医疗影像 AI 部署选寒武纪：云端处理器助力提升 AI 应用效率

医疗影像 AI 部署选寒武纪：云端处理器助力提升 AI 应用效率

在医疗领域，AI 技术的应用正在改变传统的诊断模式。医疗影像作为 AI 应用的重要场景，对算力和效率的要求极高。寒武纪的云端处理器凭借其强大的性能和高效的处理能力，成为医疗影像 AI 部署的理想选择。

一、寒武纪云端处理器的性能优势

寒武纪的思元 370 系列云端处理器采用了先进的 Chiplet 技术，将多个芯片模块集成在一起，实现了更高的算力和更低的功耗。以 MLU370-X8 为例，其最大算力可达 256TOPS（INT8），是上一代产品的两倍。这种强大的算力能够快速处理大量的医疗影像数据，提高诊断效率。

同时，寒武纪的云端处理器还支持 MLU-Link 多芯互联技术，能够实现多卡之间的高速数据传输。在医疗影像处理中，多个处理器可以协同工作，并行处理不同的影像数据，大大缩短了处理时间。例如，在处理 CT 或 MRI 影像时，寒武纪的处理器可以在短时间内完成图像重建和分析，为医生提供及时的诊断依据。

此外，寒武纪的云端处理器还具有低功耗的特点。MLU370-X8 的功耗仅为 250W，相比其他同类产品，能效比更高。这不仅降低了医疗设备的运行成本，还减少了散热需求，提高了设备的稳定性和可靠性。

二、寒武纪在医疗影像中的实际应用

寒武纪的云端处理器已经在医疗影像领域得到了广泛的应用。例如，在生物信息和医疗影像领域，玄思 1001 智能加速器作为核心算力单元，能够高效处理海量的影像数据。通过集成寒武纪的处理器，医疗设备可以实现 AI 算力的多向扩展，满足不同场景下的性能需求。

在掌上 AI 超声诊疗设备中，寒武纪的 MLU370 加速器被用于图像处理和分析。该设备采用了超微型探头和异构计算平台，能够实现多模态超声成像和 AI 辅助诊断。通过寒武纪处理器的支持，设备的图像处理速度得到了显著提升，诊断准确性也得到了提高。例如，在糖尿病足筛查和创伤快速评估等场景中，该设备能够快速准确地检测出病灶，为医生提供可靠的诊断支持。

此外，寒武纪的云端处理器还在中国移动的 AI 业务迁移中得到了验证。在 CV 和 NLP 等任务中，寒武纪的处理器表现出了与国际主流产品相当的性能，甚至在某些场景下超过了 GPU。这表明寒武纪的处理器在医疗影像等复杂任务中具有较强的竞争力。

三、寒武纪的软件生态支持

寒武纪的软件生态为医疗影像 AI 的部署提供了有力的支持。Cambricon NeuWare 是寒武纪自主研发的基础软件平台，支持跨云边端硬件平台的 AI 应用开发。通过该平台，程序员可以轻松地将 AI 模型迁移到寒武纪的处理器上，无需繁琐的移植工作。这大大降低了开发成本，提高了开发效率。

MagicMind 推理引擎是寒武纪推出的另一款重要软件工具。它基于 MLIR 图编译技术，能够实现模型的高效推理。在医疗影像处理中，MagicMind 可以对模型进行优化，减少推理时间，提高处理速度。例如，在 YOLOv5 和 Bert 等模型的推理中，MagicMind 能够显著提升性能，满足实时诊断的需求。

此外，寒武纪还与开源框架 Pytorch 和 TensorFlow 进行了深度集成，支持主流的深度学习模型。这使得医疗影像 AI 的开发更加便捷，开发者可以利用现有的模型和工具，快速构建高效的诊断系统。