医療画像AIアクセラレーション：データ伝送と計算最適化
October 10, 2025
医療イメージング AI加速:データ伝送と計算最適化
1業界背景と動向
2027年までに世界の医療AI市場は 670億ドルに達すると予測されており 医療イメージングはアプリケーションの 40%を占めていますAI駆動の診断ツールが毎年ペタバイトの高解像度DICOMデータを生成するので伝統的なITインフラストラクチャは3つの重要な課題に直面しています.
- 放射線科医はリアルタイム診断のために 2秒未満の画像分析を必要とします
- 複数のギガバイトのスキャンを安全に転送する必要がある
- GPUクラスターは,コンピューティングの飢餓を避けるために200Gbps+のネットワークを必要とします
2医療における技術的なボトルネック
2.1 データ送信における課題
メラノックスの2024年ベンチマークテストでは
| 議定書 | トランスプット | 遅延 (CTスキャン) |
|---|---|---|
| TCP/IP | 12Gbps | 8.7s |
| RoCEv2 | 94 Gbps | 1.2s |
2.2 計算上の欠陥
典型的なAIパイプラインでは,以下の原因で,GPUの 60%のイオンタイムが示されています.
- 遅いNVMeストレージアクセス (150μs遅延)
- CPU に縛られた事前処理
- ネットワークによるデータ不足
3メラノックス加速溶液
3.1 スマートNICの卸荷
400Gbpsの能力を持つConnectX-7 NICは,次のものを提供する.
- ハードウェア加速型RDMA ゼロに近いコピー画像処理
- 分散型PACSへの直接GPUアクセスのためのNVMe-oFサポート
- HIPAA準拠のためのオンチップ暗号化
3.2 ウルトライーサネット用布
Mellanox の UEC アーキテクチャは,次のことを達成します.
| メトリック | ベースライン | UEC |
|---|---|---|
| MRI 移転時間 | 45s | 9s |
| AI 推論遅延 | 1.8s | 0.4s |
4定量化できる結果
1級病院での配備は:
- 3.8倍早くPETCT解析の処理量
- データセンターの混雑量を 92%削減
- 統合されたGPUクラスターから年間1.2Mドルの節約
5戦略的結論
メラノックスの医療AIネットワークソリューションを スマートNIC加速と統合することで 施設はAI診断の全可能性を解放できます医療データインフラストラクチャの実装・ブループリントを調査するメラノックス.com/healthcare-ai をご覧ください.