用于計算密集、高并行計算等深度學習訓練模型領域,可以滿足隱私計算高度并行、重復的輕量級運算、批量大數(shù)據(jù)計算等要求。

  通過結合 NVIDIA V100 GPU,锘崴科技隱私計算平臺推出 GPU 加速方案,化解復雜場景中密文計算面臨的性能瓶頸問題,提升密文計算速度,擴大隱私計算應用場景與規(guī)模,從而進一步加快隱私計算商業(yè)化落地速度。

  在醫(yī)療場景中,借助 NVIDIA V100 GPU,锘崴科技隱私計算平臺能夠保障在大規(guī)模參與方的醫(yī)療場景中的良好計算性能,也可以解決大規(guī)模多方數(shù)據(jù)帶來的通信性能下降問題。锘崴科技將特征選擇、統(tǒng)計匹配、基因對齊、全基因組關聯(lián)分析、醫(yī)學影像分割與歸類等多種醫(yī)療領域的分析方法與隱私計算技術相互融合并形成功能模塊,能夠實現(xiàn)對醫(yī)學影像、基因數(shù)據(jù)等非結構化數(shù)據(jù)的計算。

  例如,依托锘崴科技底層技術及平臺,開發(fā)了一套帶有隱私保護的 AI 醫(yī)學影像學分析系統(tǒng),實現(xiàn)對于新型冠狀病毒感染肺炎的快速輔助診斷。其應用覆蓋智能輔助診斷疾病、智能勾畫靶區(qū)、智能判斷病理切片、影像設備的圖像重建以及其他智能輔助診斷方案,基于 AI 技術幫助醫(yī)務工作者找出病灶區(qū)域,避免人工操作帶來的失誤,并且可以節(jié)約人力成本,為醫(yī)生的診斷提供快速、可靠和精準的輔助診斷參考。

  上述 AI 醫(yī)學影像學研究內容主要基于安全聯(lián)邦深度學習的醫(yī)學圖像分割算法、特征提取算法、定量分析和對比等算法,在 V100 GPU 的幫助下,計算時間得到大幅優(yōu)化,因此可以運行復雜算法、復雜數(shù)據(jù)和大樣本量的研究項目。



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