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借助NVIDIA V100 GPU加速AI醫學影像學研究

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,開發了一整套自主、安全、可控的隱私計算基礎設施平臺,是實現“數據可用不可見”、“數據不動價值動”以及數據用途“可控可計量”的新型計算范式,賦能醫療、保險、政務、金融等多個行業,促進多方數據協作和計算。

  隱私計算數據量龐大,亟需提高計算性能

  隱私計算普遍采用密碼學技術實現多方協同計算,涉及多種密碼協議、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,在同態加密中密文計算的成本比明文計算高幾個數量級。

  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,需要在保證數據安全和精度可接受的前提下,支持大規模、高并發計算,尤其是一些涉及超多方、超大數據量、復雜場景、復雜算法的應用場景。

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

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

  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議,結合 GPU 等硬件加速技術和專有算法實現計算量的大幅提升,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、批量大數據計算等要求。

  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模,從而進一步加快隱私計算商業化落地速度。

  在醫療場景中,借助 NVIDIA V100 GPU,锘崴科技隱私計算平臺能夠保障在大規模參與方的醫療場景中的良好計算性能,也可以解決大規模多方數據帶來的通信性能下降問題。锘崴科技將特征選擇、統計匹配、基因對齊、全基因組關聯分析、醫學影像分割與歸類等多種醫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,能夠實現對醫學影像、基因數據等非結構化數據的計算。

  例如,依托锘崴科技底層技術及平臺,開發了一套帶有隱私保護的 AI 醫學影像學分析系統,實現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、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 技術幫助醫務工作者找出病灶區域,避免人工操作帶來的失誤,并且可以節約人力成本,為醫生的診斷提供快速、可靠和精準的輔助診斷參考。

  上述 AI 醫學影像學研究內容主要基于安全聯邦深度學習的醫學圖像分割算法、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化,因此可以運行復雜算法、復雜數據和大樣本量的研究項目。



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