醫療（有時稱為醫療保健）影響著每個人，特別是因為我們的人口老齡化。最新的硬件在性能方面為聚會帶來了很多，以解決高響應性、顯著更好的準確性和改進的成像能力的需求。最重要的是，GPU 計算有能力加速和改進醫學成像，以幫助醫療專業人員做出更好更快的決策。

　　得益于NVIDIA在 GPU 技術方面的進步，該行業正在見證醫學圖像重建方式的演變。邁出下一步，實際實施 NVIDIA 技術，是凌華科技大放異彩的地方。實際上，該 GPU 可以將信號轉換為 2D 或 3D 圖像，這需要一系列復雜的計算。

　　GPU 解決方案允許智能視頻分析 （IVA），它獲取視頻數據并將其轉化為可操作的見解。就其本身而言，凌華科技專注于邊緣計算。使用 GPU 加速邊緣計算可提高圖像質量、加速圖像構建并執行圖像分析，以幫助醫療專業人員治療患者。歸根結底，凌華科技正在讓醫學影像在臨床實踐和外科手術中得到更廣泛的應用。

　　很明顯，沒有一家公司擁有所有 IP 來打造一個成功的平臺。凌華科技和 NVIDIA 之間的合作伙伴關系實現了可擴展性和面向未來的發展。GPU——NVIDIA 的專長——顯然在醫學成像中發揮著重要作用，尤其是在公司的 GPU 架構及其各種軟件堆棧方面。凌華科技的嵌入式移動 PCI express 模塊 （MXM） 和 GPU 計算平臺由 NVIDIA GPU 提供支持，可為現在和未來的這些增強型成像應用程序提供計算加速。

　　醫學影像的挑戰

　　一種經過時間考驗的定制醫療應用平臺的方法是使用模塊。這些模塊可以容納任何種類的處理器以適應特定的應用。對于此處提及的應用，凌華科技的嵌入式 MXM GPU 模塊能夠提升傳統 CPU 無法實現的性能，包括圖像處理和分析、計算加速和人工智能。

　　該公司最新的 MXM GPU 模塊采用 NVIDIA Turing 架構設計，將 CUDA 核心、RT 核心和 Tensor 核心集成在一個 GPU 中。例如，EGX-MXM-RTX3000 模塊采用先進的 NVIDIA Turing GPU 技術，采用 MXM 3.1 Type B 外形尺寸，尺寸僅為全長 PCI Express 圖形 （PEG） 卡的四分之一。MXM GPU 模塊的總圖形功率從 80 W 開始，適用于尺寸、重量和功率受限的關鍵任務醫學成像應用，例如 C 形臂和其他移動設備。

　　還要記住，與工業應用一樣，醫療領域也在尋求其產品的壽命。兩到五年并不少見，我們經常看到一個平臺需要 10 年的支持。因此，凌華科技正在使用 NVIDIA 的嵌入式 GPU 解決方案設計這些系統，讓客戶相信將獲得更長的使用壽命支持。

　　RDMA 救援

　　最后，在最新的凌華科技系統中實現的一項功能是 NVIDIA 的GPUDirect Remote DMA （RDMA）。在醫學成像應用中，GPUDirect RDMA 讓外部數據源可以直接訪問 GPU 的內存。如果沒有此功能，數據將在到達 GPU 之前被復制到 CPU 的內存中，從而不必要地增加數據傳輸延遲和延遲。

　　RDMA 的一個典型用例是超聲波。在大多數情況下，超聲波利用 FPGA 等前端設備在數據到達 GPU 之前進行模數轉換。這可能是 FPGA 和 GPU 之間來回的大量通信。啟用 RDMA 后，帶寬增加提供了必要的性能。

　　雖然更好的醫學成像的目標是顯而易見的，但它遠非容易實現。該目標只是在正確的時間、正確的地點、使用正確的數據采取正確的行動。實現這一目標的關鍵是將領域知識與平臺和構建塊相結合，然后根據最終用戶的個人需求定制這些部分。

　　審核編輯：郭婷